Робот-рекрутер

Заказчик
Трубная Металлургическая Компания
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
GMCS
Год завершения проекта
2020
Сроки выполнения проекта
Май, 2020 - Август, 2020
Масштаб проекта
150 автоматизированных рабочих мест
Цели

Подбор персонала – ресурсоемкий процесс и занимает, по статистике, до 30% рабочего времени. А в случае с поиском узкопрофильных специалистов, обладающих нужным опытом и набором компетенций – еще и творческий. Поскольку конкурентоспособность компании сегодня напрямую зависит от сотрудников, которые в ней работают, рекрутинг является крайне важным участком карты HR-процессов.

Мы не просто хотели освободить специалистов подбора от рутинной работы и автоматизировать сбор резюме по вакансиям с популярных сервисов. Было важно повысить качественную составляющую процесса рекрутинга, оптимизировать рабочий график специалистов и помочь им находить среди тысяч резюме лучшие из лучших.

Цели, которые были поставлены перед проектом:

  • Сокращение рутинных процессов рекрутинга
  • Повышение качества квалификации отобранных роботом резюме сотрудниками службы подбора
  • Повышение эффективности кадровой функции в целом

Уникальность проекта

Процесс подбора кадров переведен в цифровой формат на одном из наиболее трудоемких участков бэк-офиса.

Достигнуты качественные изменения процесса рекрутинга как части HR-процессов компании за счет применения RPA технологий.
По масштабу проектом охватываются процессы рекрутинга всего российского дивизиона ТМК (35+ тыс. сотрудников) с перспективой масштабирования на другие предприятия. Достигнут эффект более 1500 человеко-часов в месяц.
Проект решает задачи импортозамещения
Нет
Использованное ПО
UiPath
Сложность реализации

Трубная Металлургическая компания является крупнейшим производителем стальных труб в России. В штате российского дивизиона компании порядка 35 тыс. человек. Компания динамично развивается, в связи с этим пул вакансий обновляется и расширяется. При этом поиск подходящего резюме занимает от нескольких часов до нескольких дней.

В процессе анализа мы поняли, что нужно идти дальше, чем просто автоматизация рутинных операций рекрутинга. Нужна оптимизация и переход от классического к интеллектуальному рекрутингу, в том числе с помощью AI.

Описание проекта

Для реализации проекта роботизации процессов рекрутинга в качестве подрядчика была выбрана ИТ-компания GMCS, которая является золотым партнером UiPath в России.

Было проведено обследование и анализ процессов, в результате чего сформировали карту роботизации процесса рекрутинга.

Требования, которые предъявлялись к роботу:

  1. Автоматический сбор с сайтов резюме для каждой вакансии по заранее определенным критериям – название должности, уровень заработной платы, город, образование, опыт работы, навыки и др.
  2. Ведение реестра собранных резюме по каждой вакансии, с возможностью проставления отметок сотрудником подбора о результате собеседования и статусе кандидата
  3. Автоматическое заполнение реестра: ФИО, вакансии, тел., e-mail и другие данные
  4. Пополнение реестра резюме без задвоений
  5. Оповещение сотрудника подбора по e-mail

Сотрудник запускает робота, отправляя задание в рабочее время, либо в нерабочее часы, по заранее спланированному заданию.

На каждом этапе происходит верификация проделанной роботом работы. После получения подборки резюме, специалист формирует роботу задание на отправку писем потенциальным кандидатам в зависимости от принятого решения: собеседование, сбор документов, тестирование, отказ.


В рамках дальнейшего развития планируется:

  • Присоединить к роботу новые площадки ТМК, а также внедрить решение на предприятиях Группы Синара.

  • Добавить AI-инструменты для интеллектуального скрининга резюме по ключевым словам, по которым можно будет лучше квалифицировать резюме
География проекта
Российский дивизион ТМК (7 предприятий, 35+ тысяч сотрудников)
Дополнительные презентации:
Коментарии: 6

Комментировать могут только авторизованные пользователи.
Предлагаем Вам в систему или зарегистрироваться.

  • 12.11.2020 17:03

    Добрый день! можно уточнить, а какой персонал подбирается с помощью роботов? можно ли автоматизировать найм руководителей среднего звена, топ-менеджеров? ведь там важно учесть гораздо большее количество параметров, чем при найме линейных сотрудников.

    • Дмитрий Якоб
      Рейтинг: 1549
      Трубная металлургическая компания (ТМК)
      Директор по ИТ
      18.11.2020 11:44

      Добрый день, Наталья
      Наем указанных Вами категорий персонала все-таки включает в себя значительный элемент творческой работы рекрутера,
      тогда как сама технология RPA берет на себя рутинные операции, например, отсев по базовым компетенциям.
      Вряд ли поиск топ-менеджмента ведется на известных всем рекрутинговых сайтах. Для таких категорий персонала существуют другие каналы поиска.
      Компонент же рутинных действий в работе рекрутера занимает до 90% времени в процессе первичных стадий отбора, которых и призвана заменить технология RPA

  • 17.11.2020 12:55

    Добрый день!
    Есть ли опыт или планы использования технологии на другие бэк-офисные функции. Какие?

    • Дмитрий Якоб
      Рейтинг: 1549
      Трубная металлургическая компания (ТМК)
      Директор по ИТ
      07.01.2021 16:51

      Добрый день, Тимур,
      Да, конечно, такой опыт есть.
      В ТМК создан и успешно работает Центр компетенций RPA, который реализует цифровые инициативы RPA для различных направлений бизнеса.
      У нас уже реализованы проекты программных роботов для маркетинга, бухгалтерии, финансов, снабжения и др. направлений

  • Максим Часовиков
    Рейтинг: 4767
    Центр цифровой экономики МГУ
    Ведущий специалист
    06.01.2021 03:14

    Добрый день! планируется ли или хотя бы в перспективе рассматривается поиск аккаунтов кандидатов в социальных сетях и сличение профилей пользователей в разных источниках? будут ли дорабоатываться модели пользователей сайтов и социальных сетей?

    • Дмитрий Якоб Максим
      Рейтинг: 1549
      Трубная металлургическая компания (ТМК)
      Директор по ИТ
      07.01.2021 16:50

      Добрый день, Максим!
      Да, обогащение поиска информацией из соцсетей стоит в дорожной карте. На сегодняшний день это уже де-факто стало стандартом, по наполнению социальных сетей нередко можно сделать некоторые дополнительные выводы о соискателе.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление
Мы используем файлы cookie в аналитических целях и для того, чтобы обеспечить вам наилучшие впечатления от работы с нашим сайтом. Заходя на сайт, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie.