Одной из основных проблем найма в IT-сфере является длительный процесс поиска квалифицированных кандидатов. Для того чтобы найти подходящего специалиста, требуется провести несколько этапов собеседований, после чего сам кандидат может еще некоторое время рассматривать предложение. Кроме того, быстрые изменения в IT-отрасли и разнообразие используемых технологий усложняют процесс поиска специалистов, которые бы полностью соответствовали требованиям по грейду и стеку технологий. Сократить время на подбор и найм персонала, сделать их более качественными помогает автоматизация HR-процессов с помощью AI-технологий и RPA.
«Сотрудничество ITFB Group и IT-интегратора Hawsabah откроет новые возможности для распространения наших решений на международном рынке. Для улучшения качества найма и сокращения времени на поиск квалицированных кадров мы применяем data-driven подход, при котором данные и аналитика используются для принятия решений на каждом из этапов собеседования, а также максимально автоматизируются рутинные процессы. Эту модель мы создали для того, чтобы улучшить показатели подбора, найма и вывода на проект IT-специалистов. Однако ее можно адаптировать под нужды любого бизнеса, — рассказывает Вадим Казанцев, исполнительный директор ITFB Group.
С помощью нейросетей можно автоматизировать и другие процессы, например, контроль работы технических специалистов, которые проводят собеседования. LLM-модель расшифровывает интервью, оценивает работу интервьюера на соответствие регламенту и дает свою оценку. Таким же образом удалось решить проблему обратной связи от клиента при подборе специалистов на аутстаффинговые проекты.
В целом, внедрение data-driven подхода и автоматизация найма позволили увеличить показатели по успешному закрытию вакансий в аутстафф-проектах в несколько раз. Эту модель можно внедрить и использовать в любой компании.