Презентация к смотру ВКР Бак 2025-12

1.

ФГАОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН»
Институт информационных технологий
Кафедра управления и информатики в технических системах
Выпускная квалификационная работа
по направлению подготовки 09.03.03 «Прикладная информатика»,
профиль «Киберфизические системы»
на тему
«Создание кластеров сотрудников на основе комплексных профилей
навыков для оптимизации управления персоналом»
Выполнил: студент группы ИДБ-22-12
Руководитель ВКР:
Ибатулин М.Ю.
Москва, 2025
Ефременко А.А.

2.

АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ
Кластеры и управление
персоналом
Проблема: Неэффективное управление персоналом и дефицит
квалифицированных специалистов в ключевых отраслях
Решение: Внедрение кластеризации сотрудников для оптимизации
кадровых процессов
2

3.

ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ
Заголовок H2
Цель
Разработка кластерных моделей сотрудников на основе комплексных профилей навыков для
Заголовок H2
оптимизации управления персоналом.
Задачи
1. Анализ существующих подходов к управлению персоналом и кластеризации сотрудников.
2. Изучение современных методов искусственного интеллекта для обработки и анализа профилей навыков.
3. Сбор и обработка данных о компетенциях сотрудников в российских и зарубежных компаниях.
4. Разработка и тестирование алгоритмов кластеризации для формирования оптимальных команд.
5. Формулировка рекомендаций по внедрению кластерных моделей в практику управления персоналом.
3

4.

КАК БУДЕТ РАБОТАТЬ СИСТЕМА
Процесс кластеризации
1. Сбор данных Автоматический сбор информации о навыках, опыте и компетенциях сотрудников из
корпоративных систем (HR-системы, системы обучения, отчеты о проектах).
2. Анализ и обработка Использование алгоритмов искусственного интеллекта для обработки данных и
выявления ключевых навыков и компетенций.
3. Кластеризация Формирование кластеров сотрудников на основе комплексных профилей навыков с
применением современных методов машинного обучения.
4. Визуализация и интерпретация Создание наглядных отчетов и дашбордов для HR-специалистов и
руководителей, отображающих сформированные кластеры и рекомендации по их использованию.
5. Оптимизация управления Внедрение результатов кластеризации в процессы управления персоналом:
формирование команд, планирование обучения, распределение задач.
4

5.

АРХИТЕКТУРА ПРОГРАММНОГО РЕШЕНИЯ
Компоненты системы кластеризации
Сбор данных
Хранение данных
Обработка и
подготовка
данных
API
Интерфейс
Кластеризация
5

6.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК
Основной технологический стек
Python
Backend
FastAPI
API и LLM
Библиотеки
Pandas, NumPy, SciPy
Подход к разработке: Основные компоненты реализованы с использованием
стандартных технологий, остальная функциональность разработана самостоятельно
6

7.

ГОТОВНОСТЬ ТЕКСТОВОЙ ЧАСТИ ВКР
Подготовленные главы:
Заголовок
H2
Введение : актуальность, цели, задачи, объект и предмет исследования
Теоретическая часть : отчет по НИР с анализом исследуемой области и современных методов
кластеризации
Прогресс:
45% текстовой части ВКР выполнено. Осталось написать практическую часть, тестирование и
заключение.
7

8.

ПЛАН ВЫПОЛНЕНИЯ ВКР
Текущие и ближайшие этапы ВКР
НИР
Декабрь 2025 (выполнена)
Проектирование
Январь 2026
Тестирование
Апрель 2026
Разработка ПО
Февраль-март 2026
Документация
Апрель - Май 2026
Что выполнено на текущий момент:
⮚ НИР: теоретическая основа разработана, методы ML изучены
⮚ Тема ВКР утверждена: цели, задачи и актуальность определены
⮚ Технологический стек выбран: инструменты и платформы определены
8

9.

ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ВКР
Практические результаты
Рабочий прототип системы кластеризации
сотрудников на основе комплексных профилей
навыков
Прототип интерфейса для визуализации кластеров
сотрудников, включая дашборды с аналитикой и
рекомендациями по формированию команд.
Научные результаты
Методика выбора алгоритмов кластеризации
(например, K-Means, DBSCAN, иерархическая
кластеризация) и метрик оценки их эффективности
(Silhouette Score, Davies-Bouldin Index).
Анализ и сравнение моделей эмбеддингов для
представления навыков сотрудников (например,
Word2Vec, BERT).
Документация и инструкции по развертыванию и
использованию системы.
9

10.

ОБЗОР ИСТОЧНИКОВ
1. По HR-аналитике и Data-Driven управлению:
Катькало В.С., Лукичева Л.И., Романова Ю.А. Управление персоналом и аналитика больших данных (Big Data): возможности и перспективы // Вестник
СПбГУ. Менеджмент. – 2017. – Т. 16, № 2. – С. 169–195.
Иванова С.В. HR-аналитика: как перевести управление людьми на язык цифр // Сборники статей и кейсов. М.: Альпина Паблишер, 2020.
2. По моделированию компетенций (предшественник навыковых профилей):
Шмелев А.Г., Почебут Л.Г., Бабанин Л.Н. Компетентностный подход в управлении человеческими ресурсами: от теории к практике //
Организационная психология. – 2016. – Т. 6, № 4.
Спенсер Л.М., Спенсер С.М. Компетенции на работе. М.: HIPPO, 2005.
3. По математическим методам (теоретическая база):
Дюкова Е.В., Панюкова А.В., Бениаминов Е.М. Методы кластерного анализа для решения прикладных задач // Информационные технологии. – 2019.
– Т. 25, № 5.
Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999.
1
0