Увеличение количества отобранных резюме на 31% и скорости найма на 15%: BIA Technologies внедрила ИИ-технологии в HR-процессы

Эксперты ИТ-компании интегрировали в работу отдела по работе с персоналом ML-скоринг, который ранжирует список наиболее подходящих кандидатов. Система одновременно анализирует анкеты из пяти различных источников и повышает конверсию в рекрутинге.

«При наборе сотрудников количество откликов на одну позицию может достигать нескольких сотен, что значительно усложняет процесс поиска подходящих соискателей, требуя значительных временных ресурсов от HR-специалистов для просмотра всех заявок. Инструменты анализа ускоряют принятие решений и позволяют находить кандидатов даже в условиях ограниченного времени. Благодаря применению ИИ-алгоритмов, количество отобранных рекрутерами резюме, по нашим наблюдениям, может увеличиться на 31%, а скорость подбора сотрудников на 15 %.  В результате, мы не только ускоряем процесс найма, но и создаем высококвалифицированную команду, готовую к вызовам современного рынка», - сообщает пресс-служба BIA Technologies

Эксперты ИТ-компании интегрировали в работу отдела по работе с персоналом ML-скоринг, который ранжирует список наиболее подходящих кандидатов. Система одновременно анализирует анкеты из пяти различных источников и повышает конверсию в рекрутинге.

Интеграция алгоритмов машинного обучения оптимизировала работу рекрутеров и сократила время отбора резюме. Технология позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, улучшает качество найма и обеспечивает более точное соответствие кандидатов ожиданиям работодателя.

Добавим, что разработанные алгоритмы могут быть масштабированы для применения в любых других отраслях и подходят как для точечного, так и для массового найма.

© BIA Technologies, 2025
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2025


Комментарии на публикацию Увеличение количества отобранных резюме на 31% и скорости найма на 15%: BIA Technologies внедрила ИИ-технологии в HR-процессы

Эксперты ИТ-компании интегрировали в работу отдела по работе с персоналом ML-скоринг, который ранжирует список наиболее подходящих кандидатов. Система одновременно анализирует анкеты из пяти различных источников и повышает конверсию в рекрутинге.
Гость
Тема/заголовок:
Комментарий: