数据驱动的人力资源管理——基于自然语言处理与机器学习的简历分析

招聘人员在决定是否值得与候选人继续推进招聘流程时，通常花费在每份简历上的时间不到一分钟。招聘人员关注关键词，几乎无法保证候选人筛选过程的公平性。本文的主要范围是通过引入一种数据驱动方法来解决这一问题，该方法展示了如何自动处理简历，并为招聘人员留出更多时间以仅审查有潜力的候选人。此外，我们展示了如何利用机器学习与自然语言处理从简历中提取所有所需信息。信息提取完成后，会计算出一个排名得分。该得分描述了候选人在教育背景、工作经验和技能方面的契合度。随后，本文展示了一个原型应用程序，说明了这种新颖方法如何提高招聘人员的工作效率。该应用程序使招聘人员能够根据预定义的职位描述对候选人进行筛选和排名。在排名的指引下，招聘人员可以从候选人档案中获得更深入的见解，并验证该应用程序为何以及如何对他们进行排名。该应用程序展示了如何通过提供无偏见的招聘决策支持来改进招聘流程。