HR+GPT. Den Ax. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Den Ax
Издательство: Автор
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 2024
isbn:
Скачать книгу
текущие тенденции и предлагать наилучшие методы привлечения кандидатов.

      Пример использования GPT:

      GPT может анализировать данные о предыдущих наймах, эффективности различных каналов привлечения и успешности кандидатов, чтобы предложить оптимальные стратегии найма для каждой конкретной позиции.

      Использование HR-аналитики для подбора персонала

      HR-аналитика играет важную роль в процессе подбора персонала, позволяя принимать обоснованные решения на основе данных. GPT может анализировать большие объемы данных и выявлять ключевые тенденции и закономерности.

      Конец ознакомительного фрагмента.

      Текст предоставлен ООО «Литрес».

      Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

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