Розробка програмної системи автоматизації HR-процесів підприємства

Abstract

АНОТАЦІЯ Кваліфікаційна робота бакалавра Курильчука М.М. на тему «Розробка програмної системи автоматизації HR-процесів підприємства» за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення». ЧДТУ, Черкаси, 2026. Робота містить 101 сторінку, 27 таблиць, 58 рисунків, 46 джерел, 4 додатки. Кваліфікаційну роботу присвячено розробці повнофункціональної веб-системи для автоматизації основних HR-процесів підприємства із застосуванням технологій штучного інтелекту. Система охоплює чотири ключові функціональні підсистеми: управління організаційною структурою та кадровим складом, автоматизований облік відпусток із перерахунком балансу, рекрутинг з Kanban-дошкою [52], а також інтелектуальний модуль аналізу резюме на базі великих мовних моделей (LLM). Принциповою інноваційною складовою є AI-модуль, реалізований у файлі recruitment/cv_parsing.py, що інтегрує LLM через уніфікований шлюз OpenRouter API. Модуль забезпечує автоматичне виокремлення структурованих відомостей з PDF-документів шляхом prompt engineering, повертаючи дані у форматі JSON без потреби у попередньому навчанні. Передбачено механізм автоматичного добору безкоштовних моделей та алгоритм повторних спроб із зростаючою затримкою (exponential backoff) при перевищенні ліміту запитів. Серверну частину реалізовано на Python 3.11 / Django 6.0.5 / Django REST Framework 3.16.1 із JWT-автентифікацією (SimpleJWT) та рольовою моделлю розмежування доступу (3 ролі, 4 Permission-класи). Клієнтський застосунок розроблено як SPA на React 19 + TypeScript 6.0 із власним pub/sub-стором стану автентифікації. Зберігання даних реалізовано у PostgreSQL з перевірними обмеженнями цілісності на рівні СУБД. Об'єкт розробки: процес автоматизації управління людськими ресурсами підприємства засобами програмного забезпечення. Предмет розробки: програмна система автоматизації HR-процесів підприємства з інтегрованим AI-модулем інтелектуального парсингу резюме кандидатів на основі великих мовних моделей. Практичний ефект впровадження: автоматизований AI-парсинг скорочує час опрацювання одного резюме з 15–20 хвилин ручної роботи до 3–5 секунд, що забезпечує підвищення продуктивності HR-відділу на 85–90% при нульових витратах на AI-обробку завдяки безкоштовним моделям OpenRouter.

ANNOTATION Bachelor's thesis by M. M. Kurylchuk on the topic "Development of a Software System for Automation of Enterprise HR Processes" in the specialty 121 "Software Engineering". ChSTU, Cherkasy, 2026. The thesis contains 101 pages, 27 tables, 58 figures, 46 references, and 4 appendices. The thesis is devoted to the development of a fully functional web system for automating the core HR processes of an enterprise using artificial intelligence technologies. The system encompasses four key functional subsystems: organizational structure and personnel management; automated leave accounting with balance recalculation; recruitment management with a Kanban board; and an intelligent resume analysis module based on large language models (LLMs). A fundamental innovative component is the AI module implemented in the recruitment/cv_parsing.py file, which integrates LLMs through the unified OpenRouter API gateway. The module ensures the automatic extraction of structured information from PDF documents via prompt engineering, returning data in JSON format without the need for fine-tuning. It incorporates a mechanism for the automatic selection of free models and a retry algorithm with exponential backoff when request rate limits are exceeded. The backend is implemented using Python 3.11 / Django 6.0.5 / Django REST Framework 3.16.1 with JWT authentication (SimpleJWT) and a role-based access control (RBAC) model (3 roles, 4 permission classes). The client application is developed as a Single Page Application (SPA) on React 19 + TypeScript 6.0 with a custom pub/sub authentication state store. Data storage is implemented in PostgreSQL with integrity check constraints on the database level. Object of development: the process of automating enterprise human resource management using software tools. Subject of development: a software system for automating enterprise HR processes with an integrated AI module for the intelligent parsing of candidate resumes based on large language models. Practical implementation effect: automated AI parsing reduces the processing time for a single resume from 15–20 minutes of manual work to 3–5 seconds. This provides an 85–90% increase in the HR department's productivity with zero AI processing costs, achieved through the use of free OpenRouter models.