Eine Game-Changing Lösung für intelligentere Einstellungsentscheidungen
Umgestaltung der Personalbeschaffung mit AI-gesteuertem Kandidaten-Matching
Kunde
Ein weltweit führender Personalvermittler, der seine Einstellungsprozesse modernisieren wollte, um den dynamischen Anforderungen des Arbeitsmarktes gerecht zu werden.
Zielsetzung
Das Projekt zielte darauf ab, die manuelle Vorauswahl durch eine KI-gestützte Plattform zu ersetzen, die Kandidatenprofile mit den Stellenanforderungen abgleicht, die Zeit bis zur Einstellung verkürzt, die Effizienz der Personalbeschaffer verbessert und die Einstellungsergebnisse durch Echtzeiteinblicke und Automatisierung erhöht.
Umgestaltung der Personalbeschaffung mit AI-gesteuertem Kandidaten-Matching
Eine Game-Changing Lösung für intelligentere Einstellungsentscheidungen
Kunde
Ein weltweit führender Personalvermittler, der seine Einstellungsprozesse modernisieren wollte, um den dynamischen Anforderungen des Arbeitsmarktes gerecht zu werden.
Zielsetzung
Das Projekt zielte darauf ab, die manuelle Vorauswahl durch eine KI-gestützte Plattform zu ersetzen, die Kandidatenprofile mit den Stellenanforderungen abgleicht, die Zeit bis zur Einstellung verkürzt, die Effizienz der Personalbeschaffer verbessert und die Einstellungsergebnisse durch Echtzeiteinblicke und Automatisierung erhöht.
Wichtigste Herausforderungen
Ineffizientes manuelles Screening
Personalvermittler waren bei der Überprüfung von Lebensläufen auf arbeitsintensive manuelle Prozesse angewiesen, was zu erheblichen Verzögerungen in der Einstellungszeit führte.
Ungenaues Matching von Bewerbern
Herkömmliche Systeme hatten Schwierigkeiten, Kandidaten effektiv mit den zu besetzenden Stellen abzugleichen, was zu schlechten Einstellungsentscheidungen und höheren Fluktuationsraten führte.
Fragmentierte Datenquellen
Personalvermittler hatten Probleme, Daten aus verschiedenen Plattformen zu konsolidieren, was zu inkonsistenten und unvollständigen Kandidatenprofilen führte.
Begrenzte Automatisierung
Der Mangel an automatisierten Arbeitsabläufen führte dazu, dass sich wiederholende Aufgaben wertvolle Zeit in Anspruch nahmen und von strategischen Einstellungsaktivitäten ablenkten.
Unzureichende Einblicke und Berichte
Altsysteme boten nur begrenzte Analysemöglichkeiten, so dass es für Personalvermittler schwierig war, Trends zu erkennen oder Entscheidungsprozesse zu verbessern.
Mangelnde Skalierbarkeit
Bestehende Systeme waren nicht in der Lage, das wachsende Volumen an Bewerbern und Stellenausschreibungen zu bewältigen, da die Anforderungen an die Personalbeschaffung stiegen.
Suboptimale Erfahrung für Bewerber
Verzögerungen in der Kommunikation, mangelnde Transparenz und ineffiziente Prozesse führten zu Unzufriedenheit bei den Stellensuchenden und beeinträchtigten die Arbeitgebermarke des Unternehmens.
Unser Ansatz
Bei MDS verwenden wir einen ganzheitlichen und strategischen Ansatz, um Lösungen zu entwickeln, die unmittelbare Herausforderungen lösen und langfristige Auswirkungen gewährleisten.
01. Eingehende Workflow-Analyse
Wir haben den Lebenszyklus der Rekrutierung detailliert analysiert, um Engpässe bei der Abstimmung zwischen Bewerbern und Stellen und Ineffizienzen in bestehenden Prozessen zu identifizieren.
03. Iterativer Entwicklungsprozess
Einsatz agiler Methoden zur Iteration und Verfeinerung der Plattform unter Einbeziehung von laufendem Feedback zur Anpassung an die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer.
02.Maßgeschneiderte KI-Implementierung
Entwicklung und Einsatz von KI-basierten Matching-Algorithmen, die sich an die Anforderungen von Personalverantwortlichen anpassen und eine präzise und automatisierte Bewerberauswahl ermöglichen.
04. Skalierbarkeit und Langfristigkeit
Entwicklung einer skalierbaren Plattform, die mit dem Unternehmen wachsen kann und Funktionen enthält, die künftige Fortschritte in der Rekrutierungstechnologie unterstützen.
Kernfunktionen
Intelligentes Kandidaten-Matching
KI-gestützte Algorithmen analysieren Profile und Stellenbeschreibungen für einen optimalen Abgleich auf der Grundlage mehrerer Parameter.
Automatisiertes Screening von Lebensläufen
Reduziert den manuellen Arbeitsaufwand durch automatisches Screening, Shortlisting und Ranking von Kandidaten.
Analyse-Dashboard in Echtzeit
Bietet Einblicke in Einstellungstrends, Kandidatenengagement und Leistungsmetriken.
Verbessertes Bewerbererlebnis
Ermöglicht die transparente Verfolgung von Bewerbungen, personalisierte Kommunikation und schnellere Antwortzeiten für Stellensuchende.
Anpassbare Workflow-Automatisierung
Ermöglicht Recruitern, Workflows für verschiedene Rollen, Branchen und Einstellungsanforderungen anzupassen.
PHP (CodeIgniter), HTML, CSS
für die Entwicklung von reaktionsfähigen und interaktiven Frontends.
Python (Flask, Django)
für robuste und skalierbare Backend-Funktionalitäten.
AWS EC2
für zuverlässige und skalierbare Rechenleistung.
AWS RDS
für effiziente und verwaltete Datenbankdienste.
AWS S3
für sichere und skalierbare Dateispeicherung.
ChatGPT
für KI-gesteuerte Konversations- und Verarbeitungsfunktionen.
Ergebnisse und Auswirkungen
Rationalisierter Einstellungsprozess
Das automatisierte Matching-System hat die Zeit, die benötigt wird, um Kandidaten mit geeigneten Stellenangeboten zu verbinden, erheblich reduziert und damit die Effizienz gesteigert.
Verbessertes Erlebnis für Bewerber und Personalvermittler
Eine benutzerfreundliche Oberfläche und KI-gesteuerte Einblicke förderten das Engagement von Recruitern und Kandidaten.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Echtzeit-Dateneinblicke ermöglichten es Personalverantwortlichen, fundierte Entscheidungen zu treffen und so ihre Strategien zur Talentgewinnung zu optimieren.
Erhöhte Genauigkeit beim Kandidaten-Matching
Die KI-gestützte Plattform minimiert Fehlbesetzungen und gewährleistet eine höhere Übereinstimmung zwischen den Fähigkeiten der Bewerber und den Stellenanforderungen.
Skalierbare Rekrutierungslösung
Die Skalierbarkeit der Plattform unterstützt die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen und lässt sich für künftiges Wachstum nahtlos in bestehende Systeme integrieren.
Unsere Fallstudien
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