Техзадание ИИ для HR-процессов

2026-06-11 10:37:24 +00:00 · 2026-06-11 10:37:24 +00:00 · 6abfeadf5b
commit 6abfeadf5b
parent ad8ac00e94
1 changed files with 391 additions and 0 deletions
--- a/TZ_AI_HR.md
+++ b/TZ_AI_HR.md
@ -0,0 +1,391 @@
+# Техническое задание: ИИ для HR-процессов
+
+## 1. Общее описание
+
+**Название:** HR AI Assistant — интеллектуальная система автоматизации HR-процессов.
+
+**Цель:** Внедрение искусственного интеллекта во все процессы управления персоналом: от подбора до прогнозирования текучести. Система работает как единый AI-агент, доступный через чат-интерфейс, HR-портал и API.
+
+**Пользователи:**
+- HR-директор — стратегические запросы, прогнозы, бюджет
+- HR-менеджеры — операционные задачи, документы, коммуникации
+- Руководители отделов — KPI, текучесть, обучение подчинённых
+- Сотрудники — самообслуживание, вопросы, заявки
+
+---
+
+## 2. Технический стек
+
+| Слой | Технология |
+|------|-----------|
+| LLM-модель | OpenAI GPT-4o / локальная Llama 3 70B |
+| RAG (поиск по документам) | LangChain + ChromaDB / Pinecone |
+| Векторная БД | Pinecone / Qdrant / pgvector |
+| Аналитика | Python (pandas, scikit-learn, XGBoost) |
+| Бэкенд API | FastAPI (Python) |
+| Чат-интерфейс | React + WebSocket |
+| Очереди задач | Celery + Redis |
+| Мониторинг | LangSmith / MLflow |
+| Безопасность | Azure AD / Keycloak, RBAC |
+
+---
+
+## 3. Модули ИИ по HR-процессам
+
+### 3.1. ИИ для подбора персонала
+
+**Функции:**
+
+1. **Автоматический скрининг резюме:**
+   - Парсинг резюме (PDF, DOCX, HH)
+   - Оценка соответствия вакансии по 10+ критериям
+   - Ранжирование кандидатов (score 0-100)
+   - Выявление red flags (частые смены работы, пробелы)
+
+2. **Генерация описаний вакансий:**
+   - На основе должностной инструкции и требований руководителя
+   - Адаптация под площадку (HH, LinkedIn, Telegram)
+   - A/B-тестирование текстов вакансий
+
+3. **Чат-бот для первичного интервью:**
+   - Автоматические вопросы кандидату в Telegram/WhatsApp
+   - Оценка ответов по компетенциям
+   - Назначение собеседования при score > 70
+
+4. **Прогнозирование успешности кандидата:**
+   - ML-модель на исторических данных (кто прошёл ИС, кто уволился)
+   - Факторы: опыт, образование, навыки, частая смена работы
+   - Score успешности найма (вероятность пройти ИС)
+
+**API:**
+```
+POST /ai/recruiting/screen-resume     — скрининг резюме
+POST /ai/recruiting/generate-job-post — генерация вакансии
+POST /ai/recruiting/interview-bot     — чат-бот интервью
+GET  /ai/recruiting/predict-success/:id — прогноз успешности
+```
+
+---
+
+### 3.2. ИИ для адаптации
+
+**Функции:**
+
+1. **Персональный план адаптации:**
+   - Генерация Welcome-письма и плана на 3 месяца
+   - На основе должности, отдела, опыта сотрудника
+   - Автоматическая постановка задач в трекер
+
+2. **Чат-бот для новичка:**
+   - Ответы на частые вопросы (где столовая, как получить доступ, к кому обратиться)
+   - Еженедельный чекин: «Как проходит адаптация? Оценка 1-5»
+   - Эскалация проблем HR-менеджеру при низких оценках
+
+3. **Прогноз риска увольнения на испытательном сроке:**
+   - ML-модель: активность на портале, оценки чекинов, фидбек наставника
+   - Alert HR-менеджеру при риске > 60%
+
+**API:**
+```
+POST /ai/onboarding/generate-plan     — план адаптации
+POST /ai/onboarding/chatbot           — чат-бот новичка
+GET  /ai/onboarding/risk/:employeeId  — прогноз риска ИС
+```
+
+---
+
+### 3.3. ИИ для обучения и развития
+
+**Функции:**
+
+1. **Рекомендательная система обучения:**
+   - На основе должности, грейда, пробелов в навыках
+   - Учёт пройденных курсов и оценок
+   - Персональный трек обучения на год
+
+2. **Генерация учебных материалов:**
+   - Создание тестов и квизов по внутренним регламентам
+   - Саммаризация длинных документов в короткие гайды
+   - Перевод материалов на казахский / английский
+
+3. **Оценка эффективности обучения:**
+   - Сравнение KPI до и после обучения
+   - Анализ применения знаний (опрос + данные из рабочих систем)
+
+**API:**
+```
+GET  /ai/training/recommend/:employeeId   — рекомендации курсов
+POST /ai/training/generate-quiz           — генерация теста
+POST /ai/training/summarize               — саммаризация документа
+GET  /ai/training/effectiveness/:courseId — эффективность курса
+```
+
+---
+
+### 3.4. ИИ для кадрового резерва
+
+**Функции:**
+
+1. **Выявление HiPo (high potential):**
+   - ML-модель на основе: KPI, OKR, оценки 360°, стаж, обучение, инициативы
+   - Автоматический список кандидатов в резерв (ежеквартально)
+
+2. **План развития резервиста:**
+   - Генерация ИПР с конкретными шагами, курсами, проектами
+   - Отслеживание прогресса и напоминания
+
+3. **Анализ преемственности:**
+   - Карта рисков: какие позиции без преемника
+   - Рекомендация: кто из резерва может закрыть позицию
+
+**API:**
+```
+GET  /ai/reserve/detect-hipo            — выявление HiPo
+POST /ai/reserve/generate-idp           — генерация ИПР
+GET  /ai/reserve/succession-risk        — анализ преемственности
+```
+
+---
+
+### 3.5. ИИ для мотивации и удержания
+
+**Функции:**
+
+1. **Прогноз текучести (turnover prediction):**
+   - ML-модель: признаки — стаж, зарплата относительно рынка, KPI, eNPS, больничные, опоздания, активность на HH
+   - Score риска увольнения для каждого сотрудника (0-100)
+   - Ежемесячный отчёт HR-директору: топ-20 сотрудников под риском
+
+2. **Рекомендации по удержанию:**
+   - Для каждого сотрудника под риском: что предложить (повышение, бонус, обучение, смена проекта)
+   - Расчёт стоимости замены vs стоимости удержания
+
+3. **Персонализация мотивации:**
+   - Определение драйверов сотрудника: деньги / признание / развитие / комфорт
+   - Рекомендация руководителю по работе с каждым сотрудником
+
+**API:**
+```
+GET  /ai/retention/predict-turnover     — прогноз текучести
+GET  /ai/retention/retention-plan/:id   — план удержания
+GET  /ai/retention/motivation-driver/:id — драйверы мотивации
+```
+
+---
+
+### 3.6. ИИ для оценки персонала
+
+**Функции:**
+
+1. **Автоматическая оценка KPI:**
+   - Сбор данных из рабочих систем (CRM, трекер задач, финансы)
+   - Расчёт KPI без ручного ввода
+   - Визуализация: дэшборд с динамикой
+
+2. **Генерация Performance Review:**
+   - На основе KPI, OKR, 360°, проектов за период
+   - Черновик отчёта для руководителя (текст + рекомендации)
+   - Подсветка сильных сторон и зон роста
+
+3. **360° анализ текста:**
+   - Обработка текстовых отзывов коллег
+   - Выделение ключевых тем (sentiment analysis)
+   - Сводка: «Что ценят коллеги» / «Что建议уют улучшить»
+
+**API:**
+```
+GET  /ai/performance/auto-kpi/:employeeId      — авто KPI
+POST /ai/performance/generate-review            — генерация review
+POST /ai/performance/analyze-360                — анализ 360°
+```
+
+---
+
+### 3.7. ИИ для кадрового администрирования
+
+**Функции:**
+
+1. **Генерация документов:**
+   - Приказы (приём, увольнение, перевод, отпуск) по шаблону
+   - Трудовые договоры и доп. соглашения
+   - Заполнение данными из HR-системы
+
+2. **Проверка документов:**
+   - Сканирование загруженных документов на соответствие
+   - Выявление просроченных документов и отсутствующих полей
+
+3. **Чат-бот для сотрудников:**
+   - «Когда у меня отпуск?» → ответ из графика
+   - «Сколько дней осталось?» → расчёт остатка
+   - «Как оформить больничный?» → инструкция
+
+**API:**
+```
+POST /ai/admin/generate-document       — генерация документа
+POST /ai/admin/check-documents         — проверка документов
+POST /ai/admin/chatbot                 — чат-бот сотрудника
+```
+
+---
+
+### 3.8. ИИ для HR-аналитики и дашбордов
+
+**Функции:**
+
+1. **Генерация отчётов на естественном языке:**
+   - «Покажи текучесть по отделам за Q2» → таблица + текст
+   - «Сравни бюджет найма с прошлым годом» → анализ
+   - «Какие отделы перерасходуют бюджет?» → список
+
+2. **Автоматические инсайты:**
+   - Еженедельный дайджест: «На этой неделе: нанято 4, уволено 2, 5 договоров истекают, KPI маркетинга упал на 12%»
+   - Аномалии: «Текучка в IT выросла на 5% за месяц — причина?»
+
+3. **Прогнозирование HR-метрик:**
+   - Прогноз численности, текучести, бюджета на 6-12 месяцев
+   - Сценарный анализ: «Что если повысим зарплаты на 10%?»
+
+4. **Бенчмаркинг:**
+   - Сравнение HR-метрик с рынком (если доступны данные)
+   - «Ваша текучесть — 14.2%, рынок — 16%. Вы лучше рынка.»
+
+**API:**
+```
+POST /ai/analytics/ask                — вопрос на естественном языке
+GET  /ai/analytics/insights/weekly    — еженедельный дайджест
+GET  /ai/analytics/forecast/:metric   — прогноз метрики
+GET  /ai/analytics/benchmark/:metric   — бенчмаркинг
+```
+
+---
+
+## 4. Архитектура ИИ-системы
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                   Чат-интерфейс (React)                  │
+│            HR-портал · Telegram бот · Slack              │
+└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
+                     │
+┌────────────────────▼────────────────────────────────────┐
+│              API Gateway (FastAPI)                       │
+│           Аутентификация · Rate Limiting                │
+└────────────────────┬────────────────────────────────────┘
+                     │
+┌────────────────────▼────────────────────────────────────┐
+│              Orchestrator (LangChain)                    │
+│     Маршрутизация запросов · Выбор инструментов         │
+└──┬─────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┘
+   │         │          │          │          │
+   ▼         ▼          ▼          ▼          ▼
+┌──────┐ ┌──────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌──────────┐
+│ LLM  │ │ RAG  │ │  ML    │ │ Интег- │ │ Генерация│
+│Модель│ │Поиск │ │Модели  │ │ рации  │ │документов│
+│      │ │      │ │        │ │ (1С,HH)│ │          │
+└──────┘ └──────┘ └────────┘ └────────┘ └──────────┘
+   │         │          │          │          │
+   ▼         ▼          ▼          ▼          ▼
+┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                   Данные                                 │
+│  PostgreSQL · Redis · Pinecone · S3 (документы)         │
+└─────────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+---
+
+## 5. RAG-система (Retrieval Augmented Generation)
+
+**5.1.** Все внутренние документы компании индексируются в векторной БД:
+- Кадровая политика
+- Должностные инструкции
+- Регламенты и процедуры
+- Трудовой кодекс РК
+- Исторические HR-данные
+
+**5.2.** При запросе система:
+1. Ищет релевантные фрагменты в векторной БД
+2. Передаёт их как контекст в LLM
+3. LLM формирует ответ на основе контекста + данных из PostgreSQL
+
+**5.3.** Обновление индекса:
+- Автоматически при изменении документов (webhook)
+- Полная переиндексация — раз в неделю
+
+---
+
+## 6. ML-модели
+
+| Модель | Назначение | Входные признаки | Частота обучения |
+|--------|-----------|-----------------|-----------------|
+| Turnover Predictor | Прогноз увольнения | KPI, стаж, з/п, eNPS, больничные, опоздания | Раз в месяц |
+| HiPo Detector | Выявление талантов | KPI, 360°, обучение, инициативы | Раз в квартал |
+| Candidate Success | Успешность найма | Опыт, образование, навыки | Раз в месяц |
+| Burnout Risk | Риск выгорания | Стресс, переработки, больничные, eNPS | Раз в месяц |
+| Salary Benchmark | Рыночность зарплат | Должность, грейд, опыт, город | Раз в квартал |
+
+---
+
+## 7. Безопасность и этика
+
+**7.1.** Персональные данные:
+- Не передаются во внешние LLM-провайдеры в открытом виде
+- Анонимизация перед отправкой (замена имён на ID)
+- Все данные хранятся в контуре компании
+
+**7.2.** Bias (предвзятость):
+- Мониторинг ML-моделей на дискриминацию по полу, возрасту, национальности
+- Регулярный аудит рекомендаций
+
+**7.3.** Explainability:
+- Для каждого решения ИИ — объяснение причин (какие факторы повлияли)
+- «Сотрудник X под риском увольнения потому что: KPI снизился на 15%, з/п ниже рынка на 12%»
+
+**7.4.** Human-in-the-loop:
+- ИИ рекомендует — человек принимает решение
+- Критические действия (увольнение, изменение зарплаты) — только с подтверждением
+
+---
+
+## 8. Интеграции
+
+| Система | Назначение |
+|---------|-----------|
+| 1С:Зарплата и кадры | Данные сотрудников, оклады, приказы |
+| HeadHunter API | Вакансии, отклики, резюме |
+| ATS (Хантфлоу) | Воронка подбора |
+| LMS | Обучение, курсы, сертификации |
+| Active Directory | Авторизация |
+| Telegram / Slack | Чат-бот интерфейс |
+| Корпоративный портал | Виджет ИИ-ассистента |
+| ЭДО (Documentolog) | Генерация и отправка документов |
+
+---
+
+## 9. KPI эффективности ИИ
+
+| Метрика | Цель |
+|--------|------|
+| Точность прогноза текучести | ≥ 75% |
+| Конверсия найма (с ИИ-скринингом) | +15% к текущей |
+| Время закрытия вакансии | −20% |
+| Охват сотрудников чат-ботом | ≥ 60% |
+| Удовлетворённость ответами ИИ | ≥ 4.0/5 |
+| Снижение ручных операций HR | −30% |
+| Экономия HR-бюджета | ≥ 10% |
+
+---
+
+## 10. Этапы внедрения
+
+| Этап | Содержание | Срок |
+|------|-----------|------|
+| 1 | RAG-система: индексация документов, чат-бот вопросов/ответов | 3 недели |
+| 2 | ИИ для подбора: скрининг резюме + генерация вакансий | 3 недели |
+| 3 | ИИ для адаптации и обучения: планы + чат-бот новичка | 2 недели |
+| 4 | ML-модели: прогноз текучести + HiPo детектор | 4 недели |
+| 5 | ИИ для оценки: авто-KPI + генерация review | 2 недели |
+| 6 | ИИ для администрирования: генерация документов + чат-бот | 2 недели |
+| 7 | ИИ-аналитика: инсайты + прогнозы + дашборды | 3 недели |
+| 8 | Интеграция, тестирование, пилот | 3 недели |
+
+**Итого:** 22 недели, команда 4-5 специалистов (ML-engineer, Backend, Frontend, DevOps, HR-аналитик).