Развитие индустрии информационных технологий перевернуло современный подход к ведению бизнеса. Ежедневно компьютерные технологии все глубже проникают в самые различные бизнес-индустрии и сподвигают компании к непрерывной модификации. IT стало неотъемлемой частью любого предприятия, начиная с малого бизнеса и заканчивая мировыми корпорациями любых отраслей.Компании черпают из технологий возможность улучшать выпускаемый продукт не только посредством применения IT в создании продукта, но и в построении инфраструктуры компании и налаживании бизнес-процессов. На сегодняшний день четко прослеживается тенденция к автоматизации различных бизнес-процессов путем замещения человеческих ресурсов компьютерными технологиями. IT позволяет компаниям значительно сократить долю человеческих ресурсов в производстве, автоматизировать ряд процессов, где требуется точность и высокая производительность. Таким образом, компании значительно сокращают штат сотрудников, замещая человеческие ресурсы компьютерными системами, а так же укрепляют производительность, внедряя новые технологии в процессы ведения бизнеса. Одним из новейших подобных тенденций стало применение автоматических систем в процессе подбора персонала. Компании начали нести сильные временные и кадровые издержки в связи с расширением функций HR-менеджеров, занимающихся рекрутингом. Современная модель подбора персонала предполагает длительную ручную работу, в процессе которой сотруднику компании требуется вручную отобрать кандидатов, чьи компетенции коррелируют с требованиями бизнеса, нанимающего его. Данный процесс, как правило, несет длительный и типовой характер, что привело к тому, что компании начали прибегать к его автоматизации. Эта тенденция сильно растет и, как следствие, развитие подобных систем актуально на сегодняшний момент. Большое количество западных компаний активно инвестируют в разработку, тестирование и внедрения подобных систем в свой бизнес. Российские компании также постепенно осваивают эти направления проводя тестирования подобных систем в процессе найма сотрудников.

В своей работе я исследовал специфику работы HR индустрии, сформулировав основные проблемы, с которыми сталкивается бизнес при найме сотрудников, а так же изучил системы, позволяющие решить актуальные задачи современного рекрутинга. Также мне удалось разработать прототип системы, которая могла бы автоматизировать ряд процессов в HR сегменте.

В ходе исследования я провел анализ современного подхода к найму сотрудников в российских IT-компаниях, рассмотрел существующие системы, которые уже были применены для модификации рекрутинга, а также разработал прототип системы, позволяющей дистанционно проводить тестирование кандидатов на вакансию и анализировать наиболее подходящие профили соискателей методом математической статистики.

На сегодняшний день российский бизнес далек от полноценного внедрения автоматических систем в процесс выбора соискателей на работу. Лишь несколько компаний пытаются перенять подобный опыт у западных коллег, тестируя различные подходы к автоматическому подбору кандидатов.

Исходя из этого, целью моего исследования было выявить прецеденты внедрения автоматических систем рекрутинга на Российском рынке, а также оценить показатели эффективности подобных систем.

Анализ рекрутинга в контексте использования автоматических систем затрагивает массовый подбор кандидатов, а так же частично поиск работников среднего звена. Таким образом, в ходе исследования я опирался исключительно на эти два типа классификации по уровню позиции. Поиск руководителей высшего звена и приближенных к ним вакансий занимает меньшую долю в рабочем времени HR-сотрудников и требует более детального анализа, чем в массовом подборе.

Стоит также отметить, что рекрутер не играет решающую роль в утверждении кандидата в должность. Он лишь доводит соискателя до финального собеседования, где будут оцениваться навыки его потенциальным руководителем. HR-менеджер лишь исполняет роль исследователя, отбирающего кандидатов по их предыдущему опыту работы и психологическим параметрам.

Таким образом, задачами моего исследования были:

Проанализировать процессы жизненного цикла найма сотрудника, которые исполняются рекрутером

Выявить недостатки данных процессов

Оценить издержки, которые несет компания в процессе деятельности HR-департамента

Оценить возможность устранения издержек, путем внедрения информационных систем в бизнес-процесс поиска сотрудников

Оценить технологические особенности и технические инструменты для разработки системы

Разработать прототип системы

Исходя из поставленных задач, мной были сформулированы методы исследования:

Пройти практику в Российской компании для оценки необходимости применения подобных систем

Прочитать с интервью и мнения ведущих специалистов в области рекрутинга касаемо внедрения автоматизированных HR-систем

Ознакомится с теоретической частью HR-менеджмента

Изучить прогнозы и анализ HR-индустрии от аналитических компаний

Проделанная мной работа состоит из 3х глав:

В первой главе я раскрыл теорию исследуемого мной вопроса. Описал гипотезу, а так же раскрыл источники моего исследования

1.1 Терминология «Human Resources»

Управление персоналом представляет собой совокупность знаний и практических действий, обеспечивающих организации качественными сотрудниками. От управления персоналом напрямую зависит успешное управление организацией.

Существуют основные методы управления персоналом:

Экономические методы представляют собой приемы и воздействия на с помощью сравнения результатов и затрат.

Организационно-распорядительные методы представляют собой методы прямого воздействия, носящие обязательный характер.

Социально-психологические методы могут представлять собой мотивацию, поощрение

В обязанности сотрудника hr-департамента компании входит масса функций (рис. ). Основными из них являются:

поиск и отбор персонала

документооборот

разработка стратегии системы оценки персонала

формирование системы развития сотрудников компании

формирование системы оплаты и нормирования труда

формирование социальной политики в отношении персонала

стратегический менеджмента работы

операционный менеджмент

Более детализированные функции HR-менеджера описаны на Рисунке 2 ниже.

Рисунок 2 «Функции HR-менеджера»

1.4 Описание бизнес-процесса «рекрутинг»

1.5 Жизненный цикл подбора персонала

1.9 Источники исследования

найм сотрудник рекрутер тестирование

Глава 2. Исследование бизнес-процесса «подбор персонала»

Ключевым фактором при выборе компании для прохождения преддипломной практики было наличие в холдинге крупного HR-департамента, работа которого требует модификации. Кроме того, обладая компетенциями и амбициями в области программирования, у меня была возможность устроиться в компанию в качестве разработчика клиентских приложений. Помимо анализа внутреннего устройства компании, взаимосвязей между компаниями, департаментами и отделами, у меня была возможность развить свои навыки в области программирования для большего понимания того, каким образом можно разработать продукт, позволяющий автоматизировать процесс подбора персонала. В ходе прохождения практики я стремился проанализировать, какие технологии и программные средства потребуются для разработки подобной системы.

2.2 Анализ инфраструктуры компании

Холдинг «Rambler&Co» является одной из крупнейших российских групп компаний работающих в области медиа, технологий и электронной коммерции. Суммарная аудитория всех проектов компании превышает 40 миллионов уникальных человек в месяц. Компания является лидером среди медиа-холдингов по охвату в Рунете.

В группу компаний входят такие проекты, как: почтовый сервис, один из крупнейших в рунете порталов «Рамблер», новостное интернет-издание Lenta.ru, общественно-политическое интернет-издание Газета.Ru, развлекательный интернет-портал «Афиша», спортивный интернет-портал «Чемпионат.com», блог-платформа LiveJournal.com, «Рамблер/касса», «Рамблер/недвижимость», «Рамблер/путешествия», портал «Авторамблер», информационное агентство Rambler News Service, студия «Рамблер Инфографика», интернет-рекламы «Бегун», e-commerce платформа Price.ru, бизнес-издание «Секрет фирмы» и другие (в общей сложности более 40 проектов). В таблице ниже представлены основные бизнес-процессы и бизнес-функции компании (таблица 5).

Таблица 5 «Основные бизнес процессы бизнес функции группы компаний Rambler&Co»

Холдинг входит в список крупнейших интернет-компаний России 2014 года . Генеральным директором и владельцем управляющего пакета акций компании является Александр Мамут.

Компания имеет матричную систему управления, в связи с наличием массы отдельных компаний внутри холдинга. Компании тесно взаимосвязаны и пересекаются с точки зрения бизнес-процессов (рисунок 6).

Рисунок 6 «Схема инфраструктуры холдинга Rabmler&Co»

Также некоторые внутренние компании осуществляют бизнес модель заказчик-исполнитель, как в случае с компанией Rambler Digital Solutions, в которой я проходил практику. Данная компания была создана в декабре 2014 года и объединяется в себе разработку программного обеспечения и продуктов для всех проектов холдинга. В последний год компания так же занимается «outsource» и «open source» разработкой.

Внутри компании «Rambler Digital Solutions» также существуют департаменты и отделы, такие как департамент тестирования, разработки, дизайна и системного анализа. Более подробное описание организационной структуры компании RDS представлено на схеме ниже (рисунок 7).

Рисунок 7 «Описание организационной структуры компании Rambler Digital Solutions»

Ниже представлена детализации бизнес-функции «Разработка ПО» (рисунок 8).

Рисунок 8 «Детализация бизнес функции «Разработка ПО»»

Так же мной была разработана ITIL модель IT-процессов компании (рисунок 9).

Рисунок 9 «ITIL модель IT-процессов компании Rambler Digital Solutions»

2.4 Описание задач рекрутера в процессе проведения интервью

Проактивность / реактивность

Лидерские качества

Харизма

Способность к компромиссам

Предполагаемое время работы в компании

2.5 Формулировка проблемы

Исследуемые мной процессы оказались идентичными для позиции разработчика во всех компаниях, где я проходил собеседования. В ходе исследования я выявил, что во всех компаниях hr-менеджеры выполняли одну и ту же монотонную и рутинную работу вручную. Для каждой позиции штатного работника формируется определенный «скрипт», которому неуклонно следует рекрутер. Скрипт представляет собой набор личностных качеств будущего сотрудника, а так же его профессиональные компетенции. Рекрутеру необходимо задать такие вопросы, чтобы можно было выявить корреляцию характеристик соискателя с характеристиками из скрипта для данной позиции.

Все 4 процесса из цикла оказались избыточными с точки зрения затраченных на него временных и человеческих ресурсов. Рекрутер вручную подбирает кандидатов и каждый раз тестирует их личностные качества по одному и тому же «скрипту». Более того, данный метод часто становится причиной погрешностей ввиду человеческого фактора. Зачастую, рекрутер допускает ряд ошибок, так как формирует свое мнение о кандидате, невольно опираясь на свой предыдущий опыт или же личное отношение к собеседнику. Также рекрутер часто может неправильно интерпретировать ответ собеседника на вопрос, ввиду эмоциональных и физических факторов. Например, рекрутер может решить, что собеседник обладает лидерскими качествами потому, что его предыдущий опыт подсказывает ему, что человек с такой же жестикуляцией был превосходным управленцем. Или же, рекрутер может не обратить внимание на важную деталь интервью ввиду усталости или личной неприязни к собеседнику.

Можно прийти к выводу, что современный рекрутинг слишком трудозатратен и малоэффективен в том виде, в котором он на сегодняшний день массово применяется в компаниях. Рекрутеры вручную выявляют и сравнивают характеристики собеседников, что занимает слишком много времени и порождает ошибки. Гипотеза моего исследования подтвердилась, что помогло мне четко сформировать основные проблемы, возникающие в компаниях при найме сотрудников:

Загруженность человеческих ресурсов

Неупорядоченность данных о соискателях

Ручная работа

Человеческий фактор

Временные издержки связанные с организацией интервью

2.6 Методы решения

Более того, системы дистанционного тестирования способны создавать психологический профиль кандидата и сохранять его в базу системы для дальнейшего поиска по заданным критериям. Таким образом, все профили упорядочены и хранятся в одной базе. Это изменение еще больше сократит время рекрутера на поиск нужного человека, так как база людей будет постоянно пополняться за счет массового доступа к прохождению тестов.

Еще одним преимуществом автоматических систем является снижения шанса на ошибку, так как система полностью исключает человеческий фактор при анализе профиля кандидата. Система не учитывает жесты и мимику собеседника, а значит ее сложнее обмануть. Кроме того, отвечая на вопросы теста, кандидат не будет понимать какие цели преследует работодатель и какие из его личностных характеристик рекрутера интересуют.

2.7 Варианты использования систем

Существует масса связанных, а так же обособленных моделей использования автоматизации в данном секторе. В первую очередь, это непосредственно опросник (тест) который будет формировать психологический портрет опрашиваемого и записывать его в базу. Если система универсальна и ей пользуются сразу несколько компаний или рекрутинговых агентств, база будет пополняться стремительно и с каждым поиском новых сотрудников, выборка будет становиться чище.

Так как существует база с людьми, можно реализовать сервис по поиску необходимого специалиста. В этом сервисе повторяется принцип прохождения теста, однако на поросы будет отвечать рекрутер, после чего сервис будет рекомендовать менеджеру перечень наиболее походящих соискателей. Уникальность алгоритма заключается в том, что он не отсекает часть кандидатов, чей критерий/критерии строго не сошлись с критерием поиска. Например, если на вопрос: «Укажите пол человека» ответить «Мужской», это не значит, что сервис не предложит ни одной женщины, так как возможно у некоторых женщин из базы совпадают большое количество других критериев с критериями вакансии.

Алгоритм работает таким образом, что ответ на вопрос ищет пересечение характеристик, не отсекая кандидатов, с несовпадающими параметрами.

В будущем, подобный сервис рекомендаций сможет превратиться в поисковую систему людей. И каждый человек, указав точные критерии поиска, сможет найти наиболее схожего человека по введенным параметрам.

Для массового поиска молодых специалистов, система может быть внедрена в LMS системы университетов. Таким образом, алгоритм будет собирать информацию о человеке на момент обучения. Данная интеграция сможет перевернуть современный подход к образованию, который на данный момент становится слабее из-за обесценивания наличия образования у молодежи и нежелания проявлять активность во время обучения. Благодаря данной системе можно значительно увеличить мотивацию студентов к получению наивысших оценок и участию во внеучебной деятельности. В свою очередь, компании на момент выпуска студента, будут обладать более объективной информацией о выпускниках, нежели баллы в дипломе, что позволит отбирать самых способных молодых специалистов.

Еще одним приоритетом алгоритмов рекомендации персонала является самообучения алгоритма. За счет использования технологий машинного обучения, алгоритм может совершенствовать свою выборку, опираясь на то, была ли его рекомендация успешна путем проверки на успешное прохождение работником испытательного срока после найма на работу. Алгоритм сможет анализировать свои ошибки и не совершать их в будущей выборке.

2.8 Прецеденты внедрения автоматизированной системы

В июле 2016 года компания «Связной», специализирующаяся на продаже услуг сотовых операторов и провайдеров проводного доступа в интернет, разработала бота для мобильного приложения «Telegram», способного самостоятельно опрашивать соискателей на предмет устройства на работу в компанию. В онлайн режиме бот задавал кандидатам около 8 вопросов и проводил первичный отбор, заменяющий интервью с hr-менеджером. Бот оценивал базовые компетенции соискателей по их эмоциональности, открытости и вовлеченности в процессе диалога. Более того, в зависимости от эмоциональной окраски диалога, бот сам мог подстраиваться под характер беседы и так же эмоционально отвечать кандидату. В результате эксперимента, алгоритм отобрал 100 кандидатов из 800 на позицию менеджера по продажам, а так же 20 кандидатов на должность разработчика.

В этом же году «Вымпелком» (бренд «Билайн») совместно с российской онлайн-платформой Skillaz запустил проект по автоматизированному рекрутингу на «массовые» позиции. Компания разработала дистанционные тесты для соискателей, позволяющие оперативно собирать данные об опрошенных и автоматически анализировать характеристику каждого. Подобная система полностью исключает наличие человеческого фактора в принятии решений. Данная система способна к самообучению, так как проверяет свою оценку, данную в момент трудоустройства уже после того как кандидат проходит испытательный срок в компании. Представители данной компании стремятся сократить трудозатраты на 35% за счет высвобождения рабочего времени сотрудников hr-департамента.

2.9 Готовность индустрии к изменениям

Существует разная оценка подобному внедрению. Основным аргументом против является то, что управленцы боятся отдавать инструмент принятия решения алгоритму, ссылаясь на то, что машина может не учесть ряд факторов, подвластных к идентификации только человеку. Так же противники данной системы говорят о том, что машина не может прочесть язык жестов собеседника и мимику его лица.

Само собой сопротивление индустрии так же обусловлено тем, что данная интеграция сулит значительными сокращениями среди hr-департаментов компании, а так же формирует перспективу полного замещения рекрутеров подобными автоматизированными системами.

Однако, подобные интеграции уже на данный момент показывают хорошие показатели и многие компании стремятся как можно интенсивнее вовлекать информационные системы в процесс подбора персонала. Некоторые эксперты считают, что, наоборот, алгоритмы способствуют значительному снижению уровня погрешности в процессе принятия решений. Существует мнение, что подобный уровень эмпатии как язык жестов и мимика профессионально не применяются на данный момент в процессе интервью с кандидатом на должность, а наоборот усугубляют объективность рекрутера в оценке характеристик кандидата.

На данный момент крупнейшие компании стремительно инвестируют в развитие средств автоматизации управления человеческими ресурсами, приобретая полнофункциональные системы (HCM - human capital management) и специализированные модули для поиска и найма персонала (ATS - applicant tracking systems). По прогнозам GIA (Global Industry Analyst), к 2018 году глобальный рынок рекрутинтового софта достигнет 2 млрд. долларов. В России, несмотря на доказанные преимущества автоматизации, сохраняется совершенно иная ситуация. Большинство компаний все еще недооценивают реальную пользу и эффективность IT-решений для подбора и найма персонала. В основном их применяют крупные корпорации и кадровые агентства, которые могут позволить себе дорогостоящие интеграции. Средний бизнес практически не задействует автоматизированные системы рекрутмента, поскольку на российском рынке действительно мало доступных и качественных программных продуктов.

Сейчас массовыми программными средствами рекрутера в большинстве российских компаний является электронная почта и excel документы. Рекрутеры вручную просматривают профили кандидатов в социальных сетях и формируют бесчисленное количество записей и пометок на локальных устройствах. Подобная работа порождает большое количество не структурированной информации, которая обрабатывается вручную и хранится в хаотичном порядке. Данный подход избыточен и непродуктивен с точки зрения управления временем и ресурсами.

2.10 Прогнозы

По данным Deloitte (рисунок 10), общий объем инвестиций в новые HR-технологии в мире в 2015 году составил $2,4 млрд, что на 60% больше, чем в 2014 году. Наибольшие вложения привлекают платформы для автоматизации процесса рекрутинга, системы управления талантами, приложения для командной работы, сервисы для корпоративного обучения, технологии машинного обучения, а так же технологии искусственного интеллекта.

Рисунок 10 «История финансирования HR технологий 2011-2016 годов»

По оценкам управляющего инвестиционным портфелем ФРИИ Сергея Негодяева, рынок цифрового HR может составлять до $20 млрд в год. Поэтому в конце 2016 года ФРИИ инвестировал 15 миллионов рублей в компанию Stafory, которая являет собой технологический комплекс по поиску линейного персонала и роботизированному проведению собеседований.

Из отчета, представленного ведущей консалтинговой компании Deloitte, очевидно, что эволюция HR систем стремительно выросла за последние годы (рисунок 11). Данная тенденция подтверждает гипотезу о том, что будущее HR сегмента за глобальной автоматизацией и внедрением информационных систем во все бизнес-процессы индустрии.

Рисунок 11 «Эволюция HR систем 2000-2016 годов»

Интересно то, что, начиная с 2010 года, на рынке стремительно начали применять облачные решения. Часть корпораций заменили свои устаревшие системы одним из основных поставщиков облачных решений (Oracle, SAP, Workday). Однако, многие из поставщиков систем управления талантами остались на плаву и выросли - «Cornerstone OnDemand» продолжает быстро расти, «SumTotal» теперь принадлежит «Skillsoft», «Saba» теперь закрыта, а «PeopleFluent» (ранее «Authoria»), «Lumesse» и другие, продолжают расти.

Глава 3. Разработка прототипа системы для автоматизации рекрутинга

3.2 Описание выбранных программных средств

Архитектура приложения разделена на клиентскую и серверную. Клиентская часть представляет собой интерфейсы создания, а так же прохождения тестов. Она полностью описывает логику прохождения заданий и собирает все данные о пользователе. Серверная часть отвечает за хранения и обработку данных по соискателям. На сервере запускаются все математические алгоритмы создания рекомендаций и поиска корреляции компетенций соискателя и требований вакансии. Данная логика была вынесена на сервер так же с целью защиты конфиденциальной информации о пользователях, а так же защиты интеллектуальной собственности на владение алгоритмом.

Клиентская сторона приложения была выполнена при помощи языков стандартных языков HTML, CSS и JavaScript. При разработке каркаса приложения были использованы препроцессор -- SASS, описывающий визуальную составляющую интерфейса. Данный язык заимствует гибкие возможности синтаксиса у языков программирования, обеспечивая удобное разделение визуального описания интерфейса по компонентам.

Логика приложения описана на языке JavaScript с использованием нового стандарта языка ECMAScript6. Данный стандарт был выпущен в 2015 и предоставляет разработчикам возможность использовать самые новые возможности языка.

Сборка приложения осуществлена на Webpack. Сборка приложения представляет собой «препроцессинг» всего кода программы и создание цельного

Серверная сторона приложения выполнена на языке PHP. С помощью его, программа хранит характеристики кандидатов и анализирует их схождение с вакансией. Так же алгоритм формирует рекомендацию в виде перечня людей, подходящих под определенную вакансию. База данных разработана в MySQL.

Вся разработка сопровождалась использованием системы контроля версий git с использованием современных стандартов Gitflow (рисунок 12). Данная система позволяет быстро отслеживать, контролировать и управлять версиями кода приложения. Она так же обеспечивает возможность работы над проектом несколькими людьми одновременно. Данный стандарт является эталонным для большинства ведущих IT-компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения.

Рисунок 12 «Модель Git Flow»

3.3 Описание разделов проекта

Личный кабинет, в котором администратор может запрашивать выгрузку отчета по анализу каждого профиля, прошедшего тестирование кандидата.

3.4 Конструктор тестов