Команда студентов и выпускников Президентской академии разработала универсальный алгоритм подбора кандидатов по типу личности с использованием искусственного интеллекта и анализа мультимедийных данных. Предложенное решение поиска сотрудников заняло третье место на международном хакатоне «Цифровой прорыв: Сезон Искусственный интеллект!».
Сборная Академии предложила решение для соискателей и работников кадровых служб – инновационную систему, которая использует передовые методы машинного обучения и нейросетей, для анализа видеовизиток кандидатов. Разработанный алгоритм определяет тип личности кандидата и сравнивает его с требованиями вакансии, что позволяет точно подбирать специалистов для конкретного работодателя.
Для решения поставленной задачи команда использовала программную библиотеку Яндекса CatBoost. Исходные данные были обогащены эмбеддингами (это способ преобразования чего-то абстрактного, например, слов или изображений в набор чисел и векторов; векторное представление текста используется для улучшения качества поиска), которые были приведены к оптимальному типу, что позволило работу всего алгоритма на 60%.
Чтобы получить описание личности кандидата, HR-специалисту нужно только загрузить видеовизитку на сайт и получить информацию, основанную на анализе видео, звука и текста. Многофункциональное исследование включает оценку невербальных признаков (мимика, жесты, осанка и др.), тембра, интонации и темпа речи, а также выявление ключевых лексических паттернов, которые могут указывать на личные качества кандидата.
Данные обрабатываются с использованием современных нейросетевых моделей для классификации личности по общепринятым психологическим шкалам, таким как Большая пятёрка (экстраверсия, нейротизм, открытость, добросовестность и дружелюбие).
В итоге работодатель получает список кандидатов с наиболее подходящими личностными характеристиками для конкретной позиции. По мнению разработчиков, это поможет снизить текучесть кадров, за счет повышения точности подбора кандидатов, соответствующих корпоративной культуре.
Работать с системой могут и соискатели: для них предусмотрена возможность получить анализ типологии личности на основе видеовизитки и рекомендации, которые помогают соискателю лучше понять, какие вакансии соответствует его личностным особенностям.
Благодаря интуитивно понятному интерфейсу система легко интегрируется в процессы рекрутинга, а кандидаты могут быстро получить обратную связь по своей видеовизитке.
В состав команды ikanam вошли выпускники и студенты отделения экономики Президентской академии: Андрей Четвергов, Ринат Шарафетдинов, Тимофей Сиворакша, Степан Уколов, которые также являются сотрудниками исследовательского центра Искусственного интеллекта. Пятый участник команды – Данил Сазанаков из НИУ ВШЭ.
В ближайших планах команды развивать данный сервис в рамках MPV и создание РИДа.
