Информационная технология прогнозирования личности на основе анализа резюме для HR-компаний

В данной статье представлена разработка информационно-технологического решения для прогнозирования личности на основе анализа резюме для HR-компаний. Целью данного исследования является изучение возможности использования методов машинного обучения для анализа резюме и прогнозирования личностных качеств кандидатов для целей найма. Методология включала сбор большого набора данных резюме и использование     методов      обработки     естественного      языка      для     извлечения  соответствующих функций и обучения модели глубокого обучения. Результаты показывают, что разработанное решение обеспечивает высокую точность прогнозирования личностных качеств на основе анализа резюме. Эта технология может повысить эффективность и действенность процессов найма, а также уменьшить бессознательную предвзятость при принятии решений о найме. HR-компании могут извлечь выгоду из этой технологии, оптимизируя свои процессы найма, снижая затраты и повышая качество своих решений о найме. Кроме того, информационно-технологическое решение может предоставить HR-компаниям ценную информацию о профилях кандидатов, позволяя им принимать более обоснованные решения и выявлять людей, которые соответствуют культуре и ценностям их организации. Используя эту технологию, HR-компании могут улучшить свою общую стратегию найма и внести свой вклад в более эффективный и справедливый процесс найма.

1. John O. P., & Srivastava S. (1999). The Big Five trait taxonomy: History, measurement, and theoretical perspectives. In L. A. Pervin & O. P. John (Eds.), Handbook of personality: Theory and research (2nd ed., pp. 102–138). Guilford Press.

2. Liu Y., Ott M., Goyal N., Du J., Joshi M., Chen D., Levy O., Lewis M., Zettlemoyer L., & Stoyanov, V. (2019). Roberta: A robustly optimized BERT pretraining approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692.

3. Tausczik Y.R., Pennebaker J.W. (2010). The psychological meaning of words: LIWC and computerized text analysis methods. Journal of Language and Social Psychology, 29(1), 24-54.

4. Liao H., Chen H., & Liu H. (2018). Personality prediction based on resume analysis using machine learning techniques. In 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 4576-4580). IEEE.

5. Le Q.V., & Mikolov T. (2018). Distributed representations of sentences and documents. arXiv preprint arXiv:1405.4053.

6. Agarwal A., Bhatnagar R. (2020). Predicting Job Performance Using Personality Traits: Evidence from India. Journal of Business Research, 108, 235-248.

7. Joshi M., Pathak P. (2019). Predicting Job Performance Using Artificial Intelligence. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 10(5), 10-14.

8. Liu D., Li X., Li Z., Li, C. (2019). A Personality Trait Prediction Model Based on Machine Learning Algorithms. IEEE Access, 7, 72126-72134.

9. J. Stewart Black, Patrick van Esch, AI-enabled recruiting: What is it and how should a manager use it?, Business Horizons, Volume 63, Issue 2, 2020, Pages 215-226, ISSN 0007-6813, https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.12.001.