Моделювання підбору молодих спеціалістів за допомогою штучного інтелекту

Анотація

Розвиток соціальних мереж, популяризація віддаленої роботи та глобалізація створюють підґрунтя для трансформації HR-менеджменту. Підвищення ефективності та якості реалізації наявних технологій підбору персоналу досягається за рахунок їх цифровізації: застосування інтегрованих мобільних додатків та автоматизація HR-процесів, цифрової інтеграції з хмарними сервісами, використання прогнозної рeople-аналітики, використання технологій доповненої реальності (AR), віртуальної реальності (VR), штучного інтелекту (АІ). Однак, наявна проблема пошуку роботи молодими спеціалістами, що полягає у відсутності досвіду, конкуренції та неоднорідності освітніх програм. Через це роботодавцям складно оцінювати та наймати таких кандидатів. Найм молодих спеціалістів важливий для компаній з різних причин, включаючи підготовку майбутніх фахівців та доступ до академічних ресурсів.

У статті досліджено потенціал використання методів, що працюють на інтелектуальній основі для підбору молодих спеціалістів, який полягає у автоматизації рутинних завдань, пришвидшення відбору кандидатів, оцінці об'єктивності кандидатури. У рамках проведеного дослідження для прогнозування найму молодих спеціалістів використано методи машинного навчання: логістична регресія; лінійна регресія; дерева рішень; випадковий ліс; XGBoost. Для аналізу даних використано мову програмування R; для тренування та тестування моделей машинного навчання використано мову програмування Python та бібліотеки scikit-learn та XGBoost. При побудові моделей враховано академічну успішність молодих спеціалістів та рівень оплати праці. Результати дослідження можуть бути використані для оптимізації процесу підбору персоналу та рекрутингу молодих спеціалістів для підприємств і організацій. Штучний інтелект може допомогти в автоматизації відбору кандидатів, аналізі їхніх навичок та якіснішій відповідності потребам робочих місць. Дослідження може допомогти молодим спеціалістам краще розуміти вимоги ринку праці, отримати цінні поради та інсайти щодо того, як підготуватися і підвищити власну конкурентоспроможність при пошуку роботи.