سیستم هوشمند تطبیق افراد با مشاغل با استفاده از هوش مصنوعی

ما به دنبال توسعه یک سیستم هوشمند هستیم که بتواند با تحلیل ویژگی‌های فردی و حرفه‌ای افراد، بهترین جایگاه شغلی را در سازمان به آن‌ها پیشنهاد دهد. این سیستم برای کارکنان فعلی سازمان و متقاضیان جدید قابل استفاده خواهد بود و هدف آن بهبود کیفیت فرآیند استخدام، افزایش بهره‌وری نیروی انسانی و بهینه‌سازی تخصیص وظایف در سازمان است. نکته بسیار مهم: این سیستم باید به‌صورت داخلی (On-Premises) نصب و اجرا شود و بدون اتصال به اینترنت کار کند تا امنیت داده‌ها و الزامات حریم خصوصی سازمانی کاملاً رعایت گردد. شرح دقیق ورودی‌ها 1. داده‌های فردی: رزومه‌ها: شامل تحصیلات، مهارت‌ها، سوابق کاری، گواهینامه‌ها، زبان‌ها و پروژه‌ها نتایج آزمون‌های روان‌سنجی: تست‌های شخصیت‌شناسی (مثل مدل پنج عاملی شخصیت) و آزمون‌های شناختی داده‌های رفتاری: شامل ارزیابی‌های 360 درجه یا فرم‌های خودارزیابی 2. داده‌های مشاغل: شرح وظایف شغلی: مسئولیت‌ها، مهارت‌های الزامی، ویژگی‌های رفتاری مورد انتظار شاخص‌های عملکردی (KPIs): معیارهای سنجش موفقیت در هر نقش ساختار سازمانی: اطلاعات مربوط به دپارتمان‌ها و سلسله‌مراتب سازمانی شرح دقیق خروجی‌ها: ارزیابی تطبیق کارکنان فعلی: ارائه نمره تطبیق (Fit Score) و پیشنهاد جایگاه‌های بهتر در سازمان پیشنهاد موقعیت شغلی مناسب برای متقاضیان جدید: همراه با دلایل تطبیق داشبورد مدیریتی: تحلیل وضعیت کلی منابع انسانی و شاخص‌های عملکردی عملکردهای اصلی سیستم: پردازش داده‌های متنی و عددی با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) توسعه مدل‌های یادگیری ماشین جهت پیش‌بینی میزان تطبیق طراحی سیستم توصیه‌گر برای پیشنهاد جایگاه‌های شغلی ایجاد رابط کاربری داخلی (Desktop یا Local Web Application فقط در شبکه سازمانی) ذخیره‌سازی داده‌ها روی سرورهای داخلی سازمان اجرای کامل بدون نیاز به اتصال اینترنت ملاحظات زیرساخت فنی: سیستم باید On-Premises نصب شود و از ارتباط اینترنتی بی‌نیاز باشد استفاده از PostgreSQL یا MySQL برای پایگاه داده داخلی دسترسی به سیستم تنها از طریق شبکه داخلی (Intranet) پشتیبانی از بکاپ‌گیری خودکار و بازیابی داده‌ها ابزارها و فناوری‌های مورد استفاده: زبان برنامه‌نویسی Python کتابخانه‌های یادگیری ماشین: Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch ابزارهای پردازش زبان طبیعی: spaCy، Hugging Face Transformers پایگاه داده PostgreSQL یا MySQL فریمورک‌های Flask یا Django برای رابط کاربری داخلی ویژگی‌های مورد انتظار: دقت تطبیق بالای 80٪ پاسخ‌دهی کمتر از 10 ثانیه به هر پرس‌وجو امنیت کامل اطلاعات و عدم خروج داده از سازمان قابلیت مقیاس‌پذیری برای بیش از 10 هزار پروفایل ملاحظات اخلاقی ناشناس‌سازی داده‌های حساس اخذ رضایت آگاهانه از کاربران رعایت استانداردهای حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR) استفاده از مدل‌های Fairness-Aware ML جهت کاهش سوگیری شفاف‌سازی دلایل تصمیمات سیستم با استفاده از مدل‌های Explainable AI مدیریت ریسک استفاده از داده‌های شبیه‌سازی‌شده در صورت کمبود داده آزمایش الگوریتم‌های مختلف جهت جلوگیری از افت دقت مدل تدوین و پیاده‌سازی استانداردهای سختگیرانه اخلاقی برنامه‌ریزی برای منابع پشتیبان و مقابله با تأخیرهای احتمالی