Оптимізації процесів відбору персоналу за алгоритмом пошуку ідеальних кандидатів

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.58.86-92

Ключові слова:

алгоритмічний підхід пошуку ідеальних кандидатів, автоматизація процесу підбору кандидатів, відбір персоналу

Анотація

У статті розглянуто алгоритмічний підхід до відбору ідеальних кандидатів, використовуючи аналіз критеріїв та автоматизований процес відбору, для оптимізації процесів відбору персоналу та підвищення ефективності кадрового менеджменту. Досліджено ефективність цього методу, а також його практичні застосування в рекрутингу та внутрішньому переведенні працівників. У сучасному світі, де конкуренція на ринку праці надзвичайно висока, пошук ідеальних кандидатів стає ключовим завданням для багатьох компаній. Вибір правильного претендента на вакантне робоче місце може значно вплинути на успішність бізнесу, а автоматизація процесу підбору кандидатів допомагає роботодавцям значно економити час і ресурси на ручному відборі. Отже, постає необхідність дослідження різних методів та алгоритмів відбору персоналу для досягнення максимальної ефективності автоматизації процесу. Наукові дослідження і публікації, що стосуються відбору кандидатів та застосування алгоритмів у цій сфері, відображають багатоаспектність і складність процесу підбору персоналу. Попередні дослідження розглядали широкий спектр питань, включаючи розробку критеріїв відбору, психологічні тести, аналіз кар'єрних траєкторій, а також ефективність різних методів і підходів до підбору кандидатів. Деякі дослідження зосереджуються на розвитку алгоритмів машинного навчання і штучного інтелекту для автоматизації процесу відбору кандидатів, зокрема за допомогою аналізу резюме, професійних навичок та відгуків. Інші дослідження розглядають роль соціальних мереж у підборі персоналу та розробку алгоритмів для аналізу профілів кандидатів у соціальних мережах. Крім того, було проведено дослідження, що спрямовані на вивчення впливу різних факторів, таких як культурні та соціальні відмінності, на процес відбору кандидатів. Ці дослідження надають цінний внесок у розуміння найефективніших стратегій і методів підбору персоналу в різних умовах. Загальною тенденцією в попередніх дослідженнях є спроба забезпечити об'єктивність, ефективність та інноваційність процесу відбору кандидатів за допомогою розроблення нових алгоритмів і методів, які враховують широкий спектр факторів та потреб бізнесу.

Біографії авторів

Світлана Цюцюра , Державний торговельно-економічний університет, Київ

Доктор технічних наук, професор, професор кафедри інженерії програмного забезпечення та кібербезпеки

Андрій Єрукаєв , Державний торговельно-економічний університет, Київ

Кандидат технічних наук, доцент кафедри інженерії програмного забезпечення та кібербезпеки

Валерій Андрусенко , Державний торговельно-економічний університет, Київ

Luxoft, розробник програмного забезпечення,

Посилання

Eaton, B. (2024). Why traditional recruitment processes no longer cut it. Vervoe. URL: https://vervoe.com/why-traditional-recruitment-processes-no-longer-cut-it/ (дата звернення: 25.03.2024).

Effective Strategies For Talent Acquisition – Innovature BPO. Innovature BPO. URL: https://innovatureinc.com/effective-strategies-for-talent-acquisition/ (date of application: 02.04.2024).

Koch-Bayram, I. F., Kaibel, C. (2023). Algorithms in personnel selection, applicants' attributions about organizations' intents and organizational attractiveness: An experimental study. Human Resource Management Journal. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/1748-8583.12528 (date of application: 02.04.2024).

Williams, T. (2003). Learning from projects. Journal of operational research society, 54, 443–451. https://link.springer.com/article/10.1057/palgrave.jors.2601549.

HR Automation: Best Practices & Trends. (2024). teambuilding.com. URL: https://teambuilding.com/blog/hr-automation (date of application: 02.04.2024).

Waldkirch, M. et al. (2021). Controlled by the algorithm, coached by the crowd – how HRM activities take shape on digital work platforms in the gig economy. The International Journal of Human Resource Management. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09585192.2021.1914129 (date of application: 03.04.2024).

Tsiutsiura, M. I., Tsiutsiura, S. V. and Kryvoruchko, O. V. (2019). Information technologies for the development of the content of education: monograph Kyiv: CP «Comprint», 118. ISBN-978-966-929-967-9.

Kryvoruchko, Olena, Kostiuk, Mykhailo, Tsiutsiura, Mykola. (2012). Architectural solution of time management system in test driven development approach. International Journal of Science and Research, 7, 07, 1098–1100.

James, Gareth, Witten, Daniela, Hastie, Trevor, Tibshirani, Robert. (2013). An introduction to statistical learning. Springer Science+Business Media New York, 426.

Kriesel, D. (2007). A Brief Introduction to Neural Networks, http://www. dkriesel.com/en/science/neural_networks.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-28

Як цитувати

Цюцюра , С. ., Єрукаєв , А. ., & Андрусенко , В. . (2024). Оптимізації процесів відбору персоналу за алгоритмом пошуку ідеальних кандидатів. Управління розвитком складних систем, (58), 86–92. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2024.58.86-92

Номер

Розділ

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ