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de recrutement et la classification sémantique des CVs
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50 ans d’expérience
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A.Classification et filtrage des CVs
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Conception et architecture
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Choix algorithmiques
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Décision
Arbre de
Décision
Conception et architecture
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Ecosystème Spring
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MongoDB
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Choix technologiques
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Spark Mlib
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Choix technologiques
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Choix technologiques
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Test &
Validation5
Test et validation
Choix technologiques
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Réalisation5
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Réalisation
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Filtrage des CVs
Réalisation
37
Suivi de recrutement
Réalisation
38
Mail automatique
Réalisation
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Suivi des resultats
Réalisation
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Reporting : CVs
Réalisation
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Reporting : CVs
Réalisation
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Reporting : CVs
Réalisation
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Reporting : Postes
Réalisation
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Conclusion &
perspectives5
Conclusion
Centralisation des données Notifications régulières
&
automatiques
Coordination
meilleure
Conclusion
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Conclusion
Initier une classification des
CVs
Offrire un filtrage
des CVs
Vue globale sur le
processus de recrutement
Conc...
Perspectives
• Algorithmes
ensemblistes
• Rechercher des
compétences
• Nouveaux KPI
• Nouveaux critères
de filtrage
Techni...
“
L’expérience, ce n’est pas
l’évènement, mais ce que nous en
faisons …
Aldous Huxley
Merci
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  1. 1. Réalisation d’une Cvthèque pour l’automatisation de processus de recrutement et la classification sémantique des CVs Encadré par : Encadrante INSAT : Mme Sonia BOUZIDI Encadrant Entreprise: Mr. Sabri MTIBAA Encadrante Entreprise: Mlle. Emna DRISSI Réalisé Par : Marwa FRIAA
  2. 2. PLAN Sofrecom Tunisie & Mission Solution proposée Analyse et spécification de besoin Conception & Architecture Problématique
  3. 3. Choix technologiques Réalisation Conclusion et perspectives Test & Validation
  4. 4. Sofrecom Tunisie Présentattion & Mission 1
  5. 5. Sofrecom Tunisie Filiale orange 50 ans d’expérience 200 clients 1400 consultants et experts Réseau mondial de partenaires 5
  6. 6. Augmenter le nombre des clients Augmenter le nombre des projets Doubler le nombre d’équipes Recruter 300 employés 6 Mission
  7. 7. Problématique2
  8. 8. Conséquences Fiches de poste CVs Problématique 8 14 000
  9. 9. Boite email Saturation des boites emails Difficulté de suivi des étapes de recrutement. Absence traçabilité complète de chaque candidat. Problématique 9
  10. 10. Fiches de poste CVs Problématique 10
  11. 11. Processus de recrutement Validation des demandes de poste Suivi des candidatures Classificatio et Présélection des CVs 1 2 3 Problématique 11
  12. 12. Solution proposée3
  13. 13. Données CV Données de CV Classification & filtrage Automatisation du processus de suivi et demande Centralisation et extraction des données Solution proposée 13 Reporting
  14. 14. Analyse et spécification de besoin 4
  15. 15. Acteurs Administrateur (Gestion d’utilisateurs) Manager Service RH Analyse et Spécification de besoin 15
  16. 16. Foncionnalités pour le manager Présélectionner les CVs intéressants Consulter les tableaux de bord Manager Suivre les candidatures Analyse et Spécification de besoin Proposer un poste S’authentifier 16
  17. 17. Fonctionnalités de Service RH Présélectionner les CVs intéressants Consulter les tableaux de bord Suivre les candidatures Analyse et Spécification de besoin Valider les propositions des postes S’authentifier Service RH 17
  18. 18. Besoins non fonctionnels + + = Ergonomie et convivialité Temps de réponse raisonnable Sécurité Satisfaire le client Analyse et Spécification de besoin 18
  19. 19. Conception et Architechture5
  20. 20. Demande de posteSuivi de recrutement A.Classification et filtrage des CVs A B C B.Automatisation du processus 20 20
  21. 21. A. Classification des CVs Conception et architecture 21
  22. 22. A. Classification des CVs Conception et architecture 22
  23. 23. Choix Algorithmique Machine Learning Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé Système de recommendation Non personnalisé Filtrage collaborateur … Classification Regression Clustering … SGD Classifier Kernel approximation Naive Bayes KNN Arbre de Décision But? Catégories? Label? Conception et architecture 23
  24. 24. Choix algorithmiques Naive Bayes KNN Arbre de Décision Arbre de Décision Conception et architecture 24
  25. 25. Couche Métier Couche de persistenceDTO Log Couche présentation Controlleur Service Rest Spring Data Reporting Manageur du Métier Administration Activiti Classification de CVs Couche d’intégration ETL Extraction d’utilisateurs Serveur statique grunt Spring/Spring security ServeurTomcatdespringboot VuesReporting Conception et architecture 25
  26. 26. Choix technologiques5 26
  27. 27. Choix technologique Integration Choix technologiques 27
  28. 28. FrontEnd Choix technologiques 28
  29. 29. Gestion de Recrutement & Reporting Workflows Persistence Classification Ecosystème Spring Activiti Spring Boot + Spring Data + Spring Security Base NoSQL Machine Learning MongoDB SPARK Mlib Comptes rendus 29 Choix technologiques 29
  30. 30. MongoDB 1. 2. Choix technologiques 30
  31. 31. Spark Mlib 508 MB Choix technologiques 31
  32. 32. Couche d’integration Choix technologiques 32
  33. 33. Test & Validation5
  34. 34. Test et validation Choix technologiques 34
  35. 35. Réalisation5
  36. 36. Validation des postes Réalisation 36
  37. 37. Place your screenshot here Filtrage des CVs Réalisation 37
  38. 38. Suivi de recrutement Réalisation 38
  39. 39. Mail automatique Réalisation 39
  40. 40. Suivi des resultats Réalisation 40
  41. 41. Reporting : CVs Réalisation 41
  42. 42. Reporting : CVs Réalisation 42
  43. 43. Reporting : CVs Réalisation 43
  44. 44. Reporting : Postes Réalisation 44
  45. 45. Conclusion & perspectives5
  46. 46. Conclusion Centralisation des données Notifications régulières & automatiques Coordination meilleure Conclusion 46
  47. 47. Conclusion Initier une classification des CVs Offrire un filtrage des CVs Vue globale sur le processus de recrutement Conclusion 47
  48. 48. Perspectives • Algorithmes ensemblistes • Rechercher des compétences • Nouveaux KPI • Nouveaux critères de filtrage Techniques Fonctionnelles Conclusion 48
  49. 49. “ L’expérience, ce n’est pas l’évènement, mais ce que nous en faisons … Aldous Huxley Merci

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