АЛГОРИТМІЧНІ ПІДХОДИ ДО АВТОМАТИЗОВАНОГО ВІДБОРУ КАНДИДАТІВ

Анотація

Швидка трансформація бізнес-процесів у всьому світі через застосування моделей машинного навчання є одним із ключових методів підвищення ефективності. У цій ситуації найважливішою необхідністю є використання алгоритмічних підходів для автоматизації процесу рекрутингу. У цій статті ми представляємо поглиблене дослідження алгоритмічних підходів, які можна використовувати для автоматизації відбору кандидатів, з основною метою забезпечення ефективності та стійкості процесу найму, а також вирішення проблем упередження, суб'єктивності та непослідовності, властивих відбору, що проводиться людьми. Це дослідження має на меті з'ясувати, як можна досягти стратегічних покращень процесу шляхом застосування різноманітних алгоритмічних підходів та методів машинного навчання.

Алгоритмічні підходи до автоматизованого скринінгу трансформують початкові етапи відбору кандидатів, обіцяючи підвищену ефективність та масштабованість в управлінні великими пулами кандидатів. Ця стаття зосереджена на науковому огляді цих алгоритмічних методів, категоризації та аналізі систем, що базуються на правилах, технологій обробки природної мови (NLP) та алгоритмів класифікації машинного навчання (ML). Вона оцінює їхні можливості, методології та показники ефективності, включаючи точність, прецизійність та неупередженість, а також обговорює емпіричні дані з реальних застосувань. Огляд підкреслює виявлені критичні виклики залежності від даних, потенційного посилення упереджень, необхідності прозорості алгоритмів та дотримання правил обробки персональних даних. Запропоновано напрями для майбутніх досліджень, наголошуючи на розробці надійних, справедливих та зрозумілих алгоритмів для забезпечення відповідального та ефективного автоматизованого відбору кандидатів у рекрутингу.