| Title: | Автоматизированная система оптимизации процесса найма и безопасного управления данными персонала |
| Other Titles: | Automated system for hiring process optimization and secure personal data management |
| Authors: | Войтович, В. А. |
| Keywords: | материалы конференций;автоматизированные системы;оптимизация найма;персональные данные;безопасность данных;HR-автоматизация |
| Issue Date: | 2026 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Войтович, В. А. Автоматизированная система оптимизации процесса найма и безопасного управления данными персонала = Automated system for hiring process optimization and secure personal data management / Е. А. Войтович // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 649–651. |
| Abstract: | В статье рассматривается автоматизированная система оптимизации процесса найма, которая является частью HRM-платформы. Система предназначена для ускорения первичного отбора кандидатов, повышения качества сопоставления резюме с требованиями вакансий и обеспечения контролируемой обработки персональных данных. В основе решения лежит применение методов обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей для извлечения структурированных сведений из резюме, нормализации навыков, опыта и других значимых характеристик кандидата, а также для формирования объяснимого ранжирования. С практической точки зрения, система поддерживает резюме в форматах PDF и DOCX, сохранение связи извлечённых фактов с исходными фрагментами текста и использовании этих фрагментов при объяснении результатов анализа. Отдельное внимание уделяется обработке русскоязычных и англоязычных резюме, а также вопросам оценки качества AI-модуля и снижения рисков при работе с чувствительными данными. |
| Alternative abstract: | The paper presents an automated system for hiring process optimization developed as a part of an HRM platform. The system is aimed at accelerating the initial screening stage, improving the consistency of candidate-to-vacancy matching, and supporting secure processing of personal data. The proposed solution applies natural language processing methods and large language models to extract structured information from CVs, normalize skills and experience, and generate an explainable ranking of candidates. The system supports PDF and DOCX resumes, preserves links between extracted facts and source text fragments, and operates with both Russian- and English language CVs. Special attention is paid to evaluation of extraction and ranking quality, robustness of the AI module, and controlled handling of sensitive personnel data. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64903 |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
