Компания столкнулась с критической нехваткой производственного персонала, что напрямую влияло на выполнение производственных планов и сроков поставок.
Массовый характер найма: требовалось закрывать от 150 до 200 вакансий ежемесячно на разных производственных площадках.
Высокая текучесть кадров: до 35% новых сотрудников увольнялись в первые 3 месяца из-за несоответствия ожиданиям.
Перегруженность HR-отдела: 4 рекрутера не справлялись с потоком резюме и проведением первичных собеседований.
Долгий цикл найма: от размещения вакансии до выхода сотрудника на работу проходило 45-60 дней.
Низкое качество отбора: отсутствие стандартизированной оценки приводило к найму неподходящих кандидатов.
Компания внедрила комплексную систему автоматизации рекрутинга с использованием искусственного интеллекта, которая покрыла весь цикл найма от публикации вакансии до оценки кандидата.
ИИ-генерация вакансий: автоматическое создание привлекательных описаний вакансий с учетом специфики позиций и целевой аудитории.
ИИ-анализ резюме: автоматический скрининг и ранжирование кандидатов по ключевым критериям, выделение наиболее подходящих профилей.
ИИ-оценка персонала: стандартизированное тестирование когнитивных способностей и технических навыков на ранних этапах.
Автоматизированные этапы отбора: чат-боты для первичного интервью и проверки базовых требований.
Онлайн-тестирование и видео-интервью: интегрированные инструменты для дистанционной оценки кандидатов из регионов.
Внедрение системы автоматизированного рекрутинга позволило компании значительно сократить время найма и улучшить качество отбора кандидатов:
ИИ-анализ резюме: интеллектуальный скрининг автоматически ранжирует кандидатов по ключевым критериям.
Автоматизация первичного отбора: чат-боты проводят предварительные интервью, экономя время рекрутеров.
Онлайн-тестирование: интегрированные инструменты оценки позволяют быстро проверить профессиональные компетенции.
Оптимизированные процессы: обратная связь автоматизирована, что ускоряет движение кандидатов по воронке найма.
Снижение времени на поиск кандидатов
Рост показателя удержания персонала с 3 300 до 8 500 сотрудников.
повысили скорость найма
повысили удержание на 1-м месяце
повысили удержание на 3-м месяце работы
повысили удержание на 12-м месяце
“Внедрение автоматизированной системы рекрутинга с ИИ кардинально изменило наш подход к найму. Мы сократили время закрытия вакансий на 65% и значительно повысили качество подбора. Кандидаты теперь проходят стандартизированную оценку, что позволяет нам принимать объективные решения. Особенно ценно, что система помогла нам масштабировать найм без пропорционального увеличения HR-команды.”
Кейс о том, как IT-компания решила проблему дефицита разработчиков и долгого цикла найма с помощью интеллектуальной системы для технического рекрутинга.
Кейс о том, как крупный коммерческий банк решил проблему долгого многоэтапного отбора и дефицита кадров с помощью комплексной системы автоматизации рекрутинга.
Кейс о том, как федеральная розничная сеть решила проблему массового найма в регионах и высокой текучести с помощью интеллектуальной системы автоматизации рекрутинга.
