Aiding Software Project Staffing by Utilizing Recommendation Systems
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2020-08-18
Department
Major/Subject
Computer science
Mcode
SCI3042
Degree programme
Master’s Programme in Computer, Communication and Information Sciences
Language
en
Pages
55 + 10
Series
Abstract
Both staffing and recruiting have become more sophisticated during the 2000s. The amount of data and different scenarios, that needs to be processed during recruitment and staffing, has become huge thanks to the introduction of different resource and recruitment management software to companies recruitment pipelines. Multitudes of different solutions have been proposed to assist decision making in recruiting and staffing through the use of recommendation systems. They have been proven to increase the accuracy and speed of recruitment decisions with multiple different setups. One of the key points arising from previous research is the importance of underlying data used in the recommendation process as the recommendation can be only as accurate as the data is. This thesis starts with key concepts behind the recommendation systems that can be leveraged as well as ranking schemes that can be used. Then a short peek is taken into existing work on recommender system-aided staffing and the peculiarities that case Futurice imposes on the problem, Futurice's current staffing process is also introduced with company culture and existing practices and tools in mind. Also, different technical options are explored with their up and downsides explained for this particular task. This thesis evaluates the feasibility of a recommendation system powered staffing assistant by implementing a recommender system-aided staffing finder for Futurice internal use and measure its feasibility and accuracy through expert interview and data analysis. The solution in the form of implementation is presented to aid Futurice's staffing workflow. The presented hybrid recommendation system produces results either based on given skill input or input in the form of another person by leveraging information about the employees already collected during Futurice's normal staffing process. The recommendation system's performance is evaluated through an expert interview as well as data analysis. The solution is shown to provide the desired functionalities that were requested by the staffers and proves to be feasible for the task it was implemented while emphasizing the importance of used data and careful consideration of the case it will be used for.Niin projektiosaamisen etsiminen kuin työpaikkojen täyttäminen on muuttunut yhä edistyneempään suuntaan 2000-luvun alusta. Tätä ongelmaa on pyritty paikkaamaan lisäämällä henkilöstöstä ja hakijoista kerättävän tiedon määrää ja laatua, jotta henkilöstöhallinnan prosesseja voidaan joko helpottaa tai täysin automatisoida. Useita eri implementaatioita on ehdotettu eri tutkijoiden toimesta useisiin eri tilanteisiin räätälöitynä kuitenkin pohjimmiltaan niin että niitä yhdistää pyrkimys helpottaa annettua tehtävää vastaavan henkilöstön valintaa ja löytämistä. Edellä mainittu tutkimus on todennut, että suosittelujärjestelmien käyttö sekä rekrytoinnissa että projektien henkilöresursoinnissa on tehokas ja nopea tapa helpottaa projekti- tai rekrytointivastaavien työtä resursoinnin osalta. Tämän diplomityön aluksi selitetään teoria suosittelujärjestelmien avainkonseptien osalta ja lisäksi avataan tekstipohjaisen tiedonhaun teoriaa ohjelmistotekniikassa sekä hyötyperäisen haun perusteita. Seuraavaksi esitellään suosittelujärjestelmien käyttöä henkilöstöresursoinnin apuna olemassa olevassa tutkimuksessa. Lisäksi työ valottaa Futuricen projektiresursoinnin nykyistä tilaa, tarpeita ja ongelmia sekä esittelee yrityksen kulttuuria ja käytänteitä sekä niiden vaikutusta projektien resursointiin. Teknisten toteutusten hyviä ja huonoja puoli punnitaan olemassa olevan tutkimuksen valossa. Diplomityössä esitellään Futuricen henkilöresursoinnin päätöksentekoa helpottava suosittelujärjestelmän implementaatio, jonka soveltuvuutta ja tarkkuutta evaluoidaan sekä data-analyysin että asiantuntijahaastattelun kautta. Toteutettu hybrdisuosittelujärjestelmä, joka hyödyntää Futuricen olemassa olevan järjestelmien dataa, todetaan tuottavan haluttuja tuloksia sekä taitoperusteisella että ihmisperusteisella haulla. Tulosten perusteella järjestelmä sellaisenaan avustaa resursointiprosessia mutta lisätarkkuudella datankäsittelyssä sekä tarjottujen rajaimien lisäämisellä voitaisiin tuottaa vielä tarkempia tuloksia.Description
Supervisor
Hyvönen, EeroThesis advisor
Samarin, MichaelKeywords
recommender systems, staffing, assisted decision making, digital service consultancy, employee ranking