Opracowanie zautomatyzowanego systemu wykorzystującego sztuczną inteligencję do wielokanałowej obsługi reklamy rekrutacyjnej i operacji Real-Time-Bidding wykorzystującego rekurencyjne sieci neuronowe i generatywne sieci przeciwstawne

Projekt polega na opracowaniu zautomatyzowanego systemu wykorzystującego sztuczną inteligencję do wielokanałowej obsługi reklamy rekrutacyjnej i operacji Real-Time-Bidding wykorzystującego rekurencyjne sieci neuronowe i generatywne sieci przeciwstawne. Projekt odpowiada na istotną rynkową potrzebę związaną z problemem pozyskiwania przez firmy tzw. “leadów rekrutacyjnych” (tj. danych kontaktowych do potencjalnego kandydata po wstępnej preselekcji, wyrażającego wstępne zainteresowanie daną firmą lub stanowiskiem) w procesach rekrutacyjnych. Rezultatem projektu będzie możliwość udostępnienia klientom Wnioskodawcy nowego produktu w ramach platformy Emplocity, którego istotą będzie automatyczne dostarczenie leadu rekrutacyjnego do potencjalnego pracodawcy w oparciu o prowadzenie i optymalizację działań reklamowych w Internecie. Lead umożliwi pracodawcy nawiązanie kontaktu z właściwą osobą i uzyskanie pełnego CV. Dodatkowo, wypracowane rozwiązanie może być oferowane jako odrębna usługa i funkcjonować niezależnie od głównego obszaru działalności Wnioskodawcy, co znacznie zwiększa jego potencjał wdrożeniowy i wartość dla uczestników rynku pracy. Projektowane rozwiązanie będzie oparte na algorytmach sztucznej inteligencji wykorzystującej uczenie głębokich sieci neuronowych, w tym generatywne sieci przeciwstawne i sieci rekurencyjne pozwalające na automatyzację procesu tworzenia i optymalizacji kampanii reklamowych, a docelowo obejmie:

Opracowanie autonomicznej sztucznej inteligencji wykorzystującej uczenie głębokich sieci neuronowych ze wzmocnieniem, automatyzującej procesy rekrutacyjne

Celem projektu planowanego do realizacji przez Emplocity Spółka z o.o. jest stworzenie inteligentnego robota rekrutacyjnego, który za pomocą interfejsu konwersacyjnego (chatbot) będzie komunikował się z kandydatem, pomagając mu w znalezieniu nowej, lub zmianie obecnej pracy. Istotą proponowanego podejścia jest wyręczenie kandydata w żmudnym procesie poszukiwania ofert spełniających zadane kryteria, analizowania dopasowania do wymagań pracodawcy i aplikowania na znalezione stanowiska (co będzie realizowane anonimowo). Następnie, gdy dany pracodawca wyrazi zainteresowanie zgłoszeniem kandydata, a kandydat wyrazi zgodę na przekazanie jego danych osobowych danej firmie, system będzie pośredniczył w komunikacji między stronami, aby na koniec przesłać dokumenty rejestracyjne kandydata. Jednocześnie, poznając aktualne kompetencje kandydata i odnosząc je do zbieranych na bieżąco danych rynkowych, system będzie mógł wnioskować o potencjalnych ścieżkach rozwoju kariery, aby zarekomendować kandydatowi najbardziej korzystne dla niego kroki.

Projekt odpowiada na istotną rynkową potrzebę, wynikającą z pasywnej postawy potencjalnych kandydatów (zdecydowana większość potencjalnych kandydatów to kandydaci pasywni, nie poszukujący w sposób aktywny pracy tj. nie przeglądający ofert i nie aplikujący na ogłoszenia) przy jednoczesnym wysokim popycie na pracę ze strony przedsiębiorstw (szczegółowe dane poniżej) i związanych z tym rosnących kosztów pozyskania wykwalifikowanych osób do pracy. Uzyskane wyniki prac B+R zostaną wdrożone do działalności gospodarczej Wnioskodawcy poprzez stworzenie infrastruktury techniczno-programowej do uruchomienia autonomicznej sztucznej inteligencji wykorzystującej uczenie głębokich sieci neuronowych ze wzmocnieniem, automatyzującej procesy rekrutacyjne. Wyniki prac B+R zostaną zintegrowane z istniejącymi systemami Wnioskodawcy.

Sztuczna Inteligencja Automatyzująca Procesy Rekrutacyjne

Projekt obejmuje Zastosowanie analityki predykcyjnej w dynamicznie rozwijającej się branży Tech HR - w zakresie wspomagania procesu ewaluacji kandydatów w obszarze IT (w szczególności na pozycje zw. z programowaniem.
Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, Działanie 1.3: Prace B+R finansowane z udziałem funduszy kapitałowych, Poddziałanie 1.3.1: Wsparcie Projektów badawczo-rozwojowych w fazie preseed przez fundusze typu proof of concept – Bridge Alfa.