HR Brain Analytics Engine

areto Referenz HR Brain Photo by JG Photography on Unsplash scaled

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

  • börsennotierter deutscher Hersteller von Personenkraftwagen und Nutzfahrzeugen, der auch Mobilitäts- und Finanzdienstleistungen anbietet mit Sitz in Stuttgart.
  • Umsatz: 172,7 Milliarden EUR (2019)
  • Mitarbeiterzahl: 298.655 (31. Dezember 2019)