Поделиться
Для ее создания проанализировали свыше 25 миллионов фото из резюме в базе Superjob. Алгоритм может определить наличие высшего образования у соискателя, его пол, возраст и опыт работы, возможную зарплату. Чем больше фотография соответствует профессии человека, тем проще создать резюме. Водитель с фото за рулем машины может рассчитывать на точное определение профессии. А вот снимок на пляже вряд ли поможет найти работу.
"Мы создали базу одежды, которая включает в себя более чем 10 миллионов экземпляров. В зависимости от того, что надето на человеке: майка или дорогой костюм - система просчитает зарплатные аппетиты соискателя", - рассказал президент Superjob Алексей Захаров.
Разработки с подобным функционалом начали появляться примерно пять лет назад, но они все еще требуют доработки. Показательный пример - неудачный кейс Amazon. Ретейлер разработал специальный алгоритм, который анализировал резюме в базе и искал подходящих соискателей. Через год Amazon отказался от алгоритма. Как оказалось, механизм обучался преимущественно на резюме мужчин, в итоге в реальности отдавал им предпочтение.
Вместе с тем сервисы по подбору персонала продолжают тестировать новые технологии. Например, российский робот Вера находит подходящие резюме на сайте, затем самостоятельно обзванивает отобранных кандидатов, с лучшими проводит видеособеседование. "Одна из задач искусcтвенного интеллекта в сфере HR - проведение первичных телефонных собеседований. Еще одна задача - прогноз и составление аналитики для HR-менеджеров. Система анализирует процессы на производстве: ввод нового оборудования, текущий наем персонала, утечку кадров и составляет рекомендации по набору сотрудников на ближайшие месяцы", - рассказал эксперт по нейронным сетям, генеральный директор Sarafan Technology Inc Андрей Корхов.