Entlastung der HR-Abteilung durch Effizienzsteigerung im Auswahlprozess mittels Natural Language Processing und Machine Learning Verfahren.
Durch automatisiertes Matching von Stellenausschreibungen zu Bewerbungsunterlagen wird die Effizienz der Personalabteilung gesteigert.
Iterative Entwicklung, Deployment und DevOps einer Komplettlösung (Algorithmenentwicklung, Modeltraining, Datenintegration und Bearbeitung, Erstellung einer Ontologie, API Design, RESTful Web-Backend) durch das areto DatOps Team (5-7 Consultants) in enger Abstimmung mit dem Kunden.
Für alle eingehende Initiativbewerbungen (~600/Tag) werden direkt passende Stellen identifiziert.
Für neu ausgeschriebene Stellen werden darüber hinaus alle passenden Initiativbewerbungen aus dem aktuellen Pool ausgegeben.
Im hart umkämpften Bewerbermarkt wird keine potenziell Bewerbung mehr übersehen.
Methoden
Named Entity Recognition, Word2Vec, Agile Data Science, Continuous Integration/Deployment
Technologien
Python (spaCy, nltk, flask), Docker, Kubernetes, Postgres, Anaconda Enterprise, Gitlab