Разработка программной системы автоматизации подбора сотрудников в IT-компаниях

Рисунок 3.11. Страница «Регистрация работодателя»

Рисунок 3.13. Навигационное меню в режиме «Администратор»

Рисунок 3.14. Страница «Список компаний»

В различных режимах пользователь имеет доступ к определенному функционалу, который подробно описан в руководстве пользователя (см. прил. D). «Просмотр работодателя» на странице «/company/company-view/login», так же как и кабинет работодателя, состоит из нескольких компонент типа Editor и компоненты PictureBox. Страница просмотра поддерживает весь функционал, которым обладает пользователь на странице просмотра, а также может переключаться по доступным сущностям (рис. 3.15).

Рисунок 3.15. Страница «Просмотр работодателя»

Учет таких документов, как резюме и вакансия, выполняется в соответствующих блоках. «Список резюме» представлен на странице «/resume/resume-list». Данная страница содержит компоненты типа Simple и Group Collection. Их активность зависит от выбранного параметра «Сгруппировать по пользователям». Страница представлена на рисунке 3.16.

Резюме на странице «просмотра резюме» по адресу «/resume/resume-view/id» для пользователя выводятся в двух случаях: либо резюме является опубликованным, либо пользователь является его создателем. На данной странице используется компонента SkillTable, которая может отображать как глобальные навыки, так и навыки, указанные в резюме, что показано на рисунке 3.17.

Рисунок 3.17. Страница «Просмотр резюме»

Рисунки, на которых представлен остальной функционал системы представлены в руководстве пользователя (см. прил. D).

3.3 Реализация back-end компоненты системы HR Helper

Рисунок 3.18. Сгенерированная база данных в СУБД PostgreSQL

На основе классов системы и результатов этапа проектирования были созданы репозитории, пример реализации которых представлен ниже:

public class AccountRepository

{

// Контейнер, взаимодействующий с мейн БД

private readonly MainDBContext _dBContext;

/// <summary>

/// Конструктор репозитория для пользователей

/// </summary>

/// <param name="dBContext">Мейн контейнер</param>

public AccountRepository(MainDBContext dBContext)

{

_dBContext = dBContext;

}

/// <summary>

/// Вывод списка пользователей

/// </summary>

public DbSet<Account> Accounts => _dBContext.Accounts;

/// <summary>

/// Вывод пользователя по его логину

/// </summary>

/// <param name="login">Логин пользователя</param>

/// <returns>Получаемый пользователь</returns>

public Account this[string login]

{

get { return Accounts.Where(account => account.Login == login).FirstOrDefault(); }

}

/// <summary>

/// Добавление пользователя в БД

/// </summary>

/// <param name="input">Передаваемый пользователь</param>

/// <returns>Созданный пользователь</returns>

public Account Create(Account input)

{

_dBContext.Accounts.Add(input);

return input;

}

/// <summary>

/// Удаление пользователя из БД

/// </summary>

/// <param name="login">Логин пользователя, который должен быть удален из системы</param>

public void Delete(string login)

{

var account = this[login];

if (account != null)

{

_dBContext.Accounts.Remove(account);

}

}

/// <summary>

/// Сохранение изменений

/// </summary>

public void SaveChanges()

{

_dBContext.SaveChanges();

}

}

Все основные методы, указанные на диаграммах классов, были успешно реализованы. Следующий этап - создание сервисов для уменьшения кода в контроллерах. Пример разработанного сервиса (ApplicantService) представлен ниже:

public class ApplicantService

{

private readonly MainDBContainer _container;

private readonly AccountService _accountService;

private readonly ExportAccountService _exportAccountService;

/// <summary>

/// Конструктор сервиса для работы с соискателями

/// </summary>

/// <param name="container">Мейн контейнер</param>

/// <param name="accountService">Сервис для работы с пользователями</param>

/// <param name="expAccService">Сервис для экспорта пользователей</param>

public ApplicantService(MainDBContainer container, AccountService accountService, ExportAccountService expAccService)

{

_container = container;

_accountService = accountService;

_exportAccountService = expAccService;

}

/// <summary>

/// Удаление соискателя по логину

/// </summary>

/// <param name="login">Логин удаляемого соискателя</param>

public void Delete(string login)

{

_container.ApplicantRepository.Delete(login);

_accountService.Delete(login);

_container.SaveChanges();

}

/// <summary>

/// Регистрация нового соискателя

/// </summary>

/// <param name="applicant">Инфа о соискателе с паролем</param>

/// <returns>Токен идентифицированного соискателя</returns>

public AccountToken Register(ApplicantAccountWithPassword applicant)

{

_container.ApplicantRepository.Create(new Applicant()

{

Login = applicant.Login,

Info = applicant.Info,

Phone = applicant.Phone,

Mail = applicant.Mail,

IsGeneratedUser = applicant.IsGenerated

});

var token = _accountService.RegisterApplicant(new AccountLoginPasswordFIO()

{

Login = applicant.Login,

Password = applicant.Password,

FIO = applicant.FIO

});

_container.SaveChanges();

return token;

}

/// <summary>

/// Обновление информации о соискателе

/// </summary>

/// <param name="input">Инфа о соискателе без пароля</param>

public void UpdateApplicant(ApplicantAccount input)

{

var applicant = _container.ApplicantRepository[input.Login];

applicant.Info = input.Info;

applicant.Phone = input.Phone;

applicant.Mail = input.Mail;

applicant.IsGeneratedUser = input.IsGenerated;

_accountService.UpdateAccount(new AccountInfo()

{

Login = input.Login,

FIO = input.FIO,

Role = Roles.Applicant

});

_container.SaveChanges();

}

}

Последний блок разработки back-end части системы - разработка контроллеров. Для каждого основного класса был создан контроллер, поддерживающий пользовательскую авторизацию и запросы типов HttpGet, HttpDelete, HttpPut и HttpPost. Пример методов в контроллере UserActionController приведен ниже:

/// <summary>

/// Получение действия пользователя

/// </summary>

/// <param name="id">ИД действия</param>

/// <returns>Действие пользователя</returns>

[HttpGet("{id}")]

[Authorize(Roles = Roles.Admin)]

public UserActionViewing GetAction(long id)

{

// GET hrhApi/userAction/123

var action = _container.UserActionRepository[id];

if (action != null)

{

return new UserActionViewing()

{

Id = action.Id,

User = action.User,

Page = action.Page,

ActionType = action.ActionType,

Success = action.Success,

Params = action.Params,

TimeStamp = action.TimeStamp,

ResponseStatus = true,

ResponseError = ""

};

}

else

{

return new UserActionViewing()

{

ResponseStatus = false,

ResponseError = "Такого действия нет"

};

}

}

/// <summary>

/// Удаление неактуального лога из БД

/// </summary>

[HttpDelete]

[Authorize(Roles = Roles.Admin)]

public BaseDTO DeleteLog()

{

// DELETE hrhApi/userAction

var account = _container.AdminRepository[User.Identity.Name];

if (account == null)

return new BaseDTO()

{

ResponseStatus = false,

ResponseError = "Вас нет, извините"

};

else

return new BaseDTO()

{

ResponseStatus = false,

ResponseError = "Удаление неактуального лога не выполнено. На доработке."

};

}

/// <summary>

/// Создание нового действия пользователя

/// </summary>

/// <param name="input">Действие пользователя</param>

[HttpPost]

public BaseDTO CreateAction([FromBody] UserActionAdding input)

{

//POST hrhApi/userAction/create

_userActionService.Create(input);

return new BaseDTO()

{

ResponseStatus = true,

ResponseError = ""

};

}

/// <summary>

/// Удаление действия пользователя из БД

/// </summary>

/// <param name="id">ИД удаляемого действия</param>

[HttpDelete("{id}")]

[Authorize(Roles = Roles.Admin)]

public BaseDTO DeleteAction(long id)

{

// DELETE hrhApi/userAction/123

var action = _container.UserActionRepository[id];

if (action == null)

return new BaseDTO()

{

ResponseStatus = false,

ResponseError = "Навык отсутствует"

};

_userActionService.Delete(id);

return new BaseDTO()

{

ResponseStatus = true,

ResponseError = ""

};

}

3.4 Разработка модулей экспорта, импорта и сбора данных системы HR Helper

Рисунок 3.20. Сгенерированный отчет Excel

Рисунок 3.21. Сгенерированный отчет Excel

Загрузка изображений в систему реализована на части Front_end с помощью дополнительно реализованной компоненты upload_button, включающей стандартный HTML_элемент <input type=”file”> и кнопку, которая вызывает событие click() у input. Реализация компоненты upload-button представлена ниже:

import {AfterViewInit, ChangeDetectorRef, Component, Input, NgModule} from '@angular/core';

import {MatIconModule, MatListModule, MatSidenavModule, MatSlideToggleModule, MatToolbarModule} from '@angular/material';

import {FormsModule, ReactiveFormsModule} from '@angular/forms';

import {CommonModule} from '@angular/common';

import {ButtonElement} from '@hrh/app/models/component-models/button-element';

@Component({

selector: 'hrh-upload-button',

templateUrl: './upload-button.component.html',

styleUrls: ['/upload-button.component.scss']

})

export class UploadButtonComponent implements AfterViewInit {

@Input()

public buttonRule: ButtonElement;

public uploadFile(event: any) {

event.preventDefault();

const upload: HTMLElement = document.getElementById(`upload${this.buttonRule.id}`) as HTMLElement;

upload.click();

}

public afterChanging(event: any) {

}

public ngAfterViewInit() {

}

constructor(private cd: ChangeDetectorRef) {

}

}

HTML_разметка данной компоненты представлена далее:

<input class="file" id="upload{{buttonRule.id}}" type="file" (change)="buttonRule.action($event)" accept="{{buttonRule.format !=='' ? buttonRule : ''}}" style="display: none">

<button mat-icon-button (click)="uploadFile($event)" title="{{buttonRule.title}}">

<mat-icon>{{buttonRule.icon}}</mat-icon>

</button>

Загрузка документов Word для генерации вакансий и резюме реализована аналогичным образом с помощью технологии GemBox.Document. Для этого на клиентской части приложения используется компонента upload-button, а на серверной части разбор документа происходит в отдельном сервисе ImportDocumentService, пример реализации которого представлен в блоке кода ниже:

public UploadResultDTO Import(string stringFile, string aim, string login)

{

try

{

ComponentInfo.SetLicense("FREE-LIMITED-KEY");

ComponentInfo.FreeLimitReached += (sender, e) => e.FreeLimitReachedAction = FreeLimitReachedAction.ContinueAsTrial;

var temp = stringFile.Split(",");

byte[] array = Convert.FromBase64String(temp[temp.Length - 1]);

var document = new DocumentModel();

using (MemoryStream stream = new MemoryStream(array))

{

document = DocumentModel.Load(stream);

}

UploadResultDTO result;

switch (aim)

{

case Entities.Vacancy:

result = ImportVacancy(document, login);

break;

case Entities.Resume:

result = ImportResume(document, login);

break;

default:

result = new UploadResultDTO()

{

ResponseStatus = false,

ResponseError = "Выпал дефолтный метод на сервисе"

};

break;

}

return result;

}

catch(Exception ex)

{

return new UploadResultDTO()

{

ResponseStatus = false,

ResponseError = "Загрузка не выполнилась"

};

}

}

Модуль сбора данных из сторонних систем реализован с помощью реализованного веб-скапера на языке C# с помощью технологии ScrapySharp.

Список источников, из которых система будет получать данные указывается администратором системы, который указывает адрес веб-сайта и все CSS_селекторы, которые необходимо парсить в процессе сбора данных. Пример описанного администратором веб-сайта представлен на рисунке 3.22.

В модуле подготовки обучающих и тестовых множеств выполняется их создание и обновление при добавлении или удалении новых навыков в систему методом полного перебора. Таким образом, множества содержат большое количество элементов. Однако в обучении и тестировании моделей участвовать будут не все данные. Обучение модели выполняется на 20% сгенерированных данных, отсортированных в случайном порядке, а тестирование будет выполняться на 5% данных в тестовом множестве.

Затем нейросеть будет получать множество закодированных по правилам кодировки резюме, которые будут анализироваться нейросетью. В таблице ниже приведена система кодировок для элементов нейросети (табл. 3.1).

Таблица 3.1. Система кодирования входных сигналов для нейросетей

Система HR Helper была развернута на серверах группы компаний Simpl:

· база данных развернута на внутреннем сервере баз данных;

· серверные части приложения развернуты на сервере web01 группы компаний Simpl;

· клиентская часть развернута и настроена на взаимодействие с серверной частью с помощью технологии IIS.

В результате проведенной реализации приложения была спроектирована архитектура системы и были разработаны основные блоки системы: части back-end и front-end, подготовлены модули сбора данных и «нейросетевого» анализа, а также выполнены тестирование системы и развертывание.

Заключение

В результате выполнения выпускной квалификационной работы была достигнута ее основная цель: создана программная система, автоматизирующая подбор персонала в IT_компаниях, в среде разработки MS Visual Studio и WebStorm с помощью технологий .Net Core и Angular. База данных выполнена с помощью СУБД PostgreSQL.

Данная система поддерживает работу 4 видов пользователей: не идентифицированный гость системы, который может просматривать компании и их вакансии в системе; соискатель, который может просматривать компании и вакансии, а также публиковать свои резюме, просматривать резюме других; соискателей, создавать отчеты по вакансиям и заполнять их с помощью обученных нейросетей; администраторы, которые могут выполнять учет всех данных в системе, проводить регулярные сбор и очистку неактуальных данных, а также отслеживать действия пользователя и генерировать статистические отчеты. Программная система была развернута на серверах группы компаний Simpl и предназначена для персонального пользования сотрудниками компании.

В рамках написания выпускной квалификационной работы были выполнены следующие задачи:

1. Проанализирована предметная область подбора персонала, а также проведен сравнительный анализ существующих в этой области программных систем.

2. Выявлены, сформулированы и формализованы основные требования к системе подбора персонала в IT_компаниях с помощью UML диаграммы прецедентов.

3. Описаны автоматизируемые системой бизнес-процессы в нотации UML диаграмм активностей.

4. Спроектирована концептуальная модель предметной области в нотации ERD, выполнено описание поведения системы в нотации UML диаграмм последовательностей, спроектированы основные классы разрабатываемой системы в нотации UML диаграмм классов, выполнено проектирование модели нейронной сети, а также ее обучение и тестирование в программной системе «Нейросимулятор 5».

5. Реализованы клиентская часть системы на языке TypeScript, фреймворке Angular и серверная часть приложения на языке C#, фреймворк .Net Core. Также были разработаны модули импорта и экспорта в различных форматах, сбор данных из сторонних источников в Internet и анализ данных с помощью нейронных сетей.

6. Проведено тестирование разработанной системы HR Helper.

7. Написана основная документация для разработанной системы HR Helper.

Для реализованной системы была разработана основная документация:

· руководство пользователя (см. прил. D);

· руководство программиста (см. прил. F).

Подробный листинг программной системы приведен в приложении G.

Пути развития программы:

1. Реализация возможности отправления уведомлений на привязанную почту пользователя с приглашением идентифицироваться в системе.

2. Реализация модуля тестирования соискателей внутри системы.

3. Реализация синонимизации указываемых навыков для более точного отбора сотрудников.

4. Реализация возможности общения между соискателями и работодателями.

Библиографический список

1. ГОСТ 19.301-79 Программа и методика испытаний. Требования к содержанию и оформлению.

2. ГОСТ 34.602-89 Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы.

3. Азарнова Т., Терновых И., Применение нейросетей в процессе подбора персонала. - Воронеж: Вестник ВГУ, Серия: системный анализ и информационные технологии, 2009. - 4 с.

4. Блохина О., Петрова Е. HRM-системы в управлении персоналом. - Саранск: «Системное управление», 2009. 8 с.

5. Бурменко Т. Сфера услуг: менеджмент: учебное пособие для вузов. - М.: КНОРУС, 2017. - 416 с.

6. Буч Г. Рамбо Д., Якобсон И. Язык UML. Руководство пользователя. - М.: ДМК Пресс, 2006

7. Гордиенко Ю., Обухов Д., Самыгин С. Управление персоналом. - Ростов н/Д: Феникс, 2004. - 345 с.

8. Дергачев А.М. Проблемы эффективного использования сетевых сервисов // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2011. № 1 (71). С. 83-87.

9. Нильсен Я., Лоранжер Х. Веб-дизайн. Удобство использования Веб-сайтов. М.: Вильямс, 2009.

10. Плаксин М.А. Тестирование и отладка программ для профессионалов будущих и настоящих. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015.

11. Роббинс Д.Н. HTML5, CSS3 и JavaScript. Исчерпывающее руководство. 4-е изд. М.: Эксмо, 2014.

12. Орунбасарова Ж., Кошимова М. Функции и роль HR-менеджера в современной организации. - Международный экономический форум, 2012.

13. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросимулятор 5.0. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014618208. Заявка Роспатент № 2014614649. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 12 августа 2014г.

14. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. - М.: Издательский центр «Академия», 2005. - 176с.

15. Apatean A., Szakacs E., Tilca M. Machine Learning Based Application for Staff Recruitment // Acta Technica Napocencis, Electronics and Telecommunications, vol. 58, no. 4, pp. 16-21, Dec 2017.

16. Bechman A., Lomborg S. Using APIs for Data Collection on Social Media // The Information Society, vol. 30, pp. 256-265, Jul. 2014.

17. Buse M. Staff Recruitment - A Qualitative Aspect of the Human Resources Management // Annals of the University of Petrosani, Economics, vol.9, no 3, pp. 107-114, Jan 2009.

18. Copes F. The Vue Handbook // CreateSpace Independent Publishing Platform, 121pp, Aug 2018.

19. Liang H., Zhu J.J.H. Big Data, Collection of (Social Media, Harvesting) // The International Encyclopedia of Communication Research Methods, pp. 1_18, Nov. 2017.

20. Morgan A. The Angular Tutorial: Learn Front-End Development and Automated Testing with Angular // CreateSpace Independent Publishing Platform, 533pp, Apr 2018.

21. Melanthiou Y. The Use of Social Network Sites as an E-Recruitment Tool // Journal of Transitional Management, pp. 31-46, Oct. 2014.

22. Nolasco F. Professional Front-end Architecture: Helping Front-End Development Reach Its Full Potential _ CreateSpace Independent Publishing Platform, 300pp, Aug 2018.

23. Rosenblatt F. Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms- New York: Spartan Books, 1962. - pp. 245-248.

24. Travers S.D. Selection of Surgical Residents: A Neural Network Approach // Cybernetics and Systems: An International Journal, vol. 13, pp. 421-429, Oct 2010.

25. Подбор персонала // Talantix. 2018. URL: https://talantix.ru/?utm_source=article&utm_medium=referral&utm_campaign=504207 (дата обращения: 07.12.2018).

26. Руководство по Angular 6 [Электронный ресурс]. URL: https://metanit.com/web/angular2/ (Дата обращения: 10.04.2019).

27. Руководство по ASP.Net Core 2 [Электронный ресурс]. URL: https://metanit.com/sharp/aspnet5/ (Дата обращения: 10.04.2019).

28. Руководство по TypeScript [Электронный ресурс]. URL: https://metanit.com/web/typescript/ (Дата обращения: 10.04.2019).

29. Справочник «Паттерны проектирования» [Электронный ресурс]. URL: http://design-pattern.ru/patterns/ (Дата обращения: 12.04.2019)

30. Учебник: введение в React [Электронный ресурс]. URL: https://learn-reactjs.ru/tutorial (Дата обращения: 14.04.2019).

31. 1С: Зарплата и управление персоналом 8 // 1С: Предприятие 8. 2018. URL: http://v8.1c.ru/hrm/kadrovyj_uchet (дата обращения: 07.12.2018).

32. Oracle Human Capital Management // Oracle. 2018. URL: https://www.oracle.com/ru/applications/human-capital-management/#close (дата обращения: 07.12.2018).

33. Accord .NET Framework [Электронный ресурс]. URL: http://accord-framework.net/ (Дата обращения: 30.04.2019)

34. Angular vs. React vs. Vue: Сравнение 2017 [Электронный ресурс]. URL: https://www.pvsm.ru/javascript/264031 (Дата обращения: 10.04.2019).

35. HeadHunter API: Документация и библиотеки [Электронный ресурс]. URL: https://dev.hh.ru/ (Дата обращения: 25.04.2019).

36. Reactive Extensions for JavaScript. Полное руководство [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/post/132463/ (Дата обращения: 11.04.2019).

37. ReactiveX. Documentations [Электронный ресурс]. URL: http://reactivex.io/documentation/subject.html (Дата обращения: 11.04.2019).

Приложение

Описания прецедентов

Название: Учет данных в системе.

Акторы: Администратор.

Краткое описание: Администратор выполняет учет данных в системе.

Триггер: Запущено приложение, открыт кабинет администратора.

Основной поток: табл. А.1.

Таблица A.1. Прецедент «Учет данных в системе»