Ольга Фомина • ITFB Group

Ольга Фомина / ITFB Group / Менеджер по подбору персонала

Автоматизация HR

Одна из проблем найма в ИТ-сфере – длительный поиск профессиональных кандидатов. Для того чтобы найти подходящего соискателя, нужно провести с ним несколько собеседований, а потом специалист может ещё некоторое время думать над оффером. При этом он одновременно может проходить собеседования в нескольких компаниях в поисках лучшего предложения. Кроме того, в ИТ-отрасли всё довольно быстро меняется, и существует такое разнообразие инструментов, что редко получается найти человека, который будет подходить на 100 % под требования по грейду, стеку. Для полного углубления в проект нужно время и погружение в технологии, с которыми ранее не приходилось работать. Это увеличивает время, необходимое для поиска, вывода и адаптации специалиста на проекте. Также высоки затраты на выстраивание эффективного процесса подбора в ИТ: формирование профессиональной команды рекрутинга, найм сорсеров и оплата за инструменты отбора кандидатов. Всё это приводит к высокой стоимости поиска и удержания кадров.

Одним из возможных способов решения проблемы нехватки кадров в крупных компаниях стал аутстаффинг. При такой модели компания-заказчик привлекает для работы на своих проектах сотрудников ИТ-компании, в зоне ответственности которой в этом случае находятся все задачи по подбору персонала. Для улучшения качества найма и сокращения времени на поиск ИТ-специалистов используется data-driven-подход, при котором данные и аналитику используют для принятия решений на каждом из этапов собеседования, и максимально автоматизируются рутинные процессы.

Чтобы быстро выводить специалистов на проект, их нужно подбирать заранее, но в этом случае необходимо понимать, какие языки программирования, инструменты, технологии востребованы на рынке сейчас, а какие будут в будущем, и что требует бизнес. В этом и помогает data-driven-подход. Анализ данных даёт информацию о том, какие специалисты, с каким стеком технологий нужны рынку сейчас, а также видеть зарождающиеся тренды и заранее обучать специалистов нужным знаниям. Например, мы видим, что сейчас вместе с Java растёт спрос и на специалистов со знанием Camunda, и усиливаем компетенцию наших сотрудников в этом направлении. В результате, когда возникает запрос на специалистов с определённым стеком технологий, у нас уже есть люди, которых мы нашли, обучили и поработали с ними на проектах.

Сократить время на подбор и найм персонала, сделать их более качественными помогает и автоматизация HR-процессов с помощью AI-технологий, RPA и т. д. Например, RPA позволяют полностью автоматизировать процесс подбора резюме, назначения даты и времени собеседования с техническим специалистом. Дальше эти данные передаются в GPT-модель, которая сверяет резюме с матрицей компетенций, проставляет оценку процентного соответствия и показывает, какие компетенции не указаны. Эта информация может быть не раскрыта, либо этих знаний не хватает кандидату.

Для извлечения данных из нестандартно оформленных резюме используется система интеллектуального распознавания текстов ITFB EasyDoc. Система за несколько секунд распознаёт текст, извлекает из него данные, необходимые GPT-модели для анализа. Автоматизация этих процессов сокращает время на рутинные операции в рекрутинге на 50 %.

Когда нужно вывести специалиста на конкретный проект, руководитель центра компетенций также использует GPT-модель. В нейросеть запускаются данные о свободных сотрудниках, она оценивает, насколько каждый из специалистов соответствует вакансии, и даёт пояснения. Автоматизация этого этапа также дала значительное сокращение времени: с одного часа до 5 минут.

С помощью нейросетей можно автоматизировать и другие процессы. Например, контроль работы технических специалистов, которые проводят собеседования. LLM-модель расшифровывает интервью, оценивает работу интервьюера на соответствие регламенту и даёт оценку. Таким же образом удалось решить проблему обратной связи от клиента при подборе специалистов на аутстаффинговые проекты. Нейросеть расшифровывает собеседование, оценивает вопросы рекрутера и ответы кандидата и даёт оценку.

В целом внедрение data-driven-подхода и автоматизация найма позволили увеличить показатели по успешному закрытию вакансий в аутстафф-проектах в несколько раз. Эту модель можно внедрить и использовать в любой компании.

ITFB Group разрабатывает и внедряет программное обеспечение. Компания реализовывает проекты по разработке, предоставляет команды ИТ-специалистов под нужды бизнеса, внедряет бизнес-системы и создаёт инновационные продукты в области распознавания.

Клиентами являются более 100 компаний enterprise-уровня, среди которых Яндекс, Тинькофф, ВТБ, МКБ, Сбер, Газпромбанк, Росбанк, «Открытие Инвестиции», МТС, СИБУР, Гринатом, «Уральские авиалинии», СОГАЗ, «Большая российская энциклопедия» и другие. Офисы компании находятся в Москве, Уфе и Рязани.

itfbgroup.ru