Rambler's Top100
Все новости Новости отрасли

В России пишут ПО для найма персонала по выражению лица

25 января 2017

Компании Skillaz и VisionLabs собираются к концу 2017 г. представить систему компьютерного распознавания, которая будет оценивать поведение соискателей должности на собеседовании и выбирать наиболее подходящего из них.

Компания Skillaz, которая занимается автоматизацией процесса найма, и VisionLabs, разработчик технологий распознавания лиц, работают над системой компьютерного анализа поведения соискателя на собеседовании. Оценив поведение кандидата, система будет делать выводы о его профессиональных качествах и пригодности к должности. По словам партнеров, аналогичных продуктов в России нет.

Роботизированная оценка соискателей должна сократить время и средства, которые компании тратят на поиск новых сотрудников. Продукт планируется к запуску в IV кв. 2017 г., как сообщил CNews гендиректор VisionLabs Александр Ханин. Предполагаемые заказчики – компании с большими потребностями в найме, уровня Enterprise. Технология будет предложена всем текущим и будущим клиентам Skillaz.

Компания VisionLabs будет заниматься непосредственно разработкой системы и ее обучением. Skillaz, по словам гендиректора компании Андрея Крылова, отвечает за объединение этого инструмента с другими методами оценки соискателей, профилирование кандидатов и непосредственное внедрение продукта в бизнес корпораций. Команда специалистов VisionLabs насчитывает более 40 человек, команда Skillaz – более 10.

Система базируется на технологии распознавания лиц, разработанной VisionLabs и использующей нейронные сети глубинного обучения. Программа будет оценивать статические и динамические признаки в поведении кандидата во время интервью и связывать их с определенными социальными и профессиональными компетенциями.

На вопрос CNews, что это за признаки, и какие компетенции из них могут следовать, Александр Ханин ответил так: «Самый простой пример – оценка коммуникабельности кандидата, исходя из его ответов на определенный набор вопросов, задаваемых системой online-интервью. Создаваемый продукт сможет сам искать взаимосвязь поведения кандидата на видеокартинке и степень выраженности у него той или иной компетенции благодаря накопленным технологией Skillaz данным по оценкам».

Система будет анализировать видеозапись онлайн-интервью кандидата. При анализе будет учитываться мимика кандидата, его жестикуляция, а также физиогномика. Но какие конкретно признаки станут самыми важными для наиболее подходящего кандидата, нейросеть определит сама.

Как заявляют в Skillaz, технология позволяет набирать персонал всех уровней: топ-менеджеров, менеджеров среднего звена, массовый персонал. Единственное ограничение состоит в том, что среди массового персонала видео-интервью мало распространено, конверсия небольшая. Поэтому в первую очередь технология направлена на средние и топовые позиции, а в перспективе – и на массовый персонал.

Skillaz будет отвечать за автоматизацию всего процесса найма. С помощью ее системы онлайн-тестирования отсеиваются наименее подходящие соискатели, таким образом, на интервью перед системой распознавания предстанут заранее отобранные кандидаты.

Система будет анализировать не только само интервью. В дальнейшем она будет получать данные об успехах выбранного кандидата на новом рабочем месте. Благодаря технологии машинного обучения, программа сможет соотнести его поведение на собеседовании с достижениями в работе, что поможет ей через три-шесть месяцев более точно анализировать поведение других соискателей.

При изначальном обучении системы VisionLabs планирует использовать рекрутинговые данные Skillaz, которые включают в себя оценку кандидатов по нескольким компетенциям. Эти данные содержат результаты прохождения психологических тестов, игровых заданий, диалоговых тренажеров, тестов на внимательность, записи интервью, а также решения менеджеров о найме. Разработчики сообщают, что объем библиотеки, используемой для обучения системы, составляет «десятки тысяч» записей.

Источник: CNews

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.