Купить статью

Линейный персонал занимает подавляющую часть должностей во многих организациях, что обуславливает важность своевременного и успешного закрытия подобных вакансий. Поиск кандидатов на такие должности происходит в рамках массового подбора, который характеризуется высокой трудоемкостью, бюджетными и временными ограничениями, необходимостью регулярного повторения из-за высоких показателей кадровой текучести. Отмеченные особенности делают выполнение этого процесса невозможным без применения современных программных средств. Поскольку массовый подбор не требует нахождения наилучшего кандидата для каждой вакансии, а ограничивается поиском специалистов по формальным признакам на основе их резюме, то основная доля трудовых и временных затрат приходится на первичный отбор кандидатов. Существующие программные средства не обладают достаточным функционалом для эффективной автоматизации указанного процесса, так как в условиях необходимости обработки больших объемов многомерных данных они не обеспечивают комплексный учет разнотипных характеристик кандидата и автоматическое подстраивание критериев отбора с учетом их приоритетности для заполняемой вакансии. Для решения указанной проблемы был разработан автоматизированный метод формирования набора кандидатов на линейные должности, основанный на комплексном использовании адаптивной нейро-нечеткой системы и биоинспирированного алгоритма, вдохновленного поведением косяка плавающих рыб. Разработанный гибридный метод был реализован в виде программы для ­ЭВМ с использованием языка Python. Результаты его тестирования показали сходимость оптимизационного алгоритма, а сравнение с ручным подбором – перспективность использования для решения задач массового подбора линейного персонала.