一种数字化人力资源管理的人岗匹配算法

摘要

一种数字化人力资源管理的人岗匹配算法，步骤1：获取企事业单位岗位体系及当前在岗人员信息；步骤2：根据企事业单位在岗人员样本模型建立能力模型：步骤3：根据企事业单位在岗人员样本模型建立招聘版块模型；步骤4：将竞聘人员简历与招聘版块模型进行信息匹配；步骤5：将一审竞聘人员简历与基本能力模型进行信息匹配；步骤6：将二审竞聘人员简历与特定能力模型进行信息匹配；步骤7：将三审竞聘人员简历与企事业单位在岗人员样本模型进行信息匹配；步骤8：根据终审竞聘人员简历，分配岗位。运用了大数据匹配算法，将竞聘人员简历和各个模型计算匹配度，提高准确度，解决了海量人才与岗位之间的匹配的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及人力资源管理中岗位管理技术领域，具体涉及一种数字化人力资源管理的人岗匹配算法。

背景技术

随着社会的发展，企事业单位的岗位工作效率决定一个企业单位或者事业的工作进度和工作效率。企事业单位，即企业单位及事业单位。企业单位一般默认指的是国有企业单位。事业单位，是指由政府利用国有资产设立的，从事教育、科技、文化、卫生等活动的社会服务组织。事业单位接受政府领导，是表现形式为组织或机构的法人实体。

国有企业的干部管理和队伍建设工作随着国企深化改革和“国企走出去”的发展目标提出了更高的要求，其中人岗匹配在干部管理工作中起到至关重要的作用，即为目标岗位挑选任职要求最符合和工作经历最匹配的候选人，以发挥人才在目标岗位的最大价值。

现有人才选拔评估工作仍以主观打分判断为主，欠缺对人才每一段工作履历价值和目标岗位匹配程度的量化分析。人为打分易造成评价标准不一致和由于打分群体不同而分数缺乏可比性等问题。因此，人为打分的方式一方面无法满足量化分析的要求，另一方面易造成缺乏可比性和公正性的问题。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种数字化人力资源管理的人岗匹配算法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种数字化人力资源管理的人岗匹配算法，包括有以下步骤：

步骤1：获取企事业单位岗位体系及当前在岗人员信息；

步骤2：根据企事业单位在岗人员样本模型建立能力模型：

步骤3：根据企事业单位在岗人员样本模型建立招聘版块模型；

步骤4：将竞聘人员简历与招聘版块模型进行信息匹配；

步骤5：将一审竞聘人员简历与基本能力模型进行信息匹配；

步骤6：将二审竞聘人员简历与特定能力模型进行信息匹配；

步骤7：将三审竞聘人员简历与企事业单位在岗人员样本模型进行信息匹配；

步骤8：根据终审竞聘人员简历，分配岗位。

本发明还具有以下附加技术特征：

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤1中：收集企事业单位当前的岗位体系，包括组织架构、部门职能、岗位说明书；收集企事业单位当前在岗人员的基础信息，包括姓名、所属部门、岗位、性别、年龄、学历、工龄、用工类型；收集企事业单位当前的用工信息，包括近期工作总结及计划、工作内容、兼岗情况、请假及考勤情况、主观工作压力、效率、质量；收集企事业单位标杆在岗人员样本名单；生成企事业单位在岗人员样本模型。

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤2中：所述职位能力模型包括两种基本能力模型和特定能力模型，基本能力模型包含基本的技能要求和企业文化，特定能力模型包含特定岗位的技能要求；通过企业HR采集现有招聘岗位上优秀表现的员工的数据，该数据的采集通过模拟和评测完成，同时采集岗位表现评判矩阵，将这些数据中的共性归入公司的基本能力模型，将其余数据(特定岗位的技能要求)归入特定能力模型。

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤3中：招聘版块模型包括：基本信息版块，教育以及培训要求版块，岗位要求版块、岗位职责版块、职业发展倾向板块、以及其他招聘要求版块。

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤4中：招聘版块模型，在服务器中自动生成标准招聘模型；将竞聘人员简历与招聘版块模型进行信息匹配，从招聘版块模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名；按照位次顺序选择得到一审竞聘人员简历。

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤5中：将一审竞聘人员简历与基本能力模型进行信息匹配，从基本能力模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名；按照位次顺序选择得到二审竞聘人员简历。

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤6中：将二审竞聘人员简历与特定能力模型进行信息匹配，从特定能力模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名；按照位次顺序选择得到三审竞聘人员简历。

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤7中：将三审竞聘人员简历与企事业单位在岗人员样本模型进行信息匹配，从企事业单位在岗人员样本模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名；按照位次顺序选择得到终审竞聘人员简历。

作为本发明技术方案进一步具体优化的：步骤8中：根据终审竞聘人员简历，分配岗位的方法是：

步骤一：岗位初步筛选名单；

岗位制度门槛要求+岗位优秀任职要求；

筛选符合条件候选人；

业务人员根据实际需求调整筛选条件；

形成初筛名单；

步骤二：算分模型择优筛选；

基于干部履历算分模型调整考察维度权重；

形成候选人整体分数；

步骤三：候选干部排名对比；

根据候选人最终分数进行排名。

形成最终动议名单本发明和现有技术相比，其优点在于：

优点(1)：为了给目标岗位匹配最优候选人，需要采取更为公平公正、逻辑清晰和可量化的方式对候选人才的工作履历进行评估，并在候选人之间形成排名对比，科学量化地为最终决策提供支持。

优点(2)：本发明运用了大数据匹配算法，将竞聘人员简历和各个模型计算匹配度，并且利用这个数据得出每个人对一个特定职位的竞争力和应聘排名，具有自我学习能力，能够通过训练和使用，提高准确度，解决了海量人才与岗位之间的匹配选择现阶段主要依靠 HR人工海选的问题，节约了时间成本，提升了效率，并且达到更好的效果。

优点(3)：本发明通过对人才过往工作履历的量化分析，即为每一段工作经历的价值基于工作时长并结合参考所在机构、任职层级等多维度要素进行综合评估计分，最终形成对过往履历的总得分。为横向对比候选人提供更为客观的数据支持，提供统一比较标准，有效提升了候选人与目标岗位的匹配程度，和人岗匹配的工作质量。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的数字化人力资源管理的人岗匹配算法示意图；

图2为本发明的根据终审竞聘人员简历，分配岗位的方法示意图；

图3为本发明的根据企事业单位在岗人员样本模型建立能力模型示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明公开的示例性实施例，这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。虽然附图中显示了本发明公开的示例性实施例，然而应当理解，本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。

一种数字化人力资源管理的人岗匹配算法，包括有以下步骤：

步骤1：获取企事业单位岗位体系及当前在岗人员信息。

收集企事业单位当前的岗位体系，包括组织架构、部门职能、岗位说明书。收集企事业单位当前在岗人员的基础信息，包括姓名、所属部门、岗位、性别、年龄、学历、工龄、用工类型。收集企事业单位当前的用工信息，包括近期工作总结及计划、工作内容、兼岗情况、请假及考勤情况、主观工作压力、效率、质量。收集企事业单位标杆在岗人员样本名单。生成企事业单位在岗人员样本模型。

步骤2：根据企事业单位在岗人员样本模型建立能力模型：

所述职位能力模型包括两种基本能力模型和特定能力模型，基本能力模型包含基本的技能要求和企业文化，特定能力模型包含特定岗位的技能要求。通过企业HR采集现有招聘岗位上优秀表现的员工的数据，该数据的采集通过模拟和评测完成，同时采集岗位表现评判矩阵，将这些数据中的共性归入公司的基本能力模型，将其余数据(特定岗位的技能要求)归入特定能力模型。

步骤3：根据企事业单位在岗人员样本模型建立招聘版块模型。

招聘版块模型包括：基本信息版块，教育以及培训要求版块，岗位要求版块、岗位职责版块、职业发展倾向板块、以及其他招聘要求版块。

步骤4：将竞聘人员简历与招聘版块模型进行信息匹配。

招聘版块模型，在服务器中自动生成标准招聘模型。将竞聘人员简历与招聘版块模型进行信息匹配，从招聘版块模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名。按照位次顺序选择得到一审竞聘人员简历。

步骤5：将一审竞聘人员简历与基本能力模型进行信息匹配。

将一审竞聘人员简历与基本能力模型进行信息匹配，从基本能力模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名。按照位次顺序选择得到二审竞聘人员简历。

步骤6：将二审竞聘人员简历与特定能力模型进行信息匹配。

将二审竞聘人员简历与特定能力模型进行信息匹配，从特定能力模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名。按照位次顺序选择得到三审竞聘人员简历。

步骤7：将三审竞聘人员简历与企事业单位在岗人员样本模型进行信息匹配。

将三审竞聘人员简历与企事业单位在岗人员样本模型进行信息匹配，从企事业单位在岗人员样本模型出发，线性回归出各个变量之间的关系，打分算法计算每个学生在每个职位的能力值，然后排序所有人的得分，以百分位获得匹配度指标，，得出竞争力排名。按照位次顺序选择得到终审竞聘人员简历。

步骤8：根据终审竞聘人员简历，分配岗位。方法是：

步骤一：岗位初步筛选名单；

岗位制度门槛要求+岗位优秀任职要求；

筛选符合条件候选人；

业务人员根据实际需求调整筛选条件；

形成初筛名单；

步骤二：算分模型择优筛选；

基于干部履历算分模型调整考察维度权重；

形成候选人整体分数；

步骤三：候选干部排名对比；

根据候选人最终分数进行排名；

形成最终动议名单。为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，上面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行了清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以上对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。