HeadHunter: почему роботы начали заменять HR, и это хорошо для всех нас

Эффективный найм персонала – это когда в компанию приходят мотивированные и подходящие по уровню квалификации сотрудники. Больше всего профессионалов сегодня ищут в крупном бизнесе, особенно торговой и банковской сферах. И здесь без автоматизации HR (кадровой службы) не обойтись, потому что она снижает нагрузку на специалистов по подбору персонала, упрощает процесс найма и позволяет отобрать для очного собеседования уже максимально подходящих кандидатов. Кадровики больше не занимаются бесконечным перебором и отсеиванием изначально неподходящих резюме, а уделяют больше времени подбору компетентных работников. Это особенно важно, когда идёт поиск, к примеру, на должность менеджера среднего звена (начальника отдела).

Кто первым сделал массовый набор сотрудников автоматическим

Чем крупнее компания – тем более автоматизированный в ней подбор работников. Раньше остальных роботизированную силу для найма персонала начали применять торговые сети. Новые точки торговли открываются очень часто, а сотрудники в магазинах редко работают на одном месте продолжительное время. У кадровой службы хронически не хватает ресурсов, чтобы принимать на работу сотрудников быстро и не ошибаться в выборе, а времени для творческого долгого подбора нет (время = деньги, особенно в торговле). И тогда на помощь приходят системы и инструменты автоматизации для массового подбора. Именно торговые сети первыми доказали, что искусственный интеллект справляется с закрытием вакансий гораздо быстрее человека: алгоритм привлекает на работу новых сотрудников и проводит базовую сортировку кандидатов по уровню профессионализма, а бот —  первичные интервью.

Как подбор персонала при помощи искусственного интеллекта появился в HeadHunter

Постепенно внедрять в свои решения искусственный интеллект компания HeadHunter начала пять лет назад, когда в штате было только три штатных специалиста для этих целей. Они писали первые алгоритмы для качественного поиска по базе, составляли словари синонимов по вакансиям и тестировали автоматическую модерацию резюме. Заговорили о новых разработках компании два года назад: в июне 2016 года HH официально запустил сортировку откликов соискателей на основе машинного обучения.  В 2017 году заработала облачная система Talantix, которая собрала и автоматизировала все HR-задачи, связанные с подбором сотрудников и оценке кандидатов в едином наборе инструментов. Тогда же были запущены чат-боты: роботы внутри мессенджеров, которые проводят интервью с соискателями и уточняют информацию о навыках и умениях человека, как это раньше делали специалисты по подбору персонала.

Чем полезен подбор кадров на базе ИИ

Автоматизированный найм – больше не эксперимент: в портфеле HeadHunter более 100 успешно реализованных проектов по массовому подбору специалист при помощи ИИ. Самые показательные примеры – партнёрство с Hoff и ИКЕА. При найме продавцов-консультантов и специалистов информационной службы в сеть гипермаркетов бытовой электроники Hoff компания HeadHunter подбирала кандидатов из собственной базы соискателей и при помощи контекстной рекламы на сторонних сайтах, а боты проводили предварительные собеседования в мессенджере и в веб-браузере. Ещё в 2016 году торговые сети отбирали потенциальных кандидатов при помощи бумажных анкет, и при таком подходе ИКЕА получала, в среднем, 1500 анкет по всей России ежемесячно. При этом конверсия (процент принятых среди всех, кто откликнулся на вакансию) была сравнительно низкая – примерно 2%.

Чтобы увеличить количество входящих кандидатов, компания перевела форму отклика на вакансии в электронный вид и создала для этого в 2017 году киоски-приемники анкет. Для того, чтобы воспользоваться новым решением, посетителям нужно было регистрироваться в системе сети магазина и заполнять очень подробную форму. По итогам первого месяца работы киосков поток входящих откликов снизился до 400-500 откликов в месяц на страну, при этом конверсия выросла незначительно - до 2,5%. Несмотря на то, что длинные анкеты заполняли действительно те, кто заинтересован в работе в ИКЕА, новая IT-разработка была несовершенной.  Оборудование постоянно выдавало ошибки, ломалось, выключалось, перезагружалось, сбивалось, из-за чего многие соискатели заполняли анкеты не с первого раза, или вообще не могли заполнить её успешно. Некоторым магазинам даже пришлось демонтировать киоски и вновь вернуться к бумажным откликам, чтобы не портить настроение покупателям/потенциальным соискателям.

Но затем, в феврале 2018 года, ИКЕА начали использовать в своих киосках бота HeadHunter. Уже Спустя месяц работы бота торговая сеть вышла на тот же уровень откликов в месяц – 400-450, только с конверсией в принятые уже 4-5%. Сегодня ИКЕА не приходится постоянно бороться с поломкой системы и«зависнувшими» анкетами. HR-отдел торговой сети делает упор именно на такой способ поиска сотрудников постепенно улучшает систему для внутреннего пользования.

Как выглядит автоматический набор сотрудников «по последнему слову техники»: версия HeadHunter

Проекты по массовому закрытию вакансий в Hoff и ИКЕА показали, что лучший алгоритм действий во многих случаях – быстрый и автоматический подбор подходящей аудитории для найма, отбор кандидатов по главным параметрам при помощи чат-, видео – или аудиоканала. Чтобы всё это работало в единой отточенной системе, в июне 2018 года HeadHunter запустил «умную» систему «Виртуальный рекрутер». На момент начала работы нового проекта на рынке уже были HR-боты от стартапов Stafory, JungleJobs  и др. При этом в «Виртуальном рекрутере», который дополнил ряды роботов-рекрутеров, стал намного улучшен ИИ, и есть свои отличительные особенности.

Система не только находит подходящих кандидатов в базе данных hh.ru, но и умеет привлекать кандидатов из внешних каналов (если какой-то человек ищет в поисковой системе «Яндекс» вакансию продавца-консультанта, то «Виртуальный рекрутер» ненавязчиво покажет ему рекламу с такой вакансией в одной из социальных сетей). При этом «Виртуальный рекрутер» подключен к различным мессенджерам и работает 24 часа в сутки. Робот, в беседе с кандидатом, полностью заменяет человека: ведет живую беседу, назначает собеседование и бережно напоминает о нем. «Виртуальный рекрутер» учитывает, актуально ли резюме, видно ли оно для работодателя, разрешил ли соискатель присылать ему письма. Благодаря этому, увеличивается конверсия сообщений в отклики, и становится меньшим негативный эффект, который обычно преследует массовые рассылки или обзвоны. Для клиентов HeadHunter это очень удобно, потому что на выходе они получают кандидатов, максимально соответствующих требованиям.

У «Виртуального рекрутера» перед обращением к кандидату уже есть информация об опыте в нужной индустрии. Количество кандидатов сужается, потому что в их число не попадают люди, сменившие профессию. В итоге кандидату задают всего несколько вопросов, а работодатель получает его данные с полной версией резюме.

Отбор кандидатов ведется на основе более 500 признаков по парам «резюме-вакансия», в том числе глобальные признаки на нейросетях и алгоритмы машинного обучения (изучение методов построения самообучаемых алгоритмов). Машинное обучение отсеивает большое количество кандидатов, когда пропускает n-е количество резюме через специальные алгоритмы — решающие «деревья». В «узлы» этих «деревьев» отправляется информация об опыте кандидата, о его принадлежности к мужскому или женскому полу, зарплатных ожиданиях и т.д. Машина самостоятельно выставляет баллы кандидатам, которые проходят через несколько «деревьев», и вычисляет процент, насколько желательно того или иного человека пригласить на собеседование. Нейросети помогают распознавать голос и смысл текстовых сообщений, передаваемых боту.

Почему компании используют роботизированных рекрутеров сегодня?

Автоматизированный найм персонала становится доступным для большинства компаний «под ключ». Современная автоматика в поиске сотрудников увеличивает скорость найма и экономит усилия HR-отдела. С технологическим прогрессом изменился и сам характер поиска работы среди кандидатов: по наблюдениям HeadHunter, большая часть пользователей сегодня все активнее ищет вакансии на мобильных устройствах, где ожидает оперативного ответа и быстрого найма. С алгоритмами на базе искусственного интеллекта всё это стало возможным.