Проект

Роструд создаёт госконкурента Headhunter за 148 млн рублей

Заказчики: Федеральная служба по труду и занятости (Роструд)

Москва; Государственные и социальные структуры

Продукт: Работа России (портал)

Дата проекта: 2020/08

В начале августа 2020 года стало известно о том, что Роструд создаёт рекрутинговый сервис с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. В основу решения, который будет предлагать соискателям подходящие вакансии, а работодателям — подходящих кандидатов, ляжет общероссийская базы вакансий «Работа в России».

На этот проект выделяется 147,5 млн рублей, пишут «Ведомости» со ссылкой на документы, которые ведомство направило в Минкомсвязи. Роструд предлагает включить эту разработку в паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект».

Для корректной работы сервиса будет нужен массив данных о пользовательском поведении и результатах поисковой выдачи, говорит глава направления анализа данных сервиса по поиску работу HeadHunter Александр Сидоров. Представитель Роструда рассказал, что ведомство уже собирает обратную связь — по откликам соискателей и приглашениям работодателей, фактам нахождения работы или подбора работников на портале «Работа в России».

Роструд разрабатывает рекрутинговый сервис с использованием ИИ

Директор по маркетингу Kelly Services Жанна Волкова позитивно оценила идею создания рекомендательного сервиса на базе общероссийской платформы, однако заявила, что для его работы необходима большая база пользователей — хотя бы 15 млн вакансий и 20 млн соискателей.

Основатель компании-разработчика ПО для рекрутинга Skillaz Андрей Крылов считает, что в инициативе Роструда самое трудное заключается не в создании алгоритмов, которые уже существуют, а в приведении базы данных пользователей в тот вид, который этот алгоритм сможет обрабатывать.Облачные сервисы для бизнеса: особенности рынка и крупнейшие поставщики. Обзор TAdviser 7.3 т

Рустам Барноходжаев, эксперт департамента рекрутинга компании Unity, считает, что рекомендательная система, задуманная Рострудом, может быть эффективна только в секторе низовых позиций.[1]

Примечания