Omul potrivit, în proiectul potrivit, la momentul potrivit: o aplicație creată de echipe mixte din .msg group redefinește modul în care sunt gestionate și ajutate să se dezvolte talentele din companiile de IT, și nu numai.
Ultimii ani au adus provocări majore pentru oamenii din HR sau team leaders în formarea de echipe pentru proiectele din companiile de IT. Sistemul hibrid și schimbări în ritmul de lucru, cerere de oameni noi peste nivelul ofertei din piața de muncă, i-au făcut pe aceștia să caute un mod de a eficientiza utilizarea talentelor interne și, mai ales, de a oferi acestora cele mai bune oportunități de carieră. Pentru .msg Group soluția a venit din dezvoltarea msg.ProfileMap, o aplicație bazată pe machine learning, ce reușește să proceseze rapid mii de profile de candidați și să propună cea mai bună formulă de resurse umane pentru un proiect.
Cum funcționează msg. ProfileMap?
Totul pornește de la crearea în aplicație, de profile individuale pentru angajații din companie. Acestea listează competențele oamenilor din echipă, de la cele hard, la cele soft (experiență profesională sau pe proiect, educație, certificate, limbi străine, etc). Procesul este automatizat, e suficient ca în aplicație să fie încărcat un document iar aplicația va „citi” competențele, în baza unor cuvinte cheie pre-stabilite, acestea fiind ulterior adăugate automat în aplicație. Procedura se păstrează la fel de simplă și când se dorește actualizarea sau rafinarea datelor unui angajat, interfața intuitivă permițând opțiuni de selecție și editare.
Atunci când apare un rol nou sau este necesară formarea unei echipe pe un proiect nou, aplicația generează din baza de date cele mai potrivite profile pentru task-urile ce trebuie acoperite, comparând cerințe cu datele din profilele utilizatorilor.
Care sunt avantajele msg. ProfileMap?
Faptul că întreg procesul este asistat de inteligență artificială reduce probabilitatea de eroare umană în corelarea competențelor cu cerințele postului, asigurând că personalul este aliniat în mod optim cu rolurile care se potrivesc setului lor de competențe. Timpul și efortul necesar sunt net inferioare față de procesarea manuală a acestor date, iar nivelul de rafinare este maxim, aplicația putând oferi nu doar date generale despre un profil, ci inclusiv date legate de disponibilitatea angajatului, în cazul unui proiect punctual, sau să sugereze un time line pentru a include un om într-o echipă. Accesul la date atât de detailate acoperă nu doar nevoia companiei pentru un job, dar ajută și ca angajaților să le fie atribuite roluri care se aliniază cu abilitățile și aspirațiile lor profesionale.
La fel de important, aplicația știe nu doar ce competențe există, ci și care lipsesc. Interconectând datele la nivel macro, tool-ul are capacitatea de a descoperi „golurile” și de a sugera pașii ce trebuie urmați pentru un plan de dezvoltare. Astfel, un manager poate înțelege mai bine ce competențe nu sunt acoperite în echipa sa, cum poate să-ți ajute colegii să crească și să stabilească, împreună cu aceștia, cel mai bun mod de a acoperi nevoile existente.
Pentru angajați, ProfileMap este o excelentă sursă de dezvoltare a carierei. De exemplu, dacă profilul unui angajat indică un potențial de creștere într-un anumit domeniu, aplicația poate recomanda module specifice de formare sau de învățare.
Oamenii și tehnologiile din spatele aplicației
Echipa .msg Romania a fost implicată în dezvoltarea msg.ProfileMap încă din 2020, când aceasta era în faza de idee. De altfel, tot în România s-a realizat, printr-un parteneriat cu Universitatea Tehnică din Cluj (UTCN), „hărțile” care stau la baza sistemului, , configurarea și integrarea unora dintre cele mai puternice instrumente open source.
Cum e firesc pentru o aplicație atât de complexă, număr tehnologiilor folosite este mare, de la Angular pentru frontend, AWS, Neptune Graph dB, Amplify pentru backend. Cunoscută pentru capacitățile sale de procesare a limbajului natural (NLP), Hugging Face este utilizată pentru sarcini care implică analiza textului, înțelegerea limbajului sau alte operațiuni de text bazate pe AI. Dintre tehnologiile AI mai menționăm sklearn și MLflow.
Acest mix de tehnologii a fost o provocare pentru toți cei (1 Arhitect, 2 Frontend Devs, 1 Data Engineer și 1 Backend Dev) din Cluj care au lucrat la dezvoltarea aplicației, dar i-a și ajutat să-și dezvolte rapid noi competențe. În total, în România și Germania, 16 colegi (Devs, QA, arhitecți) sunt implicați în proiect.
Care sunt pașii următori pentru msg.ProfileMap?
În prezent, aplicația este utilizată în mai multe departamente din .msg group, atât în România, cât și in Germania, dar este pregătită și pentru a fi implementată în alte companii pentru care .msg poate asigura sprijin end-to-end, de la contactul inițial cu clientul până la realizarea versiunii finale, aliniată la structura organizațională și la nevoile de gestionare financiară.
Se lucrează intens și pe îmbunătățirea capacităților de raportare ale acestui instrument pentru a oferi perspective mai profunde și analize mai sofisticate. Aceasta ar putea include o analiză mai detaliată a forței de muncă, modelare predictivă și analiză a tendințelor pentru a ajuta la luarea deciziilor strategice.