Картина процесса горения - посредник между явлением и мыслью.
Картина процесса горения - посредник между явлением и мыслью.
Решение на базе искусственного интеллекта компании-разработчика TalentTech помогло автоматизировать процесс подбора стажеров на предприятия «Свезы», мирового лидера в производстве березовой фанеры. С помощью комплексного решения Sever.AI и Potok.io от TalentTech удалось оценить и подобрать кандидатов для стажерской программы на комбинаты в разные регионы страны — от Санкт-Петербурга до Тюмени. Программа предусматривает летнюю оплачиваемую практику, во время которой стажеры работают над стратегически важными проектами компании.
За две волны стажёрской программы искусственный интеллект обработал 2176 заявок, тем самым сэкономив в два раза время HR-специалистов “Свезы” на поиск и подбор подходящих кандидатов, включая отбор заявок, приглашение на тесты, обработку результатов тестирования, приглашение на видеоинтервью.
“Использование решений Sever.AI и ATS Potok, входящих в HCM-платформу TalentTech, позволило существенно сократить время на процесс подбора стажеров, автоматизировать рутинные операции. Так, например, до внедрения решения, HR-специалистам приходилось вручную отбирать анкеты, просматривать каждую на соответствие требованиям, вести таблицы с базами данных в Excel, делать рассылку с ответами, назначать встречи. После внедрения комплексного решения вся информация по кандидатам формируется в единой системе, доступной каждому HR-специалисту в “Свезе”, включая результаты тестирования и данных по видеоинтервью,” — отметила Ольга Реботунова, менеджер по программам стажировок и бренда работодателя компании “Свеза”.
Как искусственный интеллект проводит отбор стажеров. Студенты откликаются на заявку, заполнив анкету на карьерной странице сайта “Свезы”. Если после заполнения заявки кандидат подходит по формальным требованиям к вакансии, то попадает в соответствующую вакансию в Potok, если нет — получает письмо с отказом. Далее, робот забирает кандидатов из ATS Potok и автоматически отправляет письмо и SMS с приглашением на видеоинтервью. После того, как стажер записал видео, робот автоматически отправляет приглашение в письме или SMS на тестирование SHL. По результатам прохождения робот передает информацию в ATS Potok.io для создания воронки подбора и дальнейшей работы с кандидатом. Когда кандидат набирает нужное количество баллов, робот отправляет ему письмо с приглашением на ассессмент, если баллов набрано недостаточно — письмо отказ, а данные по студенту отправляются в резерв.
“Технология Robotic Process Automation (RPA), которую мы использовали в этом проекте, снижает количество неточностей и ошибок, сокращая долю рутинной работы HR-специалистов и при этом минимизируя негативное влияние человеческого фактора. Использование умного решения от TalentTech обладает важными преимуществами: система учитывает и обрабатывает 100% поступивших заявок, проводит коммуникацию с кандидатом в заданное время, передает все результаты во внутреннюю систему, доступную каждому специалисту и позволяет специалистам по подбору работать в режиме единого окна. Это экономит не только время специалистов, но и положительно влияет на бренд компании-работодателя” — сказал Владимир Ли, CPO решения на базе искусственного интеллекта Sever.AI от компании-разработчика TalentTech.
Данное комплексное решение позволило “Свезе” в короткие сроки найти и подобрать на стажировку талантливых и активных студентов, которые в дальнейшем могут стать высококлассными специалистами на предприятиях.
Последний вышедший номер
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.