Как мы создали систему интеллектуального поиска персонала с помощью виртуальных рекрутеров. Часть 1

Приветствую, уважаемые хабровчане! Меня зовут Алексей Черепецкой, и я ведущий методолог Центра проектирования методологии и автоматизации службы кадровых ресурсов «Фикс Прайс». Сегодня расскажу, как вместе с коллегами из «Проф ИТ» мы смогли построить систему автоматизации найма с помощью роботов-рекрутеров.

За последние 3 года сеть магазинов Fix Price стремительно выросла — с 5500 до 7700 торговых точек. Такое масштабное расширение в сочетании с кадровым дефицитом и усиливающейся конкуренцией за персонал стимулировало нас пересмотреть подход к найму, сделав ставку на цифровизацию. Прогресс в технологиях обработки естественного языка, синтеза и распознавания речи открыл новые возможности для автоматизации HR-процессов. Чтобы оперативно закрывать растущие потребности бизнеса, мы внедрили интеллектуальных роботов-рекрутеров на базе омниканальной платформы Vocamate AI от нашего технологического партнера — Проф ИТ, компании-разработчика в области роботизации коммуникаций.

Это решение позволило перераспределить нагрузку внутри команды подбора и быстро нанимать нужное количество персонала в короткие сроки. Голосовые ассистенты почти полностью взяли на себя холодное общение с кандидатами, избавив наших рекрутеров от необходимости обзвона контактов по базам рекрутинговых сайтов, а также от ответов на входящие обращения. А чат-боты отвечают и инициируют контакты в чатах поиска работы и в мессенджерах. На долю живых рекрутеров остались лишь контакты с кандидатами, с которыми по тем или иным причинам не удалось связаться роботам.

В процессе цифровизации найма мы сделали ставку не на точечную автоматизацию, а на построение комплексного, масштабного решения — именно в этом заключается уникальность нашего проекта. Наши виртуальные рекрутеры работают на всех этапах найма - от поиска и подбора кандидатов, до сбора обратной связи после собеседования. Система охватывает широкий круг бизнес-процессов - роботы не только ведут диалоги с кандидатами, но и и выполняют RPA-задачи. Мы задействуем максимально широкий набор каналов, источников поиска кандидатов и форматов взаимодействия. Роботы обрабатывают входящие заявки от кандидатов и ведут проактивный поиск, звонят по телефону и общаются в чатах. Таким образом, мы создали единую омниканальную систему - сквозной AI-пайплайн рекрутинга для компании, который автоматизирует поиск, скрининг и первичные контакты, обеспечивает стабильный обмен данными и помогает формировать кадровый резерв компании.

Как работает система автоматизации найма

Технологическим ядром cистемы выступает платформа Vocamate AI, на основе которой разработаны роботы. На платформе построена вся логика работы ботов, она координирует работу всех модулей и объединяет все каналы и процессы в единую систему. Чтобы роботы могли понимать запросы кандидатов и давать точные ответы, используется собственная NLU-модель компании Проф ИТ. Инструменты синтеза и распознавания речи Яндекса (библиотека Yandex SpeechKit), помогают корректно распознавать речь кандидатов и генерировать естественную речь робота. Система интегрирована с HRM-cистемой Skillaz, сайтами поиска работы и мессенджерами, соц.сетями, телефонией и ведет постоянный обмен данными.

На платформе работают два вида голосовых роботов:

• Роботы холодного поиска — самостоятельно ищут кандидатов,ведут первичную коммуникацию и записывают на собеседование с живым специалистом.

Эти роботы ищут кандидатов на сайтах поиска работы и по базе данных нашей HRM системы. Подбор кандидатов осуществляется по заранее заданным критериям (в соответствии с требованиями вакансии — должность, опыт, формат работы, навыки и т.п.). После формирования списка отобранных кандидатов запускается исходящая кампания. После дозвона роботы-рекрутеры звонят кандидатам и уточняют, ищут ли они работу. Если ответ положительный, робот интересуется, где кандидату удобно пройти собеседование, отвечает на вопросы по вакансиям и (при необходимости) добавляет человека в HRM систему компании. В случае положительного ответа кандидат получает СМС с датой и местом проведения собеседования. В случае отказа робот отправляет кандидату ссылки на сайт и Telegram, чтобы человек смог вернуться к общению в любое время, если передумает. Также робот отправляет ссылку, если не дозвонился. После прохождения собеседования робот собирает обратную связь и, в случае, если встреча не состоялась, предлагает записаться на другую дату.

• Роботы горячего поиска — работают с кандидатами, которые откликаются на вакансии самостоятельно (звонят по телефону). Такой робот собирает информацию о человеке, сверяет её с существующим профилем и уточняет, когда и где кандидату удобно пройти собеседование. Скорость реакции бота на отклик кандидата - 1 секунда. Это позволяет быстро начать диалог с “теплым” кандидатом и повышает шансы на его трудоустройство. Далее наш «горячий» виртуальный помощник отправляет кандидату СМС с датой и местом проведения собеседования и выполняет все те же операции, что и робот холодного поиска.

Также большую долю коммуникаций берут на себя чат-боты горячего поиска, которые работают на сайтах поиска работы ( Avito, HH, Superjob, Rabota.ru) соц-сетях (ВК), мессенджерах(Telegram) и на собственном лендинге для трудоустройства в Fix Price. Они выполняют все те же задачи, что и голосовые роботы - обрабатывают входящие заявки кандидатов и записывают на собеседование.

Вот как выглядит процесс роботизированного подбора в Fix Price в целом:

Этапы проекта по автоматизации рекрутинга
Проект прошел несколько ключевых этапов, на каждом из которых мы оптимизировали процесс привлечения кандидатов.

На первом этапе мы создали базовый функционал для приема и обработки откликов на вакансии по телефону и в чатах. Мы разработали голосового бота и чат-бота, которые принимали входящие отклики, проводили первичный опрос, подбирали вакансии и записывали на собеседования и интегрировали систему с HRM-системой Skillaz.

На втором этапе проекта мы расширили каналы привлечения кандидатов. Были разработаны голосовые роботы холодного поиска и увеличен список источников, с которыми интегрировалась система. После этого роботы начали не только обрабатывать входящие отклики, но и вести проактивный поиск кандидатов.

Затем мы сосредоточились на улучшении качества взаимодействия с кандидатами. Команда проанализировала диалоги, оптимизировала скрипты и логику подбора вакансий, что значительно повысило конверсию. Также добавили функции напоминаний о собеседованиях и сбора обратной связи. Это помогло снизить количество пропущенных собеседований и увеличить число трудоустроенных кандидатов.

На последнем этапе проекта мы направили усилия на расширение охвата, чтобы привлекать больше кандидатов из различных источников. Были созданы чат-боты на популярных сайтах поиска работы и в мессенджерах, которые сохраняли контекст взаимодействия, даже когда кандидаты приходили в них из других каналов. Это позволило повысить результативность рекрутинговых кампаний и нанимать большее число кандидатов.

В следующей части мы подробнее расскажем о технологических вызовах, с которыми столкнулись при реализации проекта, и о том, какие решения помогли нам обеспечить стабильность, масштабируемость и высокое качество работы виртуальных рекрутеров.

Источник