Projekt Recruitingprozesse mittels Web Analytics optimieren - HTW Chur

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Recruitingprozesse mittels Web Analytics optimieren

Projekt auf einen Blick

Maschinelle Verfahren können die gezielte Suche nach qualifizierten Kandidatinnen und Kandidaten, die Analyse von Karriereverläufen sowie Karriereplanungs- und Weiterbildungsprozesse unterstützen.

Ausgangslage

Die Arbeitsmärkte werden zunehmend dynamischer, wobei die Stellen- und Anforderungsprofile einem kontinuierlichen Wandel unterworfen sind. Dieser führt dazu, dass Weiterbildungsmassnahmen an Bedeutung gewinnen und es vielfach zu Ineffizienzen am Arbeitsmarkt kommt. So können zum Beispiel offene Stellen häufig nicht besetzt werden, obwohl anderswo Arbeitnehmende erst nach unzähligen Bewerbungen eine passende Position finden. Ausschlaggebend hierfür sind zum einen die zu geringe Markttransparenz, zum anderen aber auch der immer schneller werdende soziale und technologische Wandel, der zu einer Entwertung von erworbenen Kenntnissen und zu einer erhöhten Nachfrage nach neuen Qualifikationen und Berufsbildern führt. Arbeitnehmende sind daher gut beraten, ihre Ausbildung, Karriere und Weiterbildung zu planen, um sich an diese dynamischen Rahmenbedingungen anzupassen. Für Unternehmen hingegen wird es immer essenzieller, gezielt neue Talente anzuwerben und parallel dazu durch Personalentwicklungsmassnahmen die Qualifikationsprofile ihrer Mitarbeitenden an neue Anforderungen zu adaptieren.

Projektziel

Das Job-Cockpit-Projekt entwickelt und liefert innovative Instrumente, die Arbeitgebende und Arbeitnehmende bei der Bewältigung dieser Herausforderungen unterstützen. Erstens sollen bestehende Systeme zur Personalsuche mittels semantischer Verfahren in die Lage versetzt werden, besser mit branchenspezifischen Anforderungen und dynamischen Kompetenzprofilen umzugehen. Zweitens soll eine neu geschaffene Analytics-Plattform zu einem besseren Verständnis der Angebots- und Nachfragedynamik am Arbeitsmarkt führen, um Allokations- und Weiterbildungsprozesse gezielt zu optimieren. Die Grundlage hierfür bilden Prozessinnovationen, die es dem Umsetzungspartner erlauben, seine Informationsprozesse deutlich effizienter zu gestalten, indem repetitive, manuelle Tätigkeiten unter Einbeziehung von künstlicher Intelligenz automatisiert werden. Die entwickelten prädiktiven Analysen sollen die Recruitment-Prozesse optimieren und die Transparenz von Karriere- und Marktprozessen erhöhen.

Umsetzung

Im Job-Cockpit-Projekt werden Methoden entwickelt, die es ermöglichen, Stellenprofile aus Web- und Social-Media-Quellen zu extrahieren und visuell darzustellen. Web Analytics und künstliche Intelligenz ermöglichen es, Daten, die für die Suche nach qualifizierten Bewerberinnen und Bewerbern interessant sind (Ausbildung, Skills, Position im Unternehmen, Branche etc.), automatisch zu erkennen und personenbezogene Information im Rahmen eines Anonymisierungsprozesses gezielt zu entfernen. Sämtliche Daten werden mit Wissensquellen des Industriepartnerunternehmens verknüpft, die semantische Suchen, temporale Analysen und Prognosen ermöglichen. So kann man zum Beispiel

  • gezielt nach passenden Bewerberinnen und Bewerbern suchen, wobei das System Zusammenhänge zwischen Ausbildungen, Kompetenzen und Orten verarbeiten kann (dies ermöglicht komplexe Abfragen, wie zum Beispiel «Systemtechnikerin/Systemtechniker mit Spezialisierung in Photonics und mindestens fünf Jahren Berufserfahrung im Umkreis von max. 25 km um Landquart»),
  • typische Karriereverläufe für Branchen und Ausbildungen aufzeigen,
  • die private und unternehmensinterne Karriereplanung mit diesen Verläufen abgleichen, um zu verhindern, dass exzellente Mitarbeitende frühzeitig aus dem Unternehmen ausscheiden,
  • aktuell unbesetzte oder zukünftige Stellenprofile im Unternehmen mit den bestehenden Kompetenzprofilen von Mitarbeitenden vergleichen, um darauf aufbauend Fort- und Weiterbildungsaktivitäten zu planen.

Zwischenstand

  • 25. Januar 2018 – Job-Cockpit-Treffen und technische Demo in Chur, mit Schwerpunkt auf Informationsextraktion und benutzerfreundlichem Design.
  • 18. Dezember 2018 – Job-Cockpit-Treffen in Chur.
  • 31. Oktober 2017 – Das Projektteam reicht den zweiten Projektbericht bei Innosuisse (Kommission für Technologie und Innovation KTI) ein.
  • 24. Oktober 2017 – Ein Prototyp der Job-Cockpit-Komponenten zur automatischen Entdeckung von Ressourcen wird veröffentlicht.
  • 14. September 2017 – Job-Cockpit-Treffen in Chur.
  • 15. Juni 2017 – Erster Testlauf der Job-Cockpit-Daten- und Wissensextraktions-Pipeline, der die automatische Extraktion von Namen und Qualifikationen von Mitarbeitenden aus Webseiten demonstriert.
  • 8. Juni 2017 – Das Job-Cockpit-Projekt wird im Rahmen des Vortrags «Daten als Gold der Moderne – Optimierung von Informations- und Entscheidungsprozessen mittels Big Data» beim Digitalisierungs-Geschäftsessen besprochen.
  • 2. Mai 2017 – Das Projektkonsortium hat mit der Entwicklung der Job-Cockpit-Komponenten zur Webseiten-Segmentierung begonnen.
  • 30. April 2017 – Das Projektteam reicht den ersten Projektbericht bei Innosuisse (Kommission für Technologie und Innovation KTI) ein.
  • 10. April 2017 – Job-Cockpit-Treffen in Thalwil.
  • 31. März 2017 – Ein erster Prototyp der Job-Cockpit-Datenakquisitions-Komponenten wird fertiggestellt.
  • 1. März 2017 - Sandro Hörler wird Mitglied des Job-Cockpit-Forschungsteams.
  • 24. Januar 2017 – Job-Cockpit-Auftakttreffen in Chur.

Resultate

Die entwickelten Innovationen sollen die Effizienz von Rekrutierungsprozessen erhöhen, Mitarbeitende bei der Karriereplanung beziehungsweise Unternehmen bei der Personalplanung unterstützen und dabei helfen, die Arbeitsmarktdynamik besser zu verstehen.

Neben Mitarbeitenden der HTW Chur sind zusätzlich folgende Personen im Projektteam:

  • Cornell Müller, MATCHIX AG
  • Martin Schneider
  • Sacha Uhlmann
  • Sascha Wolski

Weiterführende Information

Research Blog

Unser Research Blog blog.semanticlab.net fasst Artikel, Methoden und Applikationen zusammen, welche für das Projekt MATCHIX relevant sind.

Beteiligte

Das Projekt Job-Cockpit wird von Innosuisse (Kommission für Technologie und Innovation KTI) des Eidgenössischen Departements für Wirtschaft, Bildung und Forschung (Swiss Federal Department of Economic Affairs; FDEA) gefördert.

Projektpartnerin der HTW Chur (Institut für Informationswissenschaft) ist die MATCHIX AG – das innovative Start-up bietet eine fortschrittliche Matching-Technologie an, die Lebensläufe von Kandidaten automatisch passenden Jobangeboten zuordnet.