Розробка та оцінка ефективності інтелектуальної системи відео-інтерв'ю для асинхронного рекрутингу - Мойсеєв, Владислав Юрійович; Лисенко, Антон Олександрович; Шуба, Ірина Володимирівна (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2025)
Стаття присвячена розробці та оцінці ефективності інтелектуальної системи для асинхронного відео-інтерв'ю, спрямованої на забезпечення об'єктивного оцінювання кандидатів та значне зменшення часових витрат рекрутерів. Використовуючи поєднання передових технологій штучного інтелекту, система аналізує відповіді кандидатів на основі великої мовної моделі GPT-4o від OpenAI для оцінки змісту та логіки відповідей, а також здійснює розпізнавання емоційної складової за допомогою нейронної мережі DeepFace, що аналізує невербальну поведінку кандидата. Таке поєднання технологій дозволяє не тільки автоматизувати процеси рекрутингу, але й підвищити об'єктивність і точність кадрових рішень. В результаті впровадження цієї системи компанії можуть значно знизити витрати часу і ресурсів на оцінку кандидатів, одночасно покращуючи якість відбору. У статті розглядаються основні функціональні та нефункціональні вимоги до системи, а також технічний стек, який використовується для її реалізації. Проведене експериментальне дослідження показує, що асинхронний формат відео-інтерв'ю дозволяє рекрутерам швидко отримувати структуровану аналітику без необхідності переглядати всі відеозаписи, що значно прискорює процес прийняття кадрових рішень. Результати тестування демонструють високу точність як в розпізнаванні емоцій, так і в оцінці змістовних відповідей кандидатів, що підвищує ефективність відбору і знижує ризики суб'єктивних помилок.

The article is focused on the development and evaluation of an intellectual system for asynchronous video interviews aimed at providing objective candidate assessments and significantly reducing the time costs for recruiters. By combining advanced artificial intelligence technologies, the system analyzes candidates' responses using the GPT-4o language model from OpenAI for content and logic evaluation, while also performing emotional recognition through the DeepFace neural network, which analyzes candidates' nonverbal behavior. This combination of technologies enables not only the automation of recruitment processes but also enhances the objectivity and accuracy of hiring decisions. As a result, the implementation of this system allows companies to substantially reduce time and resource expenditures for candidate evaluation, while improving the quality of recruitment. The article discusses the main functional and non-functional requirements of the system, as well as the technical stack used for its implementation. Experimental research demonstrates that the asynchronous video interview format enables recruiters to quickly access structured analytics without the need to review all video recordings, significantly speeding up the decision-making process. Test results show high accuracy in both emotional recognition and content evaluation of candidates' responses, which increases the efficiency of recruitment and reduces the risks of subjective errors.
Development and evaluation of the effectiveness of an intelligent video interview system for asynchronous recruitment
Keywords: асинхронний рекрутинг; асинхронне відеоінтерв'ю; DeepFace; GPT-4o; OpenAI API; розпізнавання емоцій; комп'ютерний зір; обробка природної мови; штучний інтелект; оцінювання кандидатів; об'єктивна оцінка; автоматизація HR-процесів; машинне навчання; оптимізація рекрутингу; аналіз невербальної поведінки; семантичний аналіз; asynchronous recruiting; asynchronous video interview; emotion recognition; computer vision; natural language processing; artificial intelligence; candidate evaluation; objective assessment; HR automation; machine learning; recruitment optimization; nonverbal behavior analysis; semantic analysis