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Bewerbermatching mit Machine Learning & Text Mining
Ausgangslage / Ziele
Umsetzung
Ergebnisse
Technologien & Methoden
Infos zum Kunden
Ausgangslage / Ziele
Identifizierung übereinstimmender Merkmale von Bewerbern und freien Stellen zur Aktualisierung der Personalauswahl
Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen zur automatisierten Prüfung der Eignung von Bewerbern
Strukturiertes Einlesen der Lebensläufe und Anschreiben aus diversen Dateiformaten
Umsetzung
Einlesen der Bewerbungsunterlagen jedes Bewerbers und Generierung automatischer Unterscheidungsmerkmale
Konvertierung der in den Dokumenten enthaltenen Textbausteine zu numerischen Feldern
Aufbau einer automatischen Paragraphenerkennung zur Ableitung von Variablen
Auswahl und Optimierung von Klassifikationsalgorithmen
Ergebnisse
Vorhersage der Übereinstimmung zwischen Bewerbern und offenen Stellen sowie weiteren Stellen im Konzern
Bewertung und Vergleich der Eignung aller Bewerber für eine offene Stelle
Technologien & Methoden
Python (Libraries: scikit-learn, NLTK, NetworkX), R / Rstudio
Infos zum Kunden
Erstellung eines Trainingsdatensatzes anhand der Ereignisse früherer passender und nicht passender Bewerber
Ableitung einfacherer und fortgeschrittener Merkmale aus den Lebensläufen der Bewerber für die Analyse
Programmierung der Kriterien für die Bewertung der Eignung neuer Angestellter
