Описание проекта

Программа IPA Re-Search (Intelligent Process Automation Recruiting Search) по автоматическому выявлению психоэмоциональных и интеллектуальных особенностей личности претендентов на вакантные рабочие места на основе информации, размещенной ими в свободном доступе в сети Интернет.

Проект является бизнесом в сфере рекрутинга (кадровой работы), а также в сфере IT (разработка прикладного программного обеспечения к системам управления кандидатами (ATS)). Основной источник дохода – продажа лицензий на использование программы.

Стадия развития проекта

Имеется опытный образец (MVP).

Цель участия в мероприятии

С 2018 г. проводятся научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы – первоначальное построение базы знаний системы, обучение и тестирование нейронной сети. Результатом данных мероприятий стало создание MVP-продукта (минимального продукта – пробной версии программы).В настоящее время ведутся работы по созданию release-версии программы. Проведение данных мероприятий и выход на рынок требует инвестирования и участия в выставочных, а также акселерационных программах.

Ключевые достижения

В разработке программы участвуют специалисты Саратовского государственного университета, Саратовского государственного технического университета, РАНХиГС, Саратовской государственной юридической академии, Университета Ватерлоо (Канада), а также специалисты в области компьютерного зрения и машинного обучения австрийских и кипрских компаний. Межвузовская научная группа стартап-разработчиков под руководством А.В.Воронина вошла в число победителей регионального этапа Регионального отборочного этапа Всероссийского Форума «Сильные идеи для нового времени» (Агентство стратегических инициатив, Образовательный центр коллективной работы «Точка кипения» СГТУ им. Ю.А.Гагарина, Российская Федерация, Саратов, 21 октября 2020 г.). Ссылка на видеозапись мероприятия - https://yadi.sk/i/5q0GY9vFqCNo... Данный проект получил высокую оценку Правительства Саратовской области и рекомендован для внедрения на территории региона (протокол № 3-12-31/51 от 21 октября 2020 года). За вклад в решение социально-экономических проблем Саратовского региона и создание высокотехнологичного стартапа «Искусственная интеллектуальная система диагностики профессиональных навыков (soft-skills) как основа высокотехнологичных профориентационных центров страны» А.В.Воронин отмечен Благодарственным письмом губернатора Саратовской области. На уровне субъекта Федерации разработка программы ведется в тесном взаимодействии с Отделом инвестиционной политики управления внешнеэкономической и инвестиционной деятельности министерства экономического развития Саратовской области. Также проект принимал участие в отборочных турах международного конкурса-акселераторе МФТИ «Летний пилот» по тестированию высокотехнологических решений в области управления человеческими и интеллектуальными активами, образовательных технологий (6-11 июня 2021 г., МФТИ, Москва). Раздел конкурса: HRTech — технологические инновации и разработки в сфере управления человеческими ресурсами: персоналом, талантами (ссылка на видеозапись мероприятия - https://fra1.digitaloceanspace... Re-Search – программа для оптимизации рекрутинга, позволяющая на ранних стадиях отбора выявлять психоэмоциональные и интеллектуальные качества соискателей на основе информации, размещенной в свободном доступе в сети Интернет. Искусственная интеллектуальная система обучается на страницах соцсетей по разметке данных, заранее составленной экспертами в области психологии, антропологии, психолингвистики и психосемантики. Входные данные для нейросети – это описание необходимых психоэмоциональных и интеллектуальных качеств и лексических, визуальных и иных маркеров, на основании которых данные качества устанавливаются. Так, например, эмоциональная устойчивость, бесконфликтность может быть определена на основе высокой концентрация в текстах сообщений: а) речевых клише и штампов; б) глаголов «мягкой» модальной формы; в) вежливых выражений (гармонем); г) союзов «что», «будто», «чтобы» в сочетании с местоимениями и наречиями «какой», «где», «когда», «почему» и частицы «ли» и т.д. [Казыдуб Н.Н. Бесконфликтный дискурс: ритуальное поведение или ответственный поступок? // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Гуманитарные науки. 2015. № 3 (714). С. 64] Программа написана на языке программирования Python. Это обеспечивает кроссплатформенность приложения. На вход подается обрабатываемый текст в виде текстового файла. Сначала проводится предварительная подготовка текста, включающая в себя такие этапы, как разбиение текста на предложения, токенизация, лемматизация слов и/или стемминг, удаление «стоп-слов». Для этого используются такие библиотеки, как smart_open, gensim и pymorphy2, а также словарь «стоп-слов» для русского языка библиотеки NLTK, дополненный некоторыми словами, характерными для модельной предметной области. После этапа подготовки происходит выявление терминов-кандидатов. На этом этапе формируется множество кандидатов в термины. Определение кандидатов происходит на основе морфологического шаблона; однословные кандидаты в термины должны быть существительными; для биграммы используются шаблоны: [сущ. + сущ.], [сущ. + прил.], [прил. + сущ]; для триграмм - [сущ. + сущ. + сущ.], [сущ. + прил. + сущ.], [прил. + сущ + сущ.], [сущ. + сущ. + прил.], [сущ. + прил. + прил.], [прил. + прил. + сущ], [прил. + сущ. + прил.]. Для определения частеречной принадлежности слов также используется морфологический анализатор pymorphy2. Создается корпус слов, элементами которого являются списки, содержащие пары, первым элементом в которых является id слова, вторым элементом — частота встречаемости слова с заданным id. Каждый из списков, содержащихся в корпусе слов, содержит элементы из соответствующего текста. Определение значимости N-грамм с помощью статистической меры MI — Mutual Information (коэффициент взаимной информации) На последнем этапе выполняется отбор кандидатов. Полученный список ранжируется по частоте встречаемости кандидатов и из него выбирается топ-список, который и выдается в качестве результата работы программы.

В чём отличительные и конкурентные преимущества продукта/технологии?

Рынок по продаже программ автоматизированного подбора персонала очень перспективен. По оценке Фонда развития интернет-инициатив, в России спрос на технологии автоматизированного подбора персонала составляет 16 млрд. рублей в год, а удовлетворяется всего на 1 миллиард. В целом на российском рынке подбора персонала мало IT-компаний и стартапов. Так, ATS-систем по управлению взаимодействием с соискателями всего десяток: E-Staff, FriendWork Recruiter, Potok, Huntflow, Talantix. За рубежом таких платформ больше сотни. Фактически отсутствуют онлайн-порталы по поставке сотрудников массовых профессий, которые могли бы упростить взаимодействие работодателей и соискателей и сократить время обеих сторон. Сейчас лидирующее положение – около 70 % массового подбора занимает ИИС (искусственная интеллектуальная система) «Робот Вера» компании Stafory, но задача искусственного интеллекта в этой программе заключается в выявлении эмоций соискателя в процессе видеособеседования. Конкурентом данной программы является платформа для оптимизации рекрутмента Potok. Принадлежащая Алексею Мордашову «Севергрупп» приобрела 100% платформы и заявила, что с помощью платформы планируется занять лидирующее место на рынке рекрутинга. Платформа Potok является наиболее близкой к нашему решению. Сходство заключается в том, что она предлагает клиентам систему для автоматизации процессов рекрутинга. С 2019 г. разработчиками этой платформы ведется тестирование новых возможностей на основе искусственного интеллекта по считыванию информации о поведении потенциальных соискателей в социальных сетях. Отличие нашей программы, являющееся одновременно и ее преимуществом, заключается в том, что она исследует информацию соцсетей не в целях выявления намерения сменить работу, как это делает Potok, а для установления личностных качеств претендентов. Поскольку наша программа направлена на решение иных задач по подбору персонала, она может охватить большой сегмент рынка, не конкурируя с лидерами автоматизации рекрутинга. Потребители программы – сетевые ретейлеры, крупные предприятия, кадровые (рекрутинговые) агентства, отделы кадров предприятий. Все они тратят большое количество средств и времени на подбор персонала.

ВАЖНЕЙШИЕ КОНКУРЕНТНЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА

1) Все без исключения маркеры психологического портретирования верифицируются, т.е. проходят проверку на достоверность. Верификацией каждой группы маркеров занимаются учёные соответствующего профиля - компьютерные лингвисты, психологи, социологи и др.

2) Количество маркеров постоянно пополняется, в итоге растет точность психологического портретирования.

3) Программа IPA Re-Search представляет собой платформу, которая может быть использована и в других направлениях - профориентационная работа, выявление одаренности, определение психологической совместимости. В масштабах Российской Федерации программа может быть использована для построения "тепловой карты" SoftSkills различных социальных групп и, соответственно, решения вопроса о целевых бюджетных программах профессионального развития в конкретных регионах.

Какую конкретно проблему решает продукт? У кого и в каких ситуациях она возникает?

В последние десятилетия регулярно появляются сообщения СМИ о трудностях, с которыми сталкиваются рекрутеры при наборе персонала (см., например: https://m.lenta.ru/news/2021/05/31/lgy/amp/). Если речь идет о кандидатах высшего звена, рекрутер должен проверить связи претендентов с влиятельными фигурами в той или иной области. Если осуществляется набор квалифицированных специалистов, то проверка сосредоточена на установлении профессиональной подготовки, опыта и квалификации претендента. Если происходит массовый набор на линейные должности, то рекрутер устанавливает уровень психологической готовности претендента к той или иной профессиональной деятельности и т.п. Сложность заключается в ограниченности времени и источников информации, которыми располагает рекрутер. В этой связи важное значение приобретает исследование страниц социальных сетей кандидатов. Однако достоверность выводов во-многом зависит от уровня профессиональной подготовки самого рекрутера, его специализации в данной области, субъективных качеств (утомляемость, ограниченность по времени, эмоциональное состояние и т.п.). В связи с этим особое значение приобретают процессы автоматизации и информатизации деятельности по выявлению профессионально значимых качеств на основе анализа данных соцсетей.

Насколько эта проблема острая и масштабная? Как она решается сейчас?

По данным социологических исследований крупных рекрутинговых агентств, компании, принимая на работу кандидатов, просматривают не только их резюме, но и социальные сети. Процесс проверки осуществляется "вручную" и является весьма затратным с точки зрения трудовых, временных и финансовых ресурсов. В связи с этим проблема автоматизации и информатизации рекрутмента в части, касающейся психологического портретирования претендентов по данным соцсетей, является одной из наиболее острых не только в РФ, но и за рубежом.

Информация о разработчиках программы

Руководитель проекта: Воронин Александр Викторович – к.ю.н., доцент ФБГОУ ВО "Саратовская государственная юридическая академия"

Сергеева Ольга Юрьевна – сотрудник ООО «Эксперт-центр»

Михайлович Олег Владимирович – PhD, Associate Professor, University of Waterloo, Canada, профессор университета, г. Ватерлоо, Канада

Воронов Сергей Васильевич – к.т.н., доцент кафедры "Радиотехника" УлГТУ, сотрудник SKIDATA AG, специалист в области компьютерного зрения и исследования социальных сетей, г. Грёдиг, Австрия

Воронов Илья Васильевич – сотрудник Data Scientist, Кипр

Мухометзянов Ринат Наилевич – PhD student, University of Waterloo Canada, аспирант университета, г. Ватерлоо, Канада

Коповой Андрей Сергеевич – к.п.н., руководитель Центра практической психологии образования ГБОУ ВО МО «Академия социального управления» г. Москва

Киселева Оксана Николаевна - д.э.н., профессор Саратовского государственного технического университета им. Ю.А.Гагарина, г. Саратов

Иванов Александр Сергеевич – к.ф.-м.н., доцент факультета компьютерных наук и информационных технологий Саратовского государственного университета им. Н.Г.Чернышевского

Афанасьев Илья Андреевич – магистрант факультета компьютерной лингвистики Санкт-Петербургского государственного университета, г. Санкт-Петербург

Фартушнова Яна Сергеевна – магистрант факультета компьютерных наук и информационных технологий Саратовского государственного университета им. Н.Г.Чернышевского

Шапкина Дарья Игоревна – магистрант факультета компьютерных наук и информационных технологий Саратовского государственного университета им. Н.Г.Чернышевского

Халиулин Вячеслав Есенович – к.ю.н., доцент Поволжского института управления им.П.А. Столыпина - филиал РАНХиГС, г. Саратов