21‏/01‏/2020

Dros4U

علم البيانات واختيار الموظفين المناسبين

كيف يستطيع علم البيانات مساعدة الشركات في اختيار الموظفين؟


حالما يتم الإعلان عن توفر وظيفة معينة، تتراكم العشرات بل المئات من السير الذاتية، فلترة هذه السير لاختيار المناسب منها عملية شاقة ومكلفة، تُرى هل يستطيع علم البيانات مساعدة الموارد البشرية في حل هذه المشكلة؟ تعالوا نتعرف على حكاية Raman مع صديقه الباحث عن موظفين!
.
.
هذه تويتات قام بنشرها الدكتور حمود الدوسري على تويتر وقمنا بجمعها هنا للاستفادة من الموضوع

كيف يستطيع علم البيانات مساعدة الشركات في اختيار الموظفين؟ - موقع دروس4يو Dros4U



هل يستطيع علم البيانات مساعدة الشركات في اختيار الموظفين؟

يقول رامان: حصل أحد الأصدقاء مؤخراَ على مشروع تطلب منه تعيين موظفين في تخصص علم البيانات، وضع إعلان على LinkedIn وتفاجأ بوصول مايقارب 200 سيرة ذاتية!، حينما قابلته سألني: هل هناك طريقة لاختيار أفضل السير الذاتية من بين الـ 200 سيرة ذاتية بطريقة أسرع من المرور يدوياً عليها؟
يقول رامان: متطلبات صديقي في المرشح الأول بأن يكون شخص لديه خبرة في التعلم العميق مع خوازميات تعلم الآلة ، ومرشح آخر لديه مجموعة من مهارات العمل على البيانات الضخمة أو هندسة البيانات مثل الخبرة في مجال Scala و AWS و Dockers و Kubernetes ، ...إلخ
قام رامان باستخدام منهجية من 3 خطوات: 1⃣بناء قاموس أو جدول يحتوي على مجموعة كلمات تمثل المهارات المطلوبةفي كل وظيفة 2⃣ بناء خوارزمية NLP لمسح كل سيرة ذاتية للبحث عن الكلمات التي تم تعريفها في القاموس 3⃣ حساب تكرار ظهور الكلمات في كل فئة لكل مترشح، كما في الجدول المرفق
Image placeholder
قام رامان بالبحث عن مكتبة تساعده في مطابقة الكلمات، ووجد Spacy، يقول رامان: لحسن حظي أن السير الذاتية للمتقدمين كانت كلها بصيغة pdf، لذلك قررت فحص حزمتين لقراءة ملفات pdf وهي PDFminer و PyPDF2 ، واخترت الاخيرة ، ولتنفيذ منهجيتي استخدمت Python و لتصوير البيانات استخدمت Matplotlib
استخدم رامان ملف أكسل لبناء قاموس الكلمات، ويقول بإمكان أي مطور استخدام نفس الكود البرمجي الذي طورته واستبدال فئات وكلمات ملف الأكسل حسب نوع وطبيعة الوظيفة المطلوبة، والصورة المرفقة تمثل الكلمات التي استخدمها رامان للقيام بمطابقة الكلمات/العبارات مع السير الذاتية للمتقدمين
Image placeholder
بعد تنفيذ الخوارزمية على الـ 200 سيرة ذاتية للمتقدمين كانت النتائج كما في الجدول المرفق، ولتسهيل قراءة النتائج قام رامان بتصويرها في شكل بياني، الرسم البياني يوضح أن المتقدمين Dom Cobb و Fischer متخصصين (تكرار عالي لكلمات stats و NLP)، بينما بقية المترشحين يبدون عاديين!
Image placeholder
Image placeholder
يقول رامان: فاجأت صديقي حقًا بالنتائج التي تحققت ووفرت عليه الكثير من الوقت والجهد، قام صديقي باختيار قائمة مختصرة تحتوي على 15 مترشح من أصل 200 سيرة ذاتية، كل هذا تم بتشغيل كود برمجي بسيط لا يكاد يتجاوز 130 سطر!
خلاصة التجربة: ربما العديد من الشركات تستخدم بالفعل رموزاً للفحص الأولي للمرشحين، لذا يُنصح بتخصيص السيرة الذاتية للمتطلبات الوظيفية المحددة باستخدام الكلمات الأساسية المطلوبة، أما بالنسبة للموارد البشرية بإمكانهم الاعتماد على علم البيانات لفلترة المرشحين بطريقة سهلة وسريعة
للمهتمين بإمكانكم الإطلاع على الكود البرمجي وتفاصيل التجربة على الرابط:
وبالنسبة لمكتبة Spacy وميزة Phrase Matcher هنا تفاصيل عنها: PhraseMatcher · spaCy API Documentation

التعليقآت

سجل بريدك الإلكتروني هنا لتصلك أحدث المواضيع