На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Поиск и подбор персонала. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг

Автор
Дата выхода
19 мая 2021
🔍 Загляните за кулисы "HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Нина Осовицкая) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Новая книга из серии «Библиотека hh.ru» об актуальных HR-практиках в России основана на проектах победителей и номинантов конкурса «Премия HR-бренд 2017». Проекты в книге разделены по ключевым направлениям, обозначенным тегами: #digital, #бренд, #новые целевые аудитории, #экология, #масштабный старт и другими.
Аудитория книги: HR, маркетологи, специалисты по коммуникациям, руководители всех уровней.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
📚 Читайте "HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "HR #digital #бренд #аналитика #маркетинг", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Вторая задумка, реализуемая «под капотом» нашего сайта, совершит революцию в сфере поиска пассивных кандидатов – не через вакансию, а по базе hh.ru. Применяется похожая модель, как в случае с рекомендацией резюме, но при этом учитываются поисковые запросы и другие параметры, чтобы поднять вверх наиболее релевантных кандидатов.
О. М.: Теперь, благодаря накопленным за многолетнюю историю компании данным, в рамках сайта можно не просто искать соответствия по словам, но и производить скоринг.
Эта база позволяет еще до непосредственного общения (неважно, по телефону, в офлайне или в чат-боте), по психотипу и другим параметрам, дать ответ, в какой степени совместимы профили кандидата и компании.
Многие стартапы утверждают, что они тоже используют ИИ, нейронные сети. Как HR-специалисту, мало разбирающемуся в этой области, предугадать, не являются ли их обещания качественного результата лишь продуманным маркетингом?
Б. В.: Это может сделать даже неспециалист, потому что ключевым является вопрос о количестве данных, которые используются для построения модели машинного обучения.
Когда провайдер оперирует тысячами или даже десятками тысяч резюме и откликов, этого явно недостаточно. Для сравнения, hh.ru использует миллионы и десятки миллионов пар, чтобы выявить наличие сигналов. В упрощенном виде, для подходящих рекомендаций следует иметь в обучающей выборке похожие вакансии и компании с откликнувшимися и далее приглашенными кандидатами.
Далее необходимо поинтересоваться теми подходами, которые используются в процессе разработки ИИ. Эксперты обычно уточняют наличие ключевых слов, а остальные – какая метрика является целевой для обучения моделей, то есть что они оптимизируют.
Например, по отношению к соискателям hh.ru оптимизирует вероятность отклика, а к работодателям – вероятность приглашения.
Третий момент – как измеряется точность моделей. Неправильных вариантов два: полное отсутствие такой практики либо (что приходится часто слышать) «наша точность – 100 %».
В целом все-таки рекомендую привлечь знающих людей, которые помогут отделить настоящие технологии от тех, которые преподносятся в этом качестве.
О. М.











