Информационные технологии в подборе персонала. Курс лекций

Аналитика эффективности методов подбора – процесс оценки результа-

тов использования различных технологий найма с целью определения наиболее результативных подходов по показателям качества найма и затрат.

Базы данных резюме – онлайн-архивы профилей соискателей, где работодатели могут искать подходящих кандидатов по ключевым словам, навыкам или опыту.

Большие данные (Big Data) – объемные, разнообразные и быстрорастущие массивы данных, которые сложно обрабатывать традиционными методами. В HR-области используются для анализа поведения кандидатов и предсказания их успешности.

Воронка кандидатов (Candidate Funnel) – модель отображения этапов взаимодействия с кандидатами: от привлечения до найма – помогает отслеживать прогресс и эффективность каждого этапа.

Интеграция платформ с системами ATS/CRM – обеспечивает автомати-

ческий импорт данных о кандидатах из внешних платформ во внутренние системы рекрутмента компании.

Интеграция систем HRMS, ATS и CRM – процесс объединения различных программных решений для обеспечения единого информационного пространства и повышения эффективности работы HR-отдела.

Искусственный интеллект (ИИ) – область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: распознавание речи, принятие решений, обучение и обработка естественного языка.

История развития технологий подбора персонала – область исследова-

ний и практики, связанная с эволюцией методов и инструментов поиска, оценки и найма сотрудников, начиная с традиционных методов (объявления, собеседования) и заканчивая современными ИТ-решениями.

Карьерный портал – официальный сайт компании или отдельная платформа, где публикуются вакансии, информация о компании, а также инструменты для подачи резюме и взаимодействия с кандидатами.

Классические методы поиска кандидатов – способы привлечения соис-

кателей, включающие размещение вакансий в газетах, на досках объявлений, использование кадровых агентств и рекомендаций сотрудников.

Машинное обучение (Machine Learning) – подраздел ИИ, основанный на алгоритмах, которые позволяют системам обучаться на данных без явного программирования для выполнения задач – например, предсказание успешности кандидата.

70

Методы отбора кандидатов – процедуры оценки претендентов на соответствие требованиям должности, такие как собеседование, тестирование, проверка рекомендаций и оценочные центры.

Мобильные приложения для рекрутмента – программы для смартфонов и планшетов, предназначенные для поиска, оценки и коммуникации с кандидатами в режиме мобильности – позволяют HR-специалистам работать в любое время и в любом месте.

Модуль автоматического скрининга резюме – функция в ATS или HRMS,

которая автоматически анализирует поступающие резюме на соответствие заданным критериям и сортирует их по релевантности.

Обзор современных технологий подбора персонала – комплекс методов и инструментов, применяемых в настоящее время для поиска и оценки кандидатов: автоматизированные системы поиска резюме, онлайн-интервью, аналитика данных и ИИ.

Онлайн-платформы для подбора персонала – интернет-сервисы (напри-

мер, LinkedIn, HeadHunter), предоставляющие инструменты для поиска кандидатов, размещения вакансий и взаимодействия с соискателями.

Онлайн-собеседования (видеоинтервью) – использование видеоконферен-

цсвязи для проведения интервью с кандидатами удаленно – современный альтернативный метод традиционным личным собеседованиям.

Пользовательский интерфейс систем подбора персонала – интерфейс программных решений, обеспечивающий удобство работы HR-специалистов и кандидатов при взаимодействии с системой.

Профессиональные платформы – сервисы, ориентированные на профессиональное общение и развитие карьеры. Позволяют искать кандидатов по профессиональным навыкам, опыту работы и рекомендациям.

Рекрутинговые чат-боты – автоматизированные программы на базе ИИ для взаимодействия с кандидатами через чат-интерфейсы: ответы на вопросы, сбор информации и проведение первичных интервью.

Современные тенденции развития ИТ в сфере управления персоналом –

направления и инновации в использовании информационных технологий для оптимизации процессов найма, обучения, оценки и развития сотрудников, такие как автоматизация, аналитика данных и искусственный интеллект.

Современные технологии подбора персонала – инновационные инстру-

менты и системы, использующие информационные технологии для автоматизации и повышения эффективности процесса найма: онлайн-платформы, системы ATS, искусственный интеллект.

71

Социальные сети – платформы для общения и обмена информацией (например, Telegram, ВКонтакте), используемые для поиска и привлечения кандидатов через публикацию вакансий, создание профессиональных групп или страниц.

Специализированные сайты поиска работы – интернет-ресурсы, предна-

значенные для размещения вакансий и поиска резюме соискателей. Обычно позволяют работодателям публиковать вакансии и просматривать базы данных кандидатов.

Сравнительный анализ эффективности методов подбора персонала –

оценка преимуществ и недостатков различных методов с точки зрения скорости, точности, затрат времени и ресурсов, а также качества найма.

Таргетированная реклама вакансий – использование рекламных инстру-

ментов социальных сетей и платформ для целенаправленного привлечения потенциальных кандидатов по заданным параметрам (география, профессия, опыт).

Тестирование кандидатов – использование психологических или профессиональных тестов для оценки компетенций, навыков и личностных характеристик претендентов.

Технологии искусственного интеллекта в подборе персонала – инстру-

менты и системы на базе ИИ, применяемые для автоматизации поиска кандидатов, оценки их компетенций, предсказания успешности и автоматического проведения первичных этапов отбора.

Традиционные технологии подбора персонала – методы и инструменты поиска и отбора кандидатов, использующиеся с давних времен, такие как размещение объявлений, собеседования, рекомендации и тесты, основанные на личном контакте и ручной работе.

72

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1.Абросимов Л. И. Бизнес и информационные технологии для систем управления предприятием на базе SAP : учебное пособие для вузов / Л. И. Абросимов [и др.]. – СПб. : Лань, 2024.

2.Виниченко В.А. Рекрутинг персонала : учебное пособие / В. А. Виниченко, А. А. Борисова, Т. Г. Озерникова. – М. : ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2024.

3.Галюк А. Д. Информационные технологии в профессиональной деятельности : курс лекций для обучающихся по направлению подготовки 38.03.03 «Управление персоналом» / А. Д. Галюк. – Екатеринбург : УрГУПС, 2023.

4.Евстафьев В.А. Искусственный интеллект и нейросети: практика применения в рекламе : учебное пособие / В. А. Евстафьев, М. А. Тюков. – М. : Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2023.

5.Карташева О.В. Современные информационные технологии в экономике и управлении : учебное пособие / О. В. Карташева. – М. : Прометей, 2024.

6.Литвинюк А. А. Современные технологии управления персоналом : учебник / А. А. Литвинюк [и др.]. – М. : ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2023.

7.Макшанов А. В. Большие данные. Big Data : учебник для вузов / А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь. – СПБ. : Лань, 2024.

8.Назаров Д. М. Информационные технологии в профессиональной деятельности: интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика : учебное пособие / Д. М. Назаров, А. А. Копнин. – М. : ООО «Научноиздательский центр ИНФРА-М», 2024.

9.Сакетт Т. Инструменты сильного рекрутинга: как найти и привлечь талантливых сотрудников : практическое пособие / Т. Сакетт. – М. : ООО

«Альпина Паблишер», 2021.

10.Сотникова С.И. Управление персоналом организации: современные технологии : учебник / С. И. Сотникова [и др.]. – М. : ООО «Научноиздательский центр ИНФРА-М», 2023.

11.Черников Б. В. Информационные технологии управления : учебник / Б. В. Черников. – М. : Издательский дом «ФОРУМ», 2024.

73