Преглед: Клиентът беше стартираща компания, която решаваше проблема с управлението на многобройни процеси в отдела за набиране на персонал. Екипите по наемане на персонал разполагат с данни от различни източници, които трудно се обработват и анализират. Нашата задача беше да структурираме и разработим структура от данни и да създадем инструмент с изкуствен интелект за проверка на кандидатите.
Подход: Нашият екип от инженери по данни, учени по данни и ML инженери започна с проучвателна фаза, за да разбере изискванията на клиента и да определи най-добрия подход за проекта. Извършихме задълбочен анализ на пейзажа на данните за набиране на персонал и различните видове източници на данни, използвани в индустрията. След това разработихме архитектура на решението, която може да се справи със сложните структури от данни и моделите с изкуствен интелект, необходими за проекта. Избрахме AWS като основен доставчик за съхранение на данни и го комбинирахме с други ETL инструменти за работа с различни формати от множество източници.
След като структурата на данните и конвейерите бяха създадени, използвахме семантичен анализ с предварителна обработка NLTK, за да извлечем необходимата информация за всеки кандидат. Семантичният анализ ни позволи да идентифицираме уменията, опита и образованието на кандидата от неговата автобиография, мотивационно писмо и профили в социалните мрежи. След това разработихме ML модел, използвайки Keras, TensorFlow и SKLearn, за да сортираме кандидатите в предварително определени групи и фактори, като например ниво на опит, длъжност и местоположение. Резултатът беше представен в структурирана база данни с кандидати, която можеше лесно да се търси и филтрира от екипите по наемане на персонал.
