Анализ резюме: пример решения практической

Пример 2. Анализ резюме: пример решения практической бизнес-задачи клиента.

Приведем пример решения конкретной бизнес-задачи одного из рекрутинговых агентств, в которой технология Data Mining применялась для анализа резюме. Это агентство специализируется на подборе персонала для IT-компаний, за время работы оно успело накопить базу из нескольких тысяч резюме кандидатов на различные вакансии.

Сначала была решена проблема разного формата всех резюме, при этом разработанный стандарт разметки позволил вновь присланные резюме размечать сразу же при поступлении. Таким образом, попутно была решена и другая задача компании - создание эффективного стандарта систематизации накопленной информации. Такая система нужна агентству не только для анализа резюме при помощи Data Mining, но и для более эффективного поиска по базе, для статистической обработки и т.д. После разметки резюме специалисты компании приступили к подготовке данных для анализа, важность этого этапа была описана в предыдущем разделе курса лекций. Следующий этап - проведение непосредственного анализа данных при помощи специально разработанного инструментария Data Mining.

В результате анализа удалось построить подробные профили (портреты) лояльных сотрудников и тех, кто склонен менять работу чаще, чем раз в год, были построены профили различных возрастных и иных социально-демографических групп, сотрудников различных отделов, выпускников различных вузов и многое другое. Например, выяснилось, что наиболее склонны к постоянной смене мест работы женщины 20-25 лет. Для сотрудников отдела маркетинга также характерна частая смена мест работы. Какие выводы из этого делает агентство при подборе персонала? Если для клиента важно найти лояльного и преданного сотрудника, который не уйдет с работы через полгода, агентство фокусирует свои поиски на мужчинах 35-45 лет, окончивших Московский Государственный Университет. Если же клиенту важно быстро найти человека на временную работу, агентство может предложить ему девушку 20-25 лет. Или другой пример: при помощи Data Mining компания выявила, что успешная работа на топ-менеджерских позициях в IT-компаниях наиболее характерна для выпускников того же Московского Государственного Университета. Каков вывод? Когда агентству нужно найти клиенту хорошего исполнительного директора, оно фокусирует поиски на этих выпускниках и делает свою работу быстро и более качественно.

Таким образом, благодаря технологии Data Mining агентство может заранее сузить круг поиска кандидатов и, следовательно, проводить подбор персонала более эффективно -быстрее и с меньшими издержками.