litceysel.ru
добавить свой файл
  1 2 3 4 5

1.1 Описание проблемы

В работе сотрудника в отделе по работе с персоналом достаточно большое количество времени тратится на работу с резюме. При работе c ними в ручную, сотрудник должен принять почту, сохранить в нужное место резюме, выделить основные поля – контакты, имя, а так же основные навыки, сохранить эти данные так, чтобы не перепутать с другими кандидатами и уведомить других сотрудников данного подразделения, которые могут быть заинтересованы в данном кандидате, в случае если он не подойдет в подразделение, за который ответственен первый сотрудник.

При любой работе с кандидатом, например просмотре опыта работы и основных навыков, сотрудник должен открывать резюме, и каждый раз в неструктурированном тексте находить нужную информацию. Так же весьма сомнительна удобность хранения резюме – в текстовых файлах.

Одним, и пожалуй самым простым решением, было бы размещение на сайте компании формы, (возможно передающуюся конкретному претенденту после получения резюме, по уникально сгенерированной ссылке для безопасности и защиты от спама) в которой содержалось некоторое количество стандартных вопросов, на которые каждый претендент отвечал бы сам в зависимости от вакансии.

Пример подобной формы можно найти по ссылке [5] . Но данный подход не очень распространен, вероятно из-за того что он весьма громоздок и заставляет соискателя выполнять двойную работу. А если кандидат обладает существенным опытом и навыками, и компания заинтересована в нем более чем кандидат в работе на данную компанию, подобная волокита может просто отпугнуть его. Так же должен существовать человек, который создавал бы данные формы и редактировал бы их в зависимости от конкретной вакансии, что является крайне неудобным.

Именно по этому, заказчиком данной системы была поставлена задача разработать именно такую систему, которая, позволяла бы безошибочно разбирать более 90% основных полей в произвольных резюме.

Основной частью работы стало корректное определение информации:


  • фамилия, имя, отчество

  • пол

  • контакты (телефон, e-mail, ICQ) .


Эти поля должны быть разобраны с максимальной точностью – поскольку почти все эти данные есть в каждом резюме, и наиболее часто используются.

Второстепенной частью работы стала определение следующих данных:

  • Домашний адрес

  • Образование

  • Навыки в программировании.


Корректный разбор должен производиться на двух языках: как в русских резюме, так и написанных на английском языке, потому что резюме на этих языках примерно с одинаковой частотой присылают в компании занимающиеся IT.

Чтобы подчеркнуть важность прикладной проблемы, решаемой в данном дипломе, в заключении приведу цитату из интервью[6] с Вировц Юрием - Генеральным директором и совладельцем одного из наиболее известного и успешного портала в рунете по проблемам рекрутинга и работы с персоналом http://Headhunter.ru, и Фролкиным Михаилом – собственником интернет-компании Headhunter.ru о данной проблеме. “Еще одна наша находка - автоматический разбор резюме. Когда соискатель отправляет свое резюме на сайт (а обычный формат - это документ Word), ему приходится "подстраиваться" под формат сайта, вводя каждую строку отдельно: "Образование", "Место работы" и т. д. Причина в том, что нам удобно хранить резюме не единым куском, а именно в таком виде - распределив информацию по разделам. Однако мы стараемся найти компромисс и сделать интерфейс сайта одинаково удобным как для соискателей, так и для нас. С этой целью совместно со специалистами РАН мы планируем запустить уникальный сервис, который позволит каждому соискателю "положить" резюме на сайт из Word, а специально разработанная программа автоматически прочитает его и "разложит по полочкам".”

Разработать подобную программу, и адаптировать ее под нужды компании, и “подогнать” под бизнес-процесс – это и есть задача, решение которой описывается ниже.



<< предыдущая страница   следующая страница >>