Эффективный подбор персонала

Теория обобщенных паросочетаний позволяет решать проблемы распределения, которые возникают в реальной жизни. В настоящее время многие компании сталкиваются с высокой текучестью кадров. Основной причиной этого является неправильный подбор персонала. Несмотря на то, что современные технологии обеспечивают удобный и простой метод размещения вакансий и резюме на интернет-порталах по рекрутингу, подбирать персонал по-прежнему приходится вручную, перебирая огромные объемы данных. Кроме того, рекрутеры обычно не принимают в рассмотрение все возможные альтернативы вакансий для сотрудника и руководствуются только своим субъективным мнением при подборе. Таким образом, нет никакой гарантии, что выбранный кандидат будет, на самом деле, наилучшим вариантом для работодателя.

На эту проблему можно взглянуть с точки зрения теории обобщенных паросочетаний: как подобрать среди множества вакансий и резюме наиболее подходящие друг другу пары «работодатель-соискатель», как оптимизировать этот процесс? Совместно с Алескеровым Ф. Т и Швыдуном С. В. мы решили эту задачу: создали модель эффективного подбора персонала с использованием процедуры порогового агрегирования [10].

Процесс отбора персонала обычно начинается с менеджера компании, ответственного за трудовые ресурсы, который определяет минимальные предпочтения относительно возраста, образования, квалификации кандидатов, дополнительных навыков. Кроме того, используются дополнительные методы оценки: психологические и личностные тесты, ориентированные на измерение способностей для эффективного выполнения профессиональных задач, и тесты на теоретические и практические знания, определяющие, насколько хорошо кандидаты могут выполнять рабочие задания.

В свою очередь, соискатели вакансий при поиске потенциального работодателя учитывают предлагаемую заработную плату, дополнительные начисления, социальные привилегии, загруженность, территориальное расположение места работы и прочее.

С математической точки зрения проблема подбора персонала выглядит следующим образом: H — конечное множество работодателей. Работодатели выставляют требования к своим кандидатам, которые гарантируют, что они смогут выполнить свои профессиональные задачи и работать с другими коллегами в этой области. Каждый кандидат, который удовлетворяет основным требованиям оценивается по набору критериев, где m — количество требований (критериев) работодателя,. Каждому критерию соответствует значение, показывающее насколько хорошо кандидат удовлетворяет тому или иному требованию работодателя (критерию).

Аналогично, А — конечное множество соискателей. Соискатели формируют свои требования по отношению к потенциальным работодателям и оценивают их по соответствующему набору критериев, где k — количество критериев соискателей, .

Необходимо составить оптимальные устойчивые паросочетания между множествами работодателей и соискателей с учетом наборов критериев относительно друг друга.

Модель эффективного подбора состоит из трех этапов.

1. Сравнение всех работодателей и соискателей в зависимости от их критериев: какие соискатели удовлетворяют требованиям каких работодателей и наоборот, сопоставление их друг с другом;

2. Построение преобразований, где — правило агрегирования на множествах H и А такое, что и. В результате получаем список предпочтений (согласно ранжирования) работодателей относительно соискателей и наоборот;

3. Поиск оптимального стабильного паросочетания.

В качестве правила агрегирования было выбрано пороговое агрегирование [11,12].

Пусть есть конечное множество А альтернатив, которые оцениваются по n критериям, т. е. каждой альтернативе x из А ставится в соответствие вектор, причем. Множество А состоит из всевозможных векторов такого вида.

Обозначим через бинарное отношение, строящееся на множестве А следующим образом.

где — число единиц («1») в записи вектора x, — соответственно число оценок j в записи вектора x, — соответственно число оценок k в записи вектора x. Правило построения бинарного отношения — это пороговое правило. Отношение представляет собой множество пар векторов, для которых выполняется одно из условий.

• · В первом векторе число единиц меньше, чем во втором;
• · Если число единиц совпадает, то в первом векторе число двоек меньше, чем во втором, и так далее: если число оценок m-2 совпадает, то в первом векторе число оценок m-1 меньше, чем во втором.

Отношение, которое строится пороговым правилом, является на слабым порядком, то есть антирефлексивным (), транзитивным () и отрицательно транзитивным () отношением.

Каждый слабый порядок Р определяется однозначно множеством классов эквивалентности, так что, где.

Преобразование — правило агрегирования на А такое, что. не зависит от размерности множества A: оно может быть распространено на любое (n-1)-мерное подмножество А. Вводится обозначение, где k — размерность пространства А.

Для выполняются ряд аксиом [12], а смысл процедуры порогового агрегирования состоит в том, что даже если у какого-то вектора все компоненты, кроме одной (равной l-1), равны l+1, то его агрегированное значение будет меньше агрегированного значения вектора, у которого все о…

На первой стадии происходит сбор всех возможных предложений работодателей (вакансий) и соискателей (резюме) из различных источников данных (например, career.ru, hh.ru, rabota.ru, superjob.ru и т. д.).

На второй — извлечение из собранных резюме и вакансий основной информации, сопоставление в зависимости от критериев работодателей и соискателей, проставление оценок по каждому критерию.

На третьей стадии происходит построение для каждого соискателя (работодателя) вектора предпочтений возможных работодателей (соискателей) с использованием информации, полученной на второй стадии путем порогового агрегирование.

На четвертой стадии происходит выполнение процедуры нахождения наилучших соответствий «работодатель-соискатель» алгоритмом Хатфилда-Милгрома с использованием векторов предпочтений.

В результате применения программы каждому работодателю/соискателю ставится в соответствие наилучший соискатель/работодатель с учетом предпочтений обеих сторон. Кроме того, для каждого работодателя/соискателя формируется список предпочтительных вариантов, которые по тем или иным причинам не были выбраны в качестве пары в построенном оптимальном паросочетании.

Таким образом, модель эффективного подбора персонала имеет ряд преимуществ.

Во-первых, она учитывает предпочтения как работодателей, так и соискателей. Во-вторых, автоматизирует некоторые этапы процесса подбора персонала: поиск наилучшего варианта и ранжирование всех возможных кандидатов. Эти процедуры обычно выполняются вручную, поэтому автоматизация сокращает время и затраты на подбор персонала.

Модель позволяет рекрутерам формировать должностные требования и методы оценки, определяя критерии оценки, используемые в процессе приема на работу, и подбирать кандидатов, ориентируясь не только на свое субъективное мнение, а используя информацию, хранящуюся в базе данных.

Кроме того, сложность модели не очень высокая, поэтому она может быть использована для большого объема данных — резюме и вакансий.

Для тестирования программного обеспечения были выбраны три различные профессиональные области. Первое направление включает кассиров из розничных компаний, второе — IT-специалистов (разработчики, дизайнеры, инженеры и т. д.), третье — операторов call-центров.

Для каждой профессии были определены свои критерии, которые используются при ранжировании.

Например, для задачи подбора кассиров была разработана следующая структура критериев и оценок:

Критерии для работодателей и оценки для ранжирования соискателей по резюме.

• · Образование: 1 (оценка) — университет/институт/академия (высшее)
• 2 — неоконч. высшее (студент)
• 3 — школа/колледж/училище/ПТУ/техникум (среднее)/неоконч.высшее
• 4 — специальное образование по данной вакансии, курсы по данной вакансии, курсы повышения квалификации
• · Опыт работы: 1 — последние 2 года с частой сменой работы (>=5 раз)
• 2 — без опыта
• 3 — работал на такой должности, но с перерывом более 1,5 лет
• 4 — более полугода на такой должности
• · Возраст и пол: 1 — до 40 лет, М
• 2 — более 40 лет, М
• 3 — до 40 лет, Ж
• 4 — более 40 лет, Ж
• · Близость к месту проживания: 1 — более полутора часов в дороге
• 2 — час-полтора в дороге
• 3 — полчаса-час в дороге
• 4 — до получаса в дороге.

Критерии для соискателей и оценки для ранжирования работодателей по вакансиям.

• · Заработная плата: 1 — менее 10 тыс.р.
• 2 — 10−20 тыс.р.
• 3 — 20−30 тыс.р.
• 4 — 30−40 тыс.р.
• 5 — 40−50 тыс.р.
• · Коэффициент нагрузки: 1 — прочее
• 2 — супермаркет
• 3 — гипермаркет
• 4 — сеть
• · Условия (добавочный к зар. плате): +1 — премии

+2 — премии, бонусы, льготы.

Гораздо сложнее получилась структура критериев по резюме в задаче подбора программистов. Здесь будет большое количество критериев в силу специфичности профессии «программист»: языки программирования, системы, базы данных, с которыми работает соискатель, сфера и направление деятельности (разработка, поддержка, парсинг, защита и проч.).

Структура критериев при подборе операторов call-центров аналогична структуре для задачи о распределении кассиров, основные изменения коснутся системы оценок по этим критериям.

Программа может быть использована обычными пользователями (соискателями), которые находятся в поиске места трудоустройства, компаниями-работодателями, которым необходимо осуществить подбор персонала, а также различными рекрутинговыми компаниями, интернет-порталами, HR-отделами компаний, которые ответственны за подбор персонала для клиентов и поиск работы для обратившихся соискателей.

На разработанную программу получено авторское свидетельство [10] (см. Приложение 1).