Đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằng học máy

Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế về việc ứng dụng công nghệ đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằng học máy đáp ứng yêu cầu của người tìm việc và nhà tuyển dụng trong quá trình đánh giá hồ sơ tuyển dụng, đánh giá và đề xuất các công việc phù hợp với bộ hồ sơ.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằng học máyTạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một Số 6(49)-2020 ĐÁNH GIÁ HỒ SƠ TUYỂN DỤNG BẰNG HỌC MÁY Bùi Thanh Hùng(1) (1) Trường Đại học Thủ Dầu Một Ngày nhận bài 5/09/2020; Ngày gửi phản biện 10/09/2020; Chấp nhận đăng 20/10/2020 Liên hệ email: hungbt.cntt@tdmu.edu.vn https://doi.org/10.37550/tdmu.VJS/2020.06.089Tóm tắt Trong cách mạng công nghiệp 4.0, việc áp dụng CNTT vào đời sống ngày càng thiếtthực. Các công việc cũng cần có những xử lý của máy móc, trong đó có thể kể tới nhữngbài toán phân tích và dự đoán kết quả của người tìm việc và người tuyển dụng. Các ứngviên tìm việc và nhà tuyển dụng cũng muốn có những thông tin và kết quả dự đoán chínhxác nhằm có những đề xuất công việc phù hợp với bản thân mình. Nghiên cứu này được xâydựng dựa trên nhu cầu thực tế về việc ứng dụng công nghệ đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằnghọc máy đáp ứng yêu cầu của người tìm việc và nhà tuyển dụng trong quá trình đánh giáhồ sơ tuyển dụng, đánh giá và đề xuất các công việc phù hợp với bộ hồ sơ. Chúng tôi đềxuất sử dụng 3 phương pháp học máy (Support Vector Machine - SVM, Decision Tree - DT,Random Forest - RF) để dự đoán hồ sơ tuyển dụng. Cơ sở đánh giá trên bộ dữ liệu củaTrung tâm Giới thiệu việc làm tỉnh Bình Dương. Trên cơ sở phương pháp cho kết quả tốtnhất, chúng tôi xây dựng ứng dụng đánh giá hồ sơ tuyển dụng và trực quan hóa kết quả.Từ khóa: đánh giá, hồ sơ tuyển dụng, học máyAbstract EVALUATING RECRUITMENT PROFILE USING MACHINE LEARNING In the era of industrial revolution 4.0, the application of IT has been playing asignificant role. Analyzing and predicting the results of recruitment profile have graduallybecome the hot topic of interest to both researcher and business. By analyzing andpredicting the recruitment profile, recruiters could evaluate candidate insights as well aspredict which job is suitable for candidates. In this research, we propose evaluatingrecruitment profile using machine learning approach. We use Support Vector Machine(SVM), Decision Tree (DT), and Random Forest (RF) to evaluate recruitment profile. Ourexperiments on the dataset of the Binh Duong Job Center show the good results.1. Giới thiệu Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin làm cho máy tính trở thànhphương tiện không thể thiếu được trong mọi lính vực đời sống. Công nghệ thông tincàng phát triển thì con người càng có nhiều những phương pháp mới, công cụ mới đểxử lý thông tin và nắm bắt được nhiều thông tin hơn. Công nghệ thông tin được ứngdụng trong mọi ngành nghề, mọi lĩnh vực sản xuất, kinh doanh, du lịch là một xu hướng 3 https://doi.org/10.37550/tdmu.VJS/2020.06.089tất yếu. Kết quả của việc áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý là việc hình thànhcác hệ thống thông tin quản lý nhằm phục vụ cho nhu cầu xử lý dữ liệu và cung cấpthông tin cho các chủ sở hữu hệ thống đó. Trong kinh doanh mọi doanh nghiệp đều phải tiến hành tuyển dụng nhân sự. Côngtác tuyển dụng nhân sự có một vai trò hết sức quan trọng, nó là tiền đề của bố trí, sửdụng và đào tạo phát triển. Tuyển dụng nhân sự được tiến hành thường xuyên bởi vìnhân sự của doanh nghiệp có thể biến động bất ngờ và ngẫu nhiên. Tuyển dụng nhân sựlà một quy trình, được tiến hành qua nhiều bước, trong đó có một bước rất quan trọngđó là đánh giá ứng viên. Đánh giá, lựa chọn ứng viên là quá trình so sánh nhiều ứng viên khác nhau vớicác tiêu chuẩn tuyển dụng để xác định ứng viên đáp ứng tốt nhất. So sánh các ứng viênlà một việc khó, nhất là khi có rất nhiều các ứng viên. Vì vậy, trước khi tiến hành đánhgiá ứng viên tổ chức cần xác định được quy trình và các tiêu chuẩn đánh giá cùng mộtphương pháp thống nhất để so sánh nhằm tìm ra ứng viên phù hợp nhất. Có 2 phương pháp thường dùng để đánh giá, so sánh các ứng viên là xếp hạng vàchấm điểm: (1) Phương pháp xếp hạng (ứng viên được xếp hạng theo các tiêu chuẩntuyển dụng); (2) Phương pháp chấm điểm (để đánh giá, so sánh các ứng viên cần chấmđiểm từng ứng viên theo các tiêu chuẩn xét tuyển; điểm cho mỗi tiêu chuẩn cần đượcquy định cụ thể). Phương pháp xếp hạng có nhược điểm là phải xác định được mức độquan trọng của mỗi tiêu chuẩn trong đánh giá tổng thể. Việc xếp hạng không thể tiếnhành được cho đến khi đã đánh giá xong tất cả các ứng viên. Nếu có nhiều ứng viên thìthật khó có thể nhớ chính xác thông tin của mỗi ứng viên. Dù có các phương pháp đánh giá, so sánh các ứng viên, tuy nhiên không cóphương pháp nào là hoàn hảo và tất cả chúng ta đều có thể cho điểm những ứng viên màchúng ta thích cao hơn so với những ứng viên mà chúng ta không thích. Không phải dễdàng có được sự đánh giá hoàn to ...