В статье описан метод оценки соответствия уровня подготовки специалиста требованиям рынка труда, являющийся основой для создания интеллектуальной системы для поддержки принятия решения (СППР) в процессе подбора персонала на вакантные должности. Во введении показана сложность решаемой задачи, связанной с отбором претендентов на вакантную должность, приведены ссылки на исследования, проводимые в этой области, обоснована актуальность создания интеллектуальной СППР. В разделе «Основные этапы подбора персонала» рассмотрен существующий подход к подбору персонала, даны определения основных понятий, используемых в работе. В разделе «Метод оценки профессиональных и личностных качеств претендентов» приведены и детально раскрыты основные концептуальные положения предлагаемого метода: интеграция в традиционный процесс подбора персонала; адаптивная сборка модулей, содержащих компоненты анкеты и тестовых заданий, поддержка принятия решения на базе анализа параметров экземпляров объектных моделей с использованием технология искусственного интеллекта; комбинированный режим работы и блочно-модульная структура СППР. В заключении сделан вывод о целесообразности использования предложенного метода при подборе персонала.

This paper describes a method of assessing compliance with the level of specialist training to the labor market, which is the basis for creating an intelligent system for decision support (DSS) in the recruitment process for vacant positions. The introduction shows the complexity of the problem, related to the selection of candidates for the vacant post, links to research conducted in this area, the urgency of creating intelligent decision support system. In "The main stages of recruitment," addressed the existing approach to recruitment, provides definitions of key terms used in the work. In the "method of assessing professional and personal qualities of candidates" and are disclosed in detail the basic concept of the proposed method: the integration of the traditional recruitment process, an adaptive build modules containing components of questionnaires and tests, decision support based on the analysis of the parameters of instances of object models Using artificial intelligence technology, combined mode and block-modular structure of the DSS. In conclusion, the conclusion of the feasibility of using the proposed method in the selection of personnel.