В России создана нейросеть, заполняющая резюме соискателя по его фото

Бизнес Кадры Техника
мобильная версия
, Текст: Валерия Шмырова

Компания Superjob создала нейросеть, которая самостоятельно заполняет резюме соискателя, анализируя его фото. Алгоритм способен определить пол, возраст, опыт работы и профессию человека, а также есть ли у него высшее образование. Если соискатель дорого одет, нейросеть пропишет ему в резюме высокую зарплату.


Нейросеть для найма

Сервис по поиску работы Superjob создал нейросеть, которая способна автоматически заполнять резюме соискателя, анализируя только его фото. Об этом компания сообщила на своем сайте. Точность заполнения резюме и определения базовых параметров составляет 88%, для ряда профессий — около 100%, утверждают разработчики. Нейросеть была натренирована на 25 млн фото из резюме, которые есть в базе Superjob.

Помощью нейросети можно воспользоваться в мобильном приложении Superjob. В настоящий момент данную функцию могут использовать 5% пользователей приложений для iOS и 10% — для Android. Если пользователь обнаружил, что функция недоступна в данный момент, разработчики предлагают повторить попытку через неделю.

Superjob — это онлайн-сервис по поиску работы и подбору сотрудников, созданный в 2000 г. разработчиком сайтов «Триумвират девелопмент». В рейтинге Forbes «20 самых дорогих компаний Рунета — 2019» компания занимает 19 место при оценке в $93 млн и с долей рынка онлайн-сервисов для поиска работы более 20%.

Что умеет нейросеть

В 98% случаев нейросеть может определить по фотографии, каков пол, возраст и опыт работы соискателя, а также есть ли у него высшее образование. Кроме того, алгоритм способен распознать по фото профессию человека — на текущий момент в его арсенале насчитывается 500 базовых профессий. Вероятность, что нейросеть отличит бухгалтера от водителя, а продавца от инженера-эколога, составляет 99%.

neurojob600.jpg
В России создали нейросеть для определения профессии человека по фото

Также по фото алгоритм способен определить зарплату, на которую рассчитывает соискатель. С этой целью анализируется одежда, в которой человек сфотографировался — например, обычная майка или дорогой костюм. По словам президента Superjob Алексея Захарова, специально для этого была создана база одежды, состоящая более чем из 10 млн образцов.

Нейросеть работает тем точнее, чем больше фотография соответствует профессии человека. Например, водитель такси упростит создание резюме, приложив к нему свое фото, где он находится за рулем авто. В свою очередь, со стороны бухгалтера будет ошибкой загрузить фото на пляже в плавках и с банкой пива — в этом случае точность заполнения данных будет снижена.

После того, как нейросеть извлечет из фото все сведения, которые сумеет, соискатель сможет откорректировать резюме вручную. Однако разработчики уже сейчас утверждают, что с использованием новой технологии на заполнение формы тратится в 100 раз меньше времени, чем без нее.

Другие попытки

Это не первая попытка создать в России нейросеть для облегчения процесса найма сотрудников. Например, в 2017 г. компания Skillaz, которая занимается автоматизацией процесса найма, и VisionLabs, разработчик технологий распознавания лиц, сообщили, что работают над системой компьютерного анализа поведения соискателя на собеседовании. Оценив поведение кандидата, система будет делать выводы о его профессиональных качествах и пригодности к должности. По словам партнеров, аналогичных продуктов в России на тот момент не было.

Система будет анализировать видеозапись онлайн-интервью кандидата. При анализе будет учитываться мимика кандидата, его жестикуляция, а также физиогномика. Но какие конкретно признаки станут самыми важными для наиболее подходящего кандидата, нейросеть будет определять сама.

Как заявили в Skillaz, технология позволит набирать персонал всех уровней: топ-менеджеров, менеджеров среднего звена, массовый персонал. Единственное ограничение состоит в том, что среди массового персонала видео-интервью мало распространено, поэтому конверсия ожидается небольшая. Поэтому в первую очередь технология направлена на средние и топовые позиции, а в перспективе — и на массовый персонал.