Автоматизация подбора персонала: 1 000 откликов за 2 часа и отбор кандидатов по критериям компании
За большим количеством откликов стоит большой объём работы. Чтобы найти сильного сотрудника, нужно внимательно проверить людей и последовательно применить требования компании к каждому кандидату.
В этом проекте ИИ помог обработать сотни анкет и тестовых по согласованным правилам. Команда смогла сосредоточиться на общении с подходящими кандидатами и выборе человека для своих задач.
В этом проекте ИИ помог обработать сотни анкет и тестовых по согласованным правилам. Команда смогла сосредоточиться на общении с подходящими кандидатами и выборе человека для своих задач.
Главное
- 49% кандидатов выполнили тестовое задание — практически каждый второй из тех, кому его отправили.
- 65% кандидатов, прошедших отбор, пришли на первое собеседование. Их соответствие требованиям компании уже было проверено по анкетам и практическим заданиям.
- К каждому собеседованию — подготовленная оценка кандидата. Команда видит результаты, сильные стороны и недочёты, которые нужно обсудить лично.
- Рассылка заданий, сбор ответов и подготовка оценок выполнялись с помощью ИИ. Команда сосредоточилась на общении с подходящими кандидатами и принятии решений.
Результат (точка Б)
Подключили автоматический первый контакт.
После отклика на hh.ru кандидат получал сообщение с предложением заполнить анкету. Команде больше не требовалось вручную отправлять каждому одинаковую информацию.
Анкета позволила собрать необходимые для отбора сведения в едином формате.
Настроили проверку анкет по требованиям организации.
ИИ анализировал ответы и связанные материалы по согласованным критериям. В том числе проверял, соответствуют ли зарплатные ожидания кандидата бюджету организации.
Результаты фиксировались в таблице с обоснованием оценки, чтобы команда могла проверить выводы и принять решение о дальнейшем отборе.
Организовали рассылку тестовых заданий.
ИИ помогал проверять контакты и вложения, готовить сообщения кандидатам.
Тестовое задание отправили 324 кандидатам.
Наладили сбор выполненных работ.
ИИ находил ответы и вложения, сопоставлял их с кандидатами по e-mail, сохранял материалы в нужную таблицу и папку и отмечал поступившие работы в таблице.
Так анкета, контакты и тестовое задание связывались с конкретным человеком. Команда могла видеть, кто уже выполнил задание и чья работа готова к проверке.
Подключили ИИ к оценке практических навыков.
ИИ изучал содержание выполненных заданий и приложенные материалы, выставлял баллы по согласованным критериям и объяснял свои выводы.
Команда получала конкретные аргументы: какие требования выполнены, какие недочёты обнаружены и на чём основана оценка. Это помогало сравнивать кандидатов и готовиться к содержательному разговору на собеседовании.
Решения о дальнейшем продвижении кандидатов оставались за людьми.
После отклика на hh.ru кандидат получал сообщение с предложением заполнить анкету. Команде больше не требовалось вручную отправлять каждому одинаковую информацию.
Анкета позволила собрать необходимые для отбора сведения в едином формате.
Настроили проверку анкет по требованиям организации.
ИИ анализировал ответы и связанные материалы по согласованным критериям. В том числе проверял, соответствуют ли зарплатные ожидания кандидата бюджету организации.
Результаты фиксировались в таблице с обоснованием оценки, чтобы команда могла проверить выводы и принять решение о дальнейшем отборе.
Организовали рассылку тестовых заданий.
ИИ помогал проверять контакты и вложения, готовить сообщения кандидатам.
Тестовое задание отправили 324 кандидатам.
Наладили сбор выполненных работ.
ИИ находил ответы и вложения, сопоставлял их с кандидатами по e-mail, сохранял материалы в нужную таблицу и папку и отмечал поступившие работы в таблице.
Так анкета, контакты и тестовое задание связывались с конкретным человеком. Команда могла видеть, кто уже выполнил задание и чья работа готова к проверке.
Подключили ИИ к оценке практических навыков.
ИИ изучал содержание выполненных заданий и приложенные материалы, выставлял баллы по согласованным критериям и объяснял свои выводы.
Команда получала конкретные аргументы: какие требования выполнены, какие недочёты обнаружены и на чём основана оценка. Это помогало сравнивать кандидатов и готовиться к содержательному разговору на собеседовании.
Решения о дальнейшем продвижении кандидатов оставались за людьми.
Как мы это реализовали
Снять с команды повторяющиеся операции и помочь ей выделить кандидатов, соответствующих требованиям организации.
К собеседованию у команды должны быть собраны анкета, выполненное задание и оценка с аргументами: что кандидат умеет, где есть недочёты и какие вопросы стоит обсудить лично.
К собеседованию у команды должны быть собраны анкета, выполненное задание и оценка с аргументами: что кандидат умеет, где есть недочёты и какие вопросы стоит обсудить лично.
Задача внедрения
Каждого нужно рассмотреть, проверить соответствие требованиям, отправить задание, дождаться ответа и изучить результат. И только после этого становится понятно, кого стоит приглашать на собеседование.
При большом потоке кандидатов подбор превращается в отдельный объёмный проект:
Рутина забирает время команды. Отправить анкету, проверить контакты, переслать тестовое, найти ответ в почте, сохранить вложение, обновить таблицу. Эти действия повторяются сотни раз.
Резюме не даёт полной картины навыков. Чтобы понять, как человек справляется с задачами, нужно изучить его работу. А проверка десятков тестовых сама становится серьёзной нагрузкой.
Кандидатов сложно сравнивать. Один подробно заполнил анкету, другой прислал дополнительные материалы, третий хорошо выполнил только часть задания. Нужны единые критерии и понятные основания для отбора.
Возникает риск упустить подходящего человека. Пока команда разбирает поток откликов и переписку, рассмотрение сильных кандидатов может затягиваться.
При большом потоке кандидатов подбор превращается в отдельный объёмный проект:
Рутина забирает время команды. Отправить анкету, проверить контакты, переслать тестовое, найти ответ в почте, сохранить вложение, обновить таблицу. Эти действия повторяются сотни раз.
Резюме не даёт полной картины навыков. Чтобы понять, как человек справляется с задачами, нужно изучить его работу. А проверка десятков тестовых сама становится серьёзной нагрузкой.
Кандидатов сложно сравнивать. Один подробно заполнил анкету, другой прислал дополнительные материалы, третий хорошо выполнил только часть задания. Нужны единые критерии и понятные основания для отбора.
Возникает риск упустить подходящего человека. Пока команда разбирает поток откликов и переписку, рассмотрение сильных кандидатов может затягиваться.
- В нашем проекте масштаб этой работы — 452 заполненные анкеты и 159 выполненных тестовых заданий, которые требовалось изучить.
Проблема: компании нужен сильный сотрудник, а перед командой — тысяча откликов
Вакансию разместили на hh.ru и получили около 1 000 откликов за первые два часа. Всего откликнулись 1 050 человек, из которых по итогам проверки анкет и тестовых заданий отобрали 17 кандидатов, соответствующих требованиям организации.
Для обработки этого потока мы подключили автоответ на площадке и создали ИИ-решение, которое помогало команде вести кандидатов по этапам отбора: от проверки анкет до оценки выполненных тестовых заданий.
Для обработки этого потока мы подключили автоответ на площадке и создали ИИ-решение, которое помогало команде вести кандидатов по этапам отбора: от проверки анкет до оценки выполненных тестовых заданий.
NDA
О заказчике
