簡單人物畫像 全方位人物畫像,助您一臂之力

2021-10-14 14:59:56 字數 1989 閱讀 2851

在現代企業發展的軍備競賽中,人力資源越來越起到了關鍵作用,幾個競爭公司可能會互相競價去爭奪乙個優秀的候選人。能招聘到更優秀的員工,無疑在企業競爭中佔了領先的優勢。要有更好的員工,自然就要更好地利用企業手上的簡歷。現在,越來越多各式各樣的簡歷資源佔滿了hr的郵箱,電腦硬碟和辦公桌。市面上似乎對讀懂簡歷上寫的文字的產品有了不少,但好像還沒有對簡歷有更深層次解讀的產品 。對此,小析智慧型團隊設計了簡歷人物畫像的功能,幫助使用者閱讀簡歷的弦外之音。

小析智慧型的多維度候選人畫像主要包含了勝任職位標籤,技能標籤,能力值**,行業**,薪資**和跳槽訊號預警幾個部分。

對於乙份簡歷,招聘者比較感興趣的可能是這個人之前從事過什麼型別的工作,有什麼專業技能,掌握情況怎麼樣等。但礙於沒有標準的職能列表,所以招聘者不容易在簡歷上標標準化的標籤,例如hr今天覺得這個申請者比較適合機器學習工程師的工作,明天那個申請者比較適合機器學習研發的工作, 雖然兩個簡歷工作內容類似,但卻沒有使用同乙個標籤。

小析智慧型對此為使用者設計了乙個標準化的崗位分布結構,包含了數百個常見的崗位。 對每份簡歷,根據句子分析和職能**,結合其以往工作經歷,利用複雜的演算法自動生成該簡歷對每個標準崗位的勝任度,勝任度越高,使用者越能夠把該標準崗位作為該簡歷的標籤。

技能與以上職位標籤類似,並沒有標準的技能列表可用,即使使用者能夠打上技能的標籤,也無法清晰表達每個技能對此簡歷的重要程度。對此,人物畫像為您提供了乙個強大的技能詞庫,並且通過演算法對候選人的工作經歷,專案經歷等進行技能提取,並綜合考慮技能在該工作崗位的重要性,比如銷售技能對於乙個應聘c++開發的候選人來說權重會非常低,給候選人的所有技能乙個個性化的打分。使用者可以根據技能分數有針對性地對簡歷進行標籤管理,再也不會出現搜尋銷售這個技能,出現乙個簡歷提到了銷售這詞語的c++開發人員。

在對候選人進行篩選時,除了硬性條件的篩選,還需要考慮很多軟性能力的因素。市面上很多提供簡歷分析的產品主要考慮的都是技能,工作等影響條件。但是對於大量非技術性崗位,可能軟性能力佔的比重會更高,如果要招聘乙個銷售管理人員,我們看中的可能是他的人脈,溝通能力和領導能力,而不是是否來自985高校的博士。對此,小析智慧型對簡歷的每一字句進行精準分析,綜合社會經歷,專案經歷,領導能力,獲獎經歷,興起愛好等因素對候選人人格特徵進行最大限度的重塑,並對其工作能力,社會活躍度,領導力,語言能力,所獲榮譽等多個軟性條件進行評估。希望將最真實的候選人展示到您的眼前。

人力資源工作乙個比較重要的部分是給候選人定薪,招聘人員往往能夠利用自己的經驗和對市場的了解來估計候選人的價值。但是由於候選人的背景各式各樣,有些是海歸,有些有大公司工作經歷,有些高學歷,不容易有乙個簡單的公式對候選人進行薪資評估。為了讓招聘人員能在與候選人周旋過程中知己知彼,小析智慧型設計了乙個演算法,根據簡歷的背景條件來給候選人進行乙個工資定位。演算法利用數十萬段工作經歷,教育經歷和對應薪資資訊進行機器學習,找出決定候選人價值的行業特徵,學歷特徵,技能特徵,最終給每個候選人乙個客觀準確的薪資**。希望能側面給招聘人員提供該候選人更多的資訊。

跳槽是招聘工作者無法避免且至關重要的問題,hr需要及時發現有離職意向的員工,對其進行溝通。獵頭需要挖掘對新機會感興趣的候選人,對其丟擲橄欖枝。目前市面上有了一些工具去對員工在招聘**的行為,如更新簡歷,投遞簡歷等進行監察,從而及時發現有離職意向的人。小析跳槽訊號預警則從另乙個角度去通過簡歷對候選人的短期跳槽概率進行**。我們的研究人員通過觀察大量歷史跳槽資料,建立數學模型,對當前時間點三個月內非常可能有跳槽意向的人作出警報。模型不僅考慮了不同行業,地域,學歷,年齡人群的影響,還結合候選人在當前公司工作的時間長度,去對比類似背景,行業,地域的人在這個時間點的歷史離職資料,希望以這種「大資料」的方式對高危離職人群打上標籤。

乙個直觀的例子是,我們通過大量簡歷,發現北京的c++工程師平均每3年跳槽一次,並且碩士生平均薪資為10000元/月,如果某份簡歷描述到乙個北京的碩士c++工程師在當前公司工作了5年,工資水平只有6000/元,則新的工作機會會對他有非常大的吸引力。

通過跳槽訊號預警,我們希望能夠讓hr對每個員工動向反應更快,也希望獵頭人員能夠更有效地聯絡到對新工作機會感興趣的候選人。

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