目前招聘正在发生变化。一方面，申请流程日益数字化，另一方面，申请人对企业的期望也越来越高。冗长、繁琐的申请流程已不再合适，并且成为申请人的眼中钉。通过使用算法进行（部分）自动化的申请人预选可以最大限度地减少处理时间。从在线约会平台上已经知道的是所谓的匹配。在这里，软件根据某些标准匹配两个人。这在招聘中是可以比较的。我们试图根据相关技能和知识为广告职位找到合适的申请人。通过自动化，公司除了节省时间和成本之外，还希望人事决策更加客观。
但匹配真的能带来预期的附加值吗？未来还需要招聘人员吗？这些问题作为最终论文的一部分与一家咨询公司的内部申请人管理部门合作进行了审查。这篇博文旨在提供对这项工作的深入了解并展示调查结果。
匹配算法如何在申请人预选中发挥作用？
在当今的在线申请流程中，来自不同文档（例如简历或证书）的大 食品和饮料电子邮件列表 量数据经常汇集在一起。对于初次预选，招聘人员必须首先从申请文件中费力地筛选其中包含的信息，然后与相应职位的要求进行比较。对于这项任务，公司越来越多地使用能够自动进行合身比较的算法。特定于工作的选择因素（例如硬技能和软技能）由招聘人员和专业部门提前确定，并根据相关性进行加权。一旦申请人数据以结构化形式提供，例如通过简历解析器，就会通过算法将其与工作要求进行比较，进行评估，有时会预先选择合适的候选人。可以通过技能特征的简单目标/实际比较来进行比较。这是通过基于关键字和语义匹配或通过基于申请人的个性评估的打字以数值的形式发生的。
自动匹配在实践中的应用
为了找出自动匹配在申请人预选中的时间附加值，对一家公司的四名招聘人员进行了时间序列实验。首先，通过调查确定预选过程中当前五个工作日内的时间消耗。新开发的算法旨在比较硬技能，然后用于第二次测量。
比较的基础是各个职位要求的技能特征以及申请人在这方面的自我评估。申请时，他们还被要求通过聊天机器人回答有关与各自职位相关的技能的问题。然后通过算法将评估结果与工作要求进行比较，得出匹配的结果。招聘人员可以在第二个衡量阶段的预选过程中将其作为附加信息。然后通过调查再次确定所需的处理时间，并与第一次测量的结果进行比较。
调查结果
在测量期间确定了总共 70 个预选过程的处理工作量。研究发现，两个测量周期之间每个预选过程平均节省 1 分 21 秒的时间。因此，与没有匹配算法时测得的处理时间相比，所需时间减少了约 31%。