Розумна Резюме-Скрінера: Нова Ера в Рекрутингу, Що Народжується з Коду
Вона світиться на екрані, мовби зібрана з мільйонів дрібних частинок світла. Легка, але от, міцна, вона зачаровує своєю простотою, якось так. Це не просто відео, це – запрошення в майбутнє рекрутингу. Де штучний інтелект стає надійною рукою в пошуку ідеальних кандидатів. На екрані – усміхнений обличчя, що розповідає про систему, яка не тільки аналізує сильні та слабкі сторони резюме, але й зіставляє їх з вимогами вакансій, оцінює ризики та винагороди. Час, що економиться, усунення особистих упереджень – це не просто гасла, а реальні переваги.
Сьогодні ми зустрічаємося з Натеном, людиною, що збирається власноруч, поділитися своїм досвідом. У цьому відео з’являється потужний інструмент для автоматизації процесу аналізу резюме, де ШІ робить роботу рекрутера більш ефективною та неупередженою.
Натен починає з фундаментального питання: як взагалі підходити до будь-якої задачі, яку хочеться автоматизувати. Ключ – складання чіткого списку кроків. Це як розкреслити карту, перш ніж вирушати в далеку подорож. Він зазначає, що починає з простого: Google Docs для фіксації всіх етапів, а потім переходить до Excalidraw, перетворюючи їх на візуальний каркас, – схему-шпаргалку, що допомагає зрозуміти, що саме необхідно.
Важливо підкреслити, що, в ідеалі, wireframe – не ідеальний шедевр. Справа в тому, що а скоріше начерк, який полегшує подальшу роботу, мов інструкція до лего-конструктора. Без цього попереднього плану з ймовірністю втрачається дорогоцінний час.
Як працює наша система
Система починається з тригера – з Gmail. Щойно уявіть собі, система отримує лист з резюме, вона його зберігає. Справа в тому, що найцікавіше – робота з різними форматами файлів (Word, PDF, текстові файли). Справа в тому, що все це потребує різних слухайте, підходів:
- Word: Через HTTP-запит трансформується у Google Doc.
- PDF: Немає необхідності перетворювати, він одразу витягується.
- Текстовий файл: Найпростіший варіант, де текст просто витягується. До речі,
Центральною точкою є вилучення тексту з резюме. Це, наче, очищення зерен від полови – кінцева мета, щоб всі дані були уніфіковані та могли вільно рухатись далі. Зрозуміло,
Згодом, у систему потрапляє опис вакансії. Текст вакансії обробляється та аналізується разом з резюме. До речі, головна дійова особа – ШІ-агент, який робить найважливішу роботу: аналізує резюме та вакансію, визначає. Сильні та слабкі сторони кандидата, оцінює ризики та винагороди, дає загальну оцінку та обґрунтування.
Екскурс у практичну площину
Натен переходить до дій. Справа в тому, що перший тригер – Gmail. Він налаштовує систему так, десь так, щоб вона реагувала на нові електронні листи з резюме. Налаштування Gmail та завантаження вкладень (резюме) – це базові кроки для отримання необхідної інформації. Зрозуміло,
Далі він переносить резюме в Google Drive. Ключовий момент – ім’я файлу, що формується з імені кандидата із теми листа. Цікаво, зрозуміло, натен акцентує розумієте, увагу на тому, що важлива структура, щоб інформація в системі була впорядкованою.
Наступний важливий крок – перемикач (switch), який реагує на тип файлу. Визначивши, чи це Word, PDF чи текст, система перенаправляє дані на відповідний шлях обробки.
Для Word-документів використовується HTTP-запит для перетворення у Google Doc. Простіше кажучи, це необхідно для подальшого вилучення тексту. Натен детально пояснює кроки з в принципі, використанням Google Drive API, якось так. Створення копії з подальшим перетворенням у Google Doc – це спосіб підготувати документ до наступних, найважливіших етапів.
слухайте, Завантаження з Google Drive та вилучення тексту, вже як PDF. І, нарешті, стандартизація. Цікаво, уявіть собі,
Прості, але важливі етапи. Додатком до первинної частини – розміщення файлу опису вакансії. Справа в тому, що далі, вилучення тексту.
Штучний інтелект в роботі
Логічним наступним кроком. Було об’єднання припустимо, двох важливих даних, резюме та опису вакансії. Тут в гру вступає ШІ-агент. Додається user message (резюме кандидата) та system message (інструкції для агента). Цікаво, натен чітко описує роль агента, його завдання.
Щоб забезпечити структурований вивід даних, використовується structured output parser. Вихідні дані структурувались в припустимо, окремі поля, інформація стає зручнішою для подальшої роботи. Простіше кажучи, щоб було ясно,
Крім цього, використовується інформаційний екстрактор (information extractor), для вилучення інформації (ім’я, прізвище, електронна пошта) з резюме.
Підсумки роботи
Останній етап – запис даних у Google Sheets. Роль Google Sheets. Натен налаштовує, які дані куди надходитимуть, збираючи інформацію в єдину інформаційну систему. Він додає дату та час, посилання на резюме в. Google Drive, основні дані кандидата та результати аналізу ШІ.
Він також демонструє, як система працює з PDF та текстовими файлами, пояснюючи, як перемикач дозволяє обробляти різні формати файлів, забезпечуючи цілісність процесу.
Він зазначає, що ця система – не. Ідеальна машина, але може бути налаштована під конкретні потреби. Натан вважає, що дивіться, ці інструменти зроблять рекрутинг більш ефективним, менш упередженим, і допоможуть. Зосередитись на глибинних аспектах підбору персоналу, які мають більше значення, ніж просто аналіз.
Наприкінці, Натен наголошує на важливості самостійності, що допомагає вдосконалювати та адаптувати систему до потреб. Він закликає підписатися на його спільноту, де можна поділитися досвідом та знаннями. Натен демонструє, наскільки система може змінити підхід до найму, пропонуючи інструменти для прийняття більш обґрунтованих рішень та виявлення найкращих кандидатів.
взагалі,
І наостанок, що залишилось? Створити власну систему, адаптувати під себе та відчувати новий рівень гнучкості на ринку праці. Зробити перший крок у майбутнє.
