Система підтримки прийняття рішень відповідності двостороннім вимогам між роботодавцем та пошукувачем роботи
Автор: Шаваєв Денис Бориславович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системи і методи прийняття рішень
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: В умовах сучасного ринку праці, який швидко змінюється, питання оптимального підбору кадрів стає все більш важливим. Використання аналітики даних для підбору персоналу може значно підвищити якість рішень, сприяючи досягненню цілей компаній. Так, ефективне управління людськими ресурсами здатне допомогти організаціям значно підвищити свою продуктивність і якість прийняття стратегічних рішень [1]. Крім того, сучасні дослідження підтверджують, що наука управління талантами може відігравати вирішальну роль у досягненні організаційної ефективності. Використання точних методів оцінки дозволяє компаніям ефективніше розподіляти ресурси. Інноваційні підходи до управління людськими ресурсами, включаючи новітні методи аналізу і оцінки, можуть створювати значну цінність для компаній, адаптуючи управлінські практики до сучасних викликів ринку праці [2]. Описана система ґрунтується на аналізі та обробці великої кількості інформації, включаючи вимоги роботодавців та досвід та навички кандидатів. В системі впроваджено модель оцінки відповідності, яка базується на алгоритмах, що враховують як об’єктивні фактори (освіта, досвід роботи, володіння мовами, інші навички), так і суб’єктивні критерії (особистісні якості, кар’єрні очікування). Об’єкт дослідження – процес працевлаштування кандидатів на ринку праці в умовах високої конкуренції та мінливих вимог роботодавців. Предмет дослідження - методи і технології оцінки сумісності кандидатів з роботодавцями, що включають аналіз резюме, вакансій, зарплатних даних, а також розробку рекомендацій для кандидатів щодо підвищення їхніх шансів на успішне працевлаштування. Мета дослідження – розробка системи підтримки прийняття рішень для підвищення сумісності між кандидатами та роботодавцями шляхом аналізу вакансій, резюме та зарплатних даних. Система має допомогти кандидатам підготуватися до працевлаштування, скоротити час на пошук роботи та підвищити їхні шанси на успішне проходження відбору. Завдання, що були поставлені в процесі виконання роботи, є наступнимим: 1. Розробити методологію для аналізу та оцінки резюме кандидата за різними критеріями. 2. Створити алгоритм для співставлення резюме кандидата з вимогами вакансії. 3. Зібрати та проаналізувати зарплатні дані для оцінки ринкової ситуації та прогнозування зарплатних очікувань кандидатів. 4. Розробити систему рекомендацій для кандидатів, що включатиме поради щодо підготовки резюме, проходження співбесід та інших етапів пошуку роботи. 5. Впровадити функціонал для збору та аналізу даних про кількість поданих заявок та отриманих запрошень на співбесіду, щоб надавати кандидатам аналітичну інформацію про їхні шанси на ринку. Для проєкту були розроблені UML-діаграми класів, варіантів використання, послідовності та діяльності, які деталізують архітектуру системи та її процеси. Діаграма класів відображає структуру даних та взаємодію між сутностями, тоді як діаграма варіантів використання визначає основні сценарії взаємодії користувачів із системою. Діаграми послідовності і діяльності забезпечують чітке розуміння динамічної поведінки та потоків операцій у системі. Крім того, було побудовано дерево цілей, що включає 4 рівні і охоплює генеральну мету — півищення ефективності процесу пошуку роботи та підбору персоналу. Для реалізації системи використовувалися передові методи та алгоритми, що забезпечують точність і надійність аналізу. Зокрема, аналітична ієрархічна процедура була застосована для оцінки та порівняння резюме пошукувачів роботи, дозволяючи зважувати важливість критеріїв. Для прогнозування заробітних плат використовувалися алгоритми регресійного аналізу, які допомагають визначити очікувану зарплатню на основі аналізу попередніх даних. Для розробки системи були обрані сучасні та ефективні технології: Angular для створення динамічного та інтуїтивного інтерфейсу користувача, PHP для серверної логіки, MySQL для надійного збереження і обробки даних, а також GitHub для версіонування та командної роботи над кодом. Angular забезпечує швидку рендеризацію компонентів і зручну роботу з даними, тоді як PHP і MySQL спрощують управління базами даних та забезпечують ефективне виконання запитів. Використання GitHub дозволяє легко відстежувати зміни в проєкті. У процесі виконання проєкту був створений адаптивний веб-сайт, який працює на мобільних пристроях і підтримує реєстрацію через Google для спрощення доступу. Користувачі можуть завантажувати свої резюме та тексти вакансій, після чого система надає розгорнутий аналіз відповідності, який охоплює такі аспекти, як ATS (Applicant Tracking System), Soft Skills, Hard Skills та аналіз використання ключових слів. Крім того, на сайті передбачена секція з блогами, де користувачі можуть знайти корисні поради для кар’єри та пошуку роботи, а також розділ із актуальними вакансіями, що допомагає пошукувачам швидше знайти відповідну роботу. Ключові слова – рекрутинг, резюме, вакансія, оцінка відповідності, система відстеження заявників (ATS), метод аналітичної ієрархічної процедури. Перелік використаних літературних джерел: 1) Breschi R., Carlin D., Schaninger B. Matching the right talent to the right roles. McKinsey & Company. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/matching-the-right-talent-to-the-right-roles (date of access: 01.11.2024). 2) The new science of talent: From roles to returns. McKinsey & Company. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-new-science-of-talent-from-roles-to-returns (date of access: 01.11.2024).