5 단계, 기업은 자체 인재 풀을 만듭니다.
인재 정보의 출처는 주로 웹 사이트, 이메일, 소셜 레이어 및 현장 채용회입니다. 전문 디지털 인텔리전스 도구를 통해 다양한 이력서를 수집하고 분석하여 인재 풀 구축을 위한 기본 정보 지원을 제공할 수 있습니다.
전문 이력서 분석팀은 상술한 웹사이트 이력서, pdf 비표준 이력서, 사진 이력서, 목록 이력서, 스마트 분석에 따라 인재 풀 정보를 추출하여 구조화 정보로 추출한다. 내부 인재 풀 구축의 경우 인재 풀 구축 도구를 사용하여 직원 데이터를 정리하고 인재 풀 기본 정보를 채워 지능적인 인재 풀 구축 프로세스를 형성할 수도 있습니다.
이력서에 회사 이름을 쓰는 것은 줄곧 자료 정리의 난제였다. 예를 들어 회사 이름' 미단' 은 미단 택시 (테이크아웃), 미단과 같은 화려한 표기법이 많다. Com, 신미대, 베이징 삼속등. 이력서에서 이러한 화려한 회사 이름을 인재 풀의 표준화된 데이터로 바꾸려면 이러한 자연어를 분석하고 요약하는 지능형 도구가 필요합니다.
전문 AI 팀의 인재 풀 건설 이력서 총량은 1 억부를 초과할 수 있으며, 처리하기 어려운 많은 인재를 분석하고 기업에 인재 데이터 처리와 초상화 분석을 제공할 수 있다.
인재 풀의 정보를 더욱 보완하기 위해서는 기존 인재 데이터에 대한 심층 발굴이 필요하다. 따라서 인공지능 도구를 사용하면 이력서의 논리적 의문점과 장점을 명확하게 발굴할 수 있을 뿐만 아니라 전문 경험, 업계 경험, 프로젝트 성격, 성과 등을 사용하여 완벽한 태그 체계를 구축할 수 있습니다.
스마트한 인재 풀 건설 도구를 통해 기업들은 이력서가 화사해 보이는 겉모습에 의심스러운 점을 발견할 수 있는 성숙한 인재 풀 건설 방안을 마련할 수 있다.
좋은 인재 풀 건설 관리 방법은 표준화된 지식 라벨에 의존하여 건설된 인재 풀이 지능적인 인재 검색과 일자리 일치를 실현할 수 있도록 합니다. 예를 들어 스마트 검색 엔진에 의지하여' 금융업계에서 SaaS 프로젝트를 한 제품 매니저' 를 찾아 인재 풀의 기존 키워드 검색과는 작별을 고했다.
첫 번째 단계부터 다섯 번째 단계까지는 "인재 풀을 만드는 방법" 의 완전한 과정입니다. 지속적인 반복 업그레이드와 함께 우필선 지능 도구는 이미 거의 억 부의 이력서에 대한 인재 초상화 분석과 인재 풀 건설을 완료했다.
인재 풀 생성 및 관리 프로그램은 채용 담당자의 수동 평가에 따라 인재 풀을 형성해야 합니다. 그래서 인재 풀을 만드는 주된 이유는 대부분의 기업들의 엄청난 노동 부담을 덜어주기 위한 것이다.