news
2021-07-13

Data Science для обучения и трудоустройства в IT — как работает HiBrain

2021-07-13T09:00:00.000Z

Образовательный проект HiBrain внедрил в свою платформу рекомендательную систему на основе алгоритмов машинного обучения. Теперь поисков курсов и вакансий в IT станет проще для пользователей в трёх регионах — платформа сама подскажет, что выбрать на основе знаний разработчика.

87

Прошлогодний тест-драйв удалённого формата работы, ускоренная цифровизация большинства сфер экономики и нехватка специалистов побудили рекрутинг IT-компаний чаще выходить за пределы домашнего региона. На кадровом рынке сложилась тенденция, когда IT-специалисты выбирают между несколькими офферами от работодателей — спрос компаний на кадры существенно превышает число активных резюме.

Например, число открытых вакансий в Нижегородской области за 2020 год — в регионе с самой высокой плотностью IT-населения (2,6%) в стране — составило 13584 предложения, при этом во втором полугодии их число выросло на 25% в сравнении с первым. Актуальный региональный индекс обеспеченности вакансий IT-специалистами составил 1,2 — это ниже среднего показателя по стране. Например, в Москве этот индекс равен 1,9.

Чтобы помочь HR-департаментам спрогнозировать динамику рынка труда в фокусных для них стеках и направлениях, разработчики HiBrain усовершенствовали функционал платформы.

Графовая аналитика для поиска кадров: как работает платформа HiBrain

Проект стартовал в мае 2019 года как агрегатор очных IT-курсов нижегородских вузов. В процессе работы стало ясно — недостаточно пройти курсы, чтобы обучить специалиста, нужно сразу изучать технологии, которые работодатель требует в вакансии. Чтобы ускорить поиск подходящих программ обучения, на HiBrain запустили рекомендательную систему, работа которой основана на внутреннем аналитическом ядре данных HR-рынка и образовательных IT-курсов. Это позволяет пользователям в удобном формате оценить свои компетенции, выбрать подходящие курсы и выстроить траекторию образовательного и карьерного развития.

Центральный алгоритм платформы разработан на основе графовой модели. С её помощью IT-компании могут прогнозировать изменения на кадровом рынке и нанимать специалистов в любом из подключённых регионов, исходя из задач своих проектов. А IT-специалисты и команды разработчиков могут мониторить востребованность навыков у конкретных работодателей и в индустрии в целом, а также анализировать и повышать свою компетентность на основе рекомендаций платформы HiBrain.

«В основу рекомендательной системы HiBrain мы заложили технологии графовых моделей, поскольку они учитывают взаимодействия между навыками. Мы понимаем, что недостаточно просто дать специалисту знания по самым популярным навыкам — не менее важно, чтобы этот набор знаний соответствовал актуальным ожиданиям работодателя от кандидатов на конкретные позиции. Иначе мы получаем специалиста, который понемногу подходит для разных вакансий, но без дообучения его нельзя принять ни на одну из них»,рассказал технический руководитель проекта HiBrain Ксения Плесовских.

Принцип работы рекомендательной системы HiBrain

Алгоритмы, на основе которых работает платформа, помогают составить индивидуальную траекторию развития, выбрав среди множества учебных курсов наиболее эффективные для достижения профессиональных целей специалиста:

1. Из открытых внешних источников (например, с сайтов, из соцсетей) и внутренних данных IT-компаний (например из отзывов коллег, результатов тестирования при прохождении собеседований) собираются ключевые характеристики IT-специалистов: используемые языки программирования, библиотеки, среды разработки, технологии, инструменты и прочее.

2. На их основе автоматически формируется база данных, которую алгоритм использует для анализа открытых вакансий в IT-компаниях. Это позволяет ему соотносить требования работодателей с компетенциями кандидатов, которые находятся в поиске работы.

3. В личном кабинете пользователям доступна инфографика о самых популярных технологических стеках. Она отражает, какие навыки и в каком сочетании наиболее востребованы в IT-компаниях региона. Заполнив профиль, IT-специалист может оценить свой уровень компетенций и выбрать личную траекторию дальнейшего развития в IT. Работодателям графовая модель поможет сориентироваться, какие навыки уже есть у специалиста, а какие ему рекомендуется освоить.

hibrain_graph.png

Для валидации навыков потенциальных сотрудников IT-работодателям стал доступен функционал для входного и выходного тестирования кандидатов. IT-специалисты могут самостоятельно или после отклика на вакансию пройти доступные тесты от интересующей IT-компании и получить предварительную оценку своих знаний и опыта. Обновлённый функционал платформы также упрощает пользователям получение обратной связи и рекомендаций от преподавателей и работодателей.

Сейчас HiBrain аккумулирует информацию о наличии профильных курсов, количестве IT-специалистов и востребованных технологических стеков Москвы, Нижегородской и Омской областей. В ближайшее время запланировано дополнение аналитики данными ещё по 3-5 регионам. Визуализация этих данных поможет компаниям проанализировать, в каком городе искать компетентных сотрудников для решения своих бизнес-задач.

«Мы находимся в ситуации, когда основной проблемой рынка труда является дефицит высококвалифицированных специалистов. Поэтому важность качественной и своевременной подготовки кадров возрастает. В основе алгоритмов рекомендательных систем HiBrain лежит глубокий анализ рынка труда. Мы понимаем, какие навыки и в каком количестве требуются работодателям, и сотрудничаем в этом направлении с вузами»,комментирует основатель HiBrain, заместитель генерального директора IT-компании Lad, Марат Мухарьямов.