Unser Tool „CV Screening“ liest Lebensläufe, identifiziert die Informationen, ordnet diese in vordefinierte Kategorien ein und überträgt sie in eine Datenbank. Das Tool arbeitet hierbei mit Hilfe von künstlicher Intelligenz. Anhand der gesammelten Daten ermöglicht es somit dem User, eine Auswahl an Mitgliedern anhand von ihm angegebener Skill-Sets zu finden. Darüber hinaus hat der User auch eine Übersicht über bestimmte Qualifikationen und Fähigkeiten der Mitglieder.
Das Tool verringert somit nicht nur den Zeitaufwand der Vorauswahl im Recruiting-Prozess sondern ermöglicht auch eine einfachere interne Personalbesetzung für Projekte. Anhand einer Suchfunktion können Mitarbeiter mit den am besten geeigneten Fähigkeiten einfach ausfindig gemacht werden und somit in Projekten eingesetzt werden, in denen ihre Qualifikationen benötigt werden.
Ein weiterer Vorteil ist die enthaltene Kompetenzverteilung. Hier erhält der User einen Überblick, welche Kompetenzen im Unternehmen vorhanden sind. So können leichter Entscheidungen getroffen werden, ob Mitarbeiter geschult werden müssen oder sogar neue eingestellt werden müssten.
„Das Tool extrahiert Informationen aus CVs, die ein Beispiel für unstrukturierte Textdaten sind. In Anbetracht der Tatsache, dass jeden Tag riesige Datenmengen erzeugt werden, wird die Automatisierung der Verarbeitung dieser Daten immer vitaler“, berichtet Sefa Ekin Yilmaz, die Entwicklerin von CV Screening. „Einer meiner stärksten Motivatoren an diesem Projekt zu arbeiten, war es, meine Fähigkeiten in diesem Bereich auszubauen. Zudem hatte ich so die Möglichkeiten, weitere Erfahrungen bei der Entwicklung von Webanwendungen sammeln, was mir persönlich sehr am Herzen liegt." (Sefa Ekin Yilmaz, CGI, Werkstudentin)
Tech Stack
Technologien: NLP, NER
CV Screening wurde insbesondere mit Hilfe der Named Entity Recognition (NER) entwickelt. Das Tool wird auf einer Website gehostet, auf der die Nutzer Lebensläufe im docx- oder pdf-Format hochladen können und sogenannte Screen Reports erhalten, die das NER-Modell für jeden überprüften Lebenslauf erstellt. Der generierte Screen Report enthält die Informationen, die das NER-Modell im Lebenslauf findet und in eine der vordefinierten Kategorien einordnet. Der Screen Report lässt sich durch den User zur weiteren Verwendung in einer Datenbank speichern.
