Команда студентов и сотрудников ТГУ разработала систему поиска специалистов для решения отраслевых задач в нефтегазовой промышленности. По данным студенческих публикаций – статей, курсовых, выпускных работ – алгоритм может находить молодого специалиста, который способен устранить возникшую проблему, например, такую как низкая эффективность месторождения или необходимость геологоразведки. Это поможет отделам кадров сделать их работу по формированию кадрового резерва более быстрой и эффективной.
Идея алгоритма была предложена на воркшопе форума новых решений U-NOVUS–2019, где представители «Газпромнефть НТЦ» поставили перед участниками задачу поиска специалистов для решения специфических задач.
– Нам рассказали, что их отдел кадров просматривает тысячи резюме в поисках подходящего сотрудника, и 99% не соответствуют нуждам компании. А ведь намного проще напрямую найти человека, который разбирается в требуемой сфере, тогда повышается вероятность, что проблема будет решена быстро и качественно, – объяснил один из разработчиков, сотрудник ТГУ Алексей Бочаров. – Один из способов – автоматизированный поиск по текстам выпускных квалификационных работ, студенческих публикаций и выступлений на конференциях. Эти данные демонстрируют, в какой сфере человек является специалистом.
Существующие сейчас алгоритмы могут анализировать библиографическое описание публикаций: заголовок, год, университет и другие параметры. Но эти данные не дают полной картины, в какой области автор специализируется и какие задачи он может решать. Команда ТГУ предложила анализировать непосредственно тексты по их терминологическому составу и соотносить результаты с существующими отраслевыми проблемами.
– Сотруднику отдела кадров необходимо вписать в поисковую строку существующую проблему, например, низкая эффективность экспорта, естественное истощение сырьевой базы или низкий уровень энергосбережения, и алгоритм по составленным нами таблицам выявляет должность, на которую нужен специалист, инфраструктурные объекты и природные объекты, с которыми нужно работать, и предпочтительные методы действия. Полученные результаты соотносятся с ключевыми словами из публикаций автора, и алгоритм выдает отделу кадров список возможных претендентов на должность, – рассказал Алексей Бочаров.
Над созданием алгоритма работали студенты магистратуры «Компьютерная и когнитивная лингвистика», бакалавры ММФ и ФилФ, работающие в лаборатории когнитивных исследований языка ТГУ.
– Работа команды была высоко оценена ведущими сотрудниками «Газпромнефть НТЦ», которые увидели возможность практического применения алгоритма при подборе кадров. В настоящее время обсуждается возможность внедрения разработанных алгоритмов для решения внутренних задач компании. Таким образом, будет получен продукт, готовый к выводу на рынок, – отметила зав. лабораторией когнитивных исследований языка, профессор Зоя Резанова. – Я бы хотела подчеркнуть, что сформированная команда является студенческой межфакультетской и обладает компетенциями в области лингвистики, математики и компьютерных наук.