Система підтримки прийняття рішень відповідності двостороннім вимогам між роботодавцем та пошукувачем роботи

Abstract

В умовах сучасного ринку праці, який швидко змінюється, питання оптимального підбору кадрів стає все більш важливим. Використання аналітики даних для підбору персоналу може значно підвищити якість рішень, сприяючи досягненню цілей компаній. Так, ефективне управління людськими ресурсами здатне допомогти організаціям значно підвищити свою продуктивність і якість прийняття стратегічних рішень [1]. Крім того, сучасні дослідження підтверджують, що наука управління талантами може відігравати вирішальну роль у досягненні організаційної ефективності. Використання точних методів оцінки дозволяє компаніям ефективніше розподіляти ресурси. Інноваційні підходи до управління людськими ресурсами, включаючи новітні методи аналізу і оцінки, можуть створювати значну цінність для компаній, адаптуючи управлінські практики до сучасних викликів ринку праці [2]. Описана система ґрунтується на аналізі та обробці великої кількості інформації, включаючи вимоги роботодавців та досвід та навички кандидатів. В системі впроваджено модель оцінки відповідності, яка базується на алгоритмах, що враховують як об’єктивні фактори (освіта, досвід роботи, володіння мовами, інші навички), так і суб’єктивні критерії (особистісні якості, кар’єрні очікування). Об’єкт дослідження – процес працевлаштування кандидатів на ринку праці в умовах високої конкуренції та мінливих вимог роботодавців. Предмет дослідження - методи і технології оцінки сумісності кандидатів з роботодавцями, що включають аналіз резюме, вакансій, зарплатних даних, а також розробку рекомендацій для кандидатів щодо підвищення їхніх шансів на успішне працевлаштування. Мета дослідження – розробка системи підтримки прийняття рішень для підвищення сумісності між кандидатами та роботодавцями шляхом аналізу вакансій, резюме та зарплатних даних. Система має допомогти кандидатам підготуватися до працевлаштування, скоротити час на пошук роботи та підвищити їхні шанси на успішне проходження відбору. Завдання, що були поставлені в процесі виконання роботи, є наступнимим: 1. Розробити методологію для аналізу та оцінки резюме кандидата за різними критеріями. 2. Створити алгоритм для співставлення резюме кандидата з вимогами вакансії. 3. Зібрати та проаналізувати зарплатні дані для оцінки ринкової ситуації та прогнозування зарплатних очікувань кандидатів. 4. Розробити систему рекомендацій для кандидатів, що включатиме поради щодо підготовки резюме, проходження співбесід та інших етапів пошуку роботи. 5. Впровадити функціонал для збору та аналізу даних про кількість поданих заявок та отриманих запрошень на співбесіду, щоб надавати кандидатам аналітичну інформацію про їхні шанси на ринку. Для проєкту були розроблені UML-діаграми класів, варіантів використання, послідовності та діяльності, які деталізують архітектуру системи та її процеси. Діаграма класів відображає структуру даних та взаємодію між сутностями, тоді як діаграма варіантів використання визначає основні сценарії взаємодії користувачів із системою. Діаграми послідовності і діяльності забезпечують чітке розуміння динамічної поведінки та потоків операцій у системі. Крім того, було побудовано дерево цілей, що включає 4 рівні і охоплює генеральну мету — півищення ефективності процесу пошуку роботи та підбору персоналу. Для реалізації системи використовувалися передові методи та алгоритми, що забезпечують точність і надійність аналізу. Зокрема, аналітична ієрархічна процедура була застосована для оцінки та порівняння резюме пошукувачів роботи, дозволяючи зважувати важливість критеріїв. Для прогнозування заробітних плат використовувалися алгоритми регресійного аналізу, які допомагають визначити очікувану зарплатню на основі аналізу попередніх даних. Для розробки системи були обрані сучасні та ефективні технології: Angular для створення динамічного та інтуїтивного інтерфейсу користувача, PHP для серверної логіки, MySQL для надійного збереження і обробки даних, а також GitHub для версіонування та командної роботи над кодом. Angular забезпечує швидку рендеризацію компонентів і зручну роботу з даними, тоді як PHP і MySQL спрощують управління базами даних та забезпечують ефективне виконання запитів. Використання GitHub дозволяє легко відстежувати зміни в проєкті. У процесі виконання проєкту був створений адаптивний веб-сайт, який працює на мобільних пристроях і підтримує реєстрацію через Google для спрощення доступу. Користувачі можуть завантажувати свої резюме та тексти вакансій, після чого система надає розгорнутий аналіз відповідності, який охоплює такі аспекти, як ATS (Applicant Tracking System), Soft Skills, Hard Skills та аналіз використання ключових слів. Крім того, на сайті передбачена секція з блогами, де користувачі можуть знайти корисні поради для кар’єри та пошуку роботи, а також розділ із актуальними вакансіями, що допомагає пошукувачам швидше знайти відповідну роботу.

In today's rapidly changing labour market, the issue of optimal recruitment is becoming increasingly important. The use of data analytics for recruitment can significantly improve the quality of decisions, helping companies achieve their goals. For example, effective human resource management can help organisations significantly improve their productivity and the quality of strategic decision-making [1]. In addition, modern research confirms that the science of talent management can play a crucial role in achieving organisational effectiveness. Using accurate assessment methods allows companies to allocate resources more efficiently. Innovative approaches to human resource management, including the latest methods of analysis and assessment, can create significant value for companies by adapting management practices to the current challenges of the labour market [2]. The described system is based on the analysis and processing of a large amount of information, including employers‘ requirements and candidates’ experience and skills. The system implements a matching assessment model based on algorithms that take into account both objective factors (education, work experience, language skills, other skills) and subjective criteria (personal qualities, career expectations). The object of the study is the process of hiring candidates in the labour market in the face of high competition and changing employer requirements. The subject of the research is methods and technologies for assessing the compatibility of candidates with employers, including the analysis of CVs, vacancies, salary data, as well as the development of recommendations for candidates to increase their chances of successful employment. The aim of the study is to develop a decision support system to increase the compatibility between candidates and employers by analysing job vacancies, CVs and salary data. The system should help candidates prepare for employment, reduce the time spent searching for a job and increase their chances of being selected. The tasks that were set in the course of the work are as follows: 1. To develop a methodology for analysing and evaluating a candidate's CV according to various criteria. 2. Create an algorithm for matching a candidate's CV with the requirements of the vacancy. 3. Collect and analyse salary data to assess the market situation and forecast salary expectations of candidates. 4. Develop a system of recommendations for candidates, including advice on CV preparation, interviews and other stages of the job search. 5. Implement functionality for collecting and analysing data on the number of applications submitted and interview invitations received to provide candidates with analytical information about their chances in the market. For the project, we developed UML diagrams of classes, use cases, sequences, and activities that detail the system architecture and processes. The class diagram shows the data structure and the interaction between entities, while the use case diagram defines the main scenarios of user interaction with the system. Sequence and activity diagrams provide a clear understanding of the dynamic behaviour and flow of operations in the system. In addition, a goal tree was built, which includes 4 levels and covers the overall goal of improving the efficiency of the job search and recruitment process. To implement the system, we used advanced methods and algorithms to ensure the accuracy and reliability of the analysis. In particular, an analytical hierarchy process was applied to evaluate and compare job seekers' CVs, allowing for weighting the importance of criteria. Regression analysis algorithms were used to forecast salaries, which help to determine the expected salary based on the analysis of previous data. Modern and efficient technologies were chosen to develop the system: Angular to create a dynamic and intuitive user interface, PHP for server logic, MySQL for reliable data storage and processing, and GitHub for versioning and teamwork on the code. Angular provides fast rendering of components and convenient data manipulation, while PHP and MySQL simplify database management and ensure efficient query execution. GitHub makes it easy to track changes in the project. During the course of the project, a responsive website was created that works on mobile devices and supports Google sign-up for easy access. Users can upload their CVs and job descriptions, after which the system provides a detailed matching analysis covering aspects such as ATS (Applicant Tracking System), Soft Skills, Hard Skills, and keyword analysis. In addition, the site has a blog section where users can find useful career and job search tips, as well as a section with current vacancies to help job seekers find the right job faster.