ROBIN и нейросеть ускорили отбор кандидатов для администрации Петербурга

В работу кадровых служб Администрации Санкт-Петербурга внедрены программный робот «Геннадий» на базе платформы ROBIN от SL Soft  и нейросеть, разработанные специалистами Университета ИТМО. Сейчас робот проходит тестирование при обработке анкет кандидатов в Молодежном кадровом резерве, ускоряя процесс отбора. 

В центре решения — программный робот «Геннадий», созданный на базе платформы ROBIN от SL Soft для кадровой службы города в 2023 году. Изначально он собирал анкеты кандидатов с Кадрового портала Санкт-Петербурга и переносил данные в систему Молодежного кадрового резерва (МКР).

Теперь его функциональность существенно расширена благодаря нейросети — робот задействует ИИ для интеллектуальной проверки анкет. После первичной обработки резюме кандидатов «Геннадий» передает их нейросети для анализа по семи параметрами — корректность заполнения анкеты, соответствие биографических данных, наличие необходимого опыта и др.

Анкеты с неподтвержденным стажем работы, ошибками или другими несоответствиями автоматически возвращаются соискателям для исправления. Корректно заполненные резюме «Геннадий» заносит в базу данных Молодежного кадрового резерва, после чего кандидаты получают приглашение на следующий этап — комплексную оценку компетенций. Окончательное решение по каждому претенденту, как и прежде, остается за HR-специалистами.

«Перед командой роботизации стояла задача — сделать процесс отбора в кадровых службах города максимально быстрым, объективным и технологичным. Разработка на базе платформы ROBIN сокращает ручной труд и снижает риск человеческого фактора при обработке анкет кандидатов. В будущем мы планируем расширить возможности системы — дополнить ее инструментами для анализа мотивации и оценки документов об образовании», — рассказал Артем Суржиков, руководитель группы RPA ИТМО и магистрант университета.

«Робот «Геннадий» — пример того, как платформа ROBIN трансформирует повседневную работу госструктур, встраиваясь в существующие процессы и оптимизируя их. Вместо ручной проверки и анализа резюме кадровые специалисты могут сосредоточиться на содержательной оценке кандидатов. Уже на этапе тестирования решение позволило заметно сократить количество анкет с ошибками и ускорить переход соискателей к следующему этапу отбора», — отметил Павел Борченко, управляющий директор кластера SL Soft AI компании SL Soft.