“Stock exchange” as an innovative recruitment mechanism for the catering market. (Q81384): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Changed an Item) |
(Changed an Item: Label in wikidata changed) |
||
label / en | label / en | ||
“Stock exchange” as an innovative recruitment mechanism for the catering market. |
Revision as of 07:27, 18 February 2020
Project in Poland financed by DG Regio
Language | Label | Description | Also known as |
---|---|---|---|
English | “Stock exchange” as an innovative recruitment mechanism for the catering market. |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
324,360.0 zloty
0 references
469,368.0 zloty
0 references
85.0 percent
0 references
1 August 2019
0 references
30 July 2020
0 references
GASTROJOB SP. Z O.O.
0 references
Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.42799(2015/X), pomoc_de_minimis: §42 rozporządzenia Ministra Infrastruktury i Rozwoju z dnia 10 lipca 2015 r. w sprawie udzielania przez Polską Agencję Rozwoju Przedsiębiorczości pomocy finansowej w ramach Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014–2020Przedmiotem niniejszego projektu jest opracowanie nowej usługi w postaci pierwszej na rynku gastronomicznym „giełdy zleceń” w czasie rzeczywistym. Powstała w ramach projektu nowa usługa zostanie wdrożona do istniejącej aplikacji GastroJob. Zakres projektu obejmować będzie szereg prac, które zlecone będą jednostce naukowej: I. Feasibility study i ocena możliwości implementacji machine learningu w projekcie II. Identyfikacja i mapowanie procesów III. Identyfikacja dostępnych technologii IV. Przygotowanie specyfikacji budowy prototypu V. Przygotowanie prototypu silnika machine learning w oparciu o zadany algorytm VI. Opracowanie prototypu systemu alertów opartych o rekomendacje z giełdy pracy VII. Wdrożenie Beta aplikacji GastroJob VIII. Testy z użytkownikami IX. Przygotowanie do wdrożenia Rezultatem projektu będzie opracowanie „giełdy zleceń” o następujących funkcjonalnościach: - Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w określaniu wysokości wynagrodzenia. Poprzez zastosowanie uczenia maszynowego na zbiorze danych z dotychczasowych rekrutacji będziemy w stanie stworzyć nowy algorytm, który zmiany dokonuje liniowo, w czasie rzeczywistym, biorąc pod uwagę aktualne zapotrzebowanie na pracę na określonych stanowiskach, określonego dnia i godzinie. - Mechanizm dopasowania oferty do pracownika. Model sztucznej inteligencji zostanie wykorzystany do zbadania korelacji między dotychczasowym przebiegiem pracy a szansą na znalezienie nowych stanowisk. Dzięki temu mechanizm będzie dopasowywać kandydatów do ofert na podstawie zadanych umiejętności, oceny dotychczasowych pracodawców, portfolio i wskaźników grywalizacyjnych. Będzie to innowacja produktowa na skal (Polish)
0 references
Identifiers
POIR.02.03.02-18-0058/18
0 references