HeadHunter запускает ранжирование откликов соискателей на основе машинного обучения и анализа текстов. Подобные технологии в России уже используются, например в проектах "Яндекса" -- сервисах по купле-продаже недвижимости и автомобилей. В рекрутинге технология может оказаться полезной для крупных компаний и должностей, подразумевающих большой поток кандидатов, считают участники рынка.
HeadHunter запускает во всех странах присутствия (Россия, Украина, Казахстан, Белоруссия, Грузия, Узбекистан, Киргизия) ранжирование откликов соискателей на основе машинного обучения, рассказали "Ъ" в компании. Теперь в личном кабинете работодателя отклики по умолчанию будут отсортированы по наибольшему соответствию кандидатов, которое будет определяться на основе рекомендательной технологии, анализирующей совпадение резюме и вакансии. Ежедневно система будет обрабатывать до 1 млн откликов.
Запуск системы сэкономит работодателям по всей стране не менее 15 тыс. человеко-часов на первоначальный отбор кандидатов, что эквивалентно 300-400 млн руб. в год, оценивает директор по развитию HeadHunter Борис Вольфсон.
В компании надеются, что через полгода, когда система заработает на полную мощность, время на отбор кандидатов сократится в три-четыре раза. По словам господина Вольфсона, проекты по разработке подобной системы могут стоить около 5-10 млн руб., но их реализация в большей степени зависит от накопленных компетенций, имеющегося массива данных и "времени на эксперименты". "В России счет компаний, принципиально способных производить технологии такого уровня, идет на десятки, а необходимыми данными обладают единицы",-- уверен он.
У HeadHunter действительно много данных, чем грех не воспользоваться, отмечает основатель сервиса Iconjob Павел Гужиков. "Но от теории до результатов длинный путь. Cложные профессии не так просто оцифровать, аналитический подход нужен серьезный, простыми пользовательскими данными не обойтись",-- предупреждает он.
Технология HeadHunter будет полезна для массового подбора, где процесс прост и нет особых требований к кандидатам, предполагает основатель JungleJobs Евгения Дворская. На более дорогих позициях, по ее мнению, система вряд ли будет эффективна, так как "нет важного блока статистики из других источников, полной истории по этому кандидату -- его откликов, результатов собеседований, причин отклонения или приема".
Роман Рожков
SIA.RU: Главное
