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Dissertação

{pt_PT=Modelação multicritério para apoio ao processo de seleção de candidatos aplicando o método ELECTRE TRI-nC: O caso da empresa Robert Walters} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A indústria de consultoria especializada em Recursos Humanos tem vivido tempos de profunda transformação, tanto pelo reajuste nos modelos tradicionais de trabalho como pelo profundo desenvolvimento das capacidades tecnológicas. O recrutamento e seleção, devido à sua vastidão, tem sido alvo de um investimento para automação de tarefas através de Inteligência Artificial, Machine Learning ou Chatbots como forma de aumentar a produtividade, o nível de serviço, a satisfação dos candidatos e dos clientes. Na presente dissertação, com vista a apoiar todo o processo de seleção da consultora Robert Walters, é utilizado um método de apoio multicritério à decisão (MCDA) que permite avaliar e categorizar os candidatos, agilizando o processo aumentando a eficiência, diminuindo o tempo de análise e eficácia diminuindo as falhas humanas. O recrutamento é feito sem auxílio de um método de apoio à decisão, mas a seleção é feita com recurso a um método MCDA desenvolvido para situações que envolvem problemas de classificação ordinal, designado ELECTRE TRI-nC. Este método permite avaliar os candidatos sob diferentes pontos de vista e considerar as preferências do Decision Maker. Foram construídos 2 modelos, um para Logistics Manager e outro para Technical Manager, o processo de seleção foi construído a partir de uma família de critérios e os candidatos foram afetados a categorias de referência. Os resultados obtidos aproximam-se das expetativas do Decision Maker permitindo selecionar 33% dos candidatos para Logistics Manager e 20% dos candidatos para Technical Manager para integrar a shortlist de candidatos a apresentar aos clientes da Robert Walters., en=The industry of specialized Human Resources consultancy has lived through times of deep transformation, both by traditional methods of work and by deep development of technological techniques. The recruitment and selection, due to its vastness, has been the target of an investment for task automation through Artificial Intelligence, Machine Learning or Chabot’s, in order to increase the service level, customers and client’s satisfaction. In this work, in order to support the entire selection process of Robert Walters consultancy company, a multi-criteria decision aiding method (MCDA) is used, each allows to evaluate and categorize candidates, streamlining the process by increasing efficiency with decreasing time analysis and effectiveness by reducing human failures. Recruitment is done without the aid of a decision support method, but the selection is made using an MCDA method developed for situations involving ordinal classification problems, called ELECTRE TRI-nC. This method allows us to evaluate candidates from different points of view and to consider Decision Maker preferences. Two models were built, one for Logistics Manager and another for Technical Manager, the selection process was built from a family of criteria and the candidates were assigned to categories. The results obtained are close to Decision Maker's expectations, allowing 33% of candidates for Logistics Manager to be selected and 20% of candidates for Technical Manager to be included in the shortlist of candidates to be presented to Robert Walters clients. }
Keywords: {pt=Análise de decisão multicritério, ELECTRE TRI-nC, Outsourcing, Recrutamento e Seleção, en=Multi-criteria decision aiding, ELECTRE TRI-nC, Outsourcing, Recruitment and Selection}

Discussão: janeiro 19, 2021, 12:30