proSalary: вектор вашей карьеры
Личный помощник для построения карьеры и развития профессиональных навыков
команда
капитан команды
Речинский Георгий Сергеевич
Участники команды
Речинский Георгий Сергеевич, Акименко Александр Александрович, Анисимов Владимир Юрьевич
Краткое описание замысла
Думаете, как повысить текущий уровень зарплаты? Спрашиваете будут ли мои навыки и опыт полезны для получения новой должности? Хотите узнать наиболее востребованные навыки в вашей области? Или заинтересованы в развитии новых навыков, но не знаете с чего начать? Наш сервис поможет с этим, предоставляя пользователям персонализированные и действенные инструменты, идеи и исследования, с тем чтобы они могли понять свою рыночную стоимость, оценить конкурентоспособность в текущей должности и найти оптимальное продвижение по службе. Опытным специалистам давно известно, что первый шаг в преддверии большой карьеры заключается в расчете приемлемого дохода, который вы заслуживаете на рынке в некоторый момент времени. На следующем шаге следует не только достичь этой рыночной стоимости на текущей позиции, но и в ряде рабочих мест, идущих вверх по вашей карьерной лестнице. ProSalary наглядно демонстрирует, как изменение вашей профессии или компетенций повлияет на рыночную зарплату. Возможно сейчас самое время добавить актуальные навыки к вашему портфолио и существенно повысить привлекательность среди других специалистов. В процессе разработки также находится дополнительный функционал: Анализируя большие массивы данных по вакансиям, резюме и отклики работодателей, мы хотим предложить пользователям определить конкурентоспособный потенциал на рынке труда по оценке показателей профессионализма, компетентности, уровня образования, опыты работы и сложившихся условий найма и труда в регионе. Главная ценность - с ProSalary мы стремимся дать возможность пользователям, увидев все данные, принять обоснованное решение о заработной плате и помочь выявить наиболее ценные компетенции для профессионального развития. В дополнение по популярным профессиям ProSalary содержит дистанционные курсы, представленные ведущими проектами в сфере онлайн-образования (Coursera, Udacity, EDX, Интуит, Лекториум и др.)
На какие номинации претендует
Основные номинации

							Лучший начинающий проект, использующий открытые данные						
Специальные номинации

							Номинация Яндекса на лучший проект, использующий открытые данные						
Где можно посмотреть проект в текущем состоянии
http://prosalary.smart-g.ru/
Какие открытые данные используются в проекте
Общероссийская база вакансий "Работа в России" https://trudvsem.ru/ (резюме, вакансии, статистические данные); профессиональные стандарты (на ресурсе http://profstandart.rosmintrud.ru/obshchiy-informatsionnyy-blok/natsionalnyy-reestr-professionalnykh-standartov/reestr-professionalnykh-standartov/ Минтруда России. В ближайшее время запустится инструментарий HeadHunter API (https://dev.hh.ru/) с целью извлечения данных по вакансиям, резюме и прочее.
История развития проекта
Идея о рейтинге специалиста (текущего или будущего) на рынке труда, в зависимости от наличия тех или иных компетенций в профессиональной сфере, возникла на московском хакатоне (4.0). Для реализации на хакатоне не хватало полного спектра данных. Обсудили идею с менторами, экспертами, идея всем понравилась. Решено было делать сервис в рамках Всероссийского Конкурса (Роструд обещал в оперативном порядке подготовить недостающие данные). Неделя 1: проводился анализ близких по специфике российских и зарубежных ресурсов (чистых аналогов нет), уточнялась функциональность сервиса. Решено было использовать не только требования работодателей и компетенции профстандартов, но и компетенции world skills (РФ вошла в ассоциацию world skills и данное направление интенсивно развивается). Также одними из ключевых блоков сервиса решили делать блок, связанный с зарплатой и блок дистанционного обучения (курсы "привязали" к компетенциям - как мотивацию для развития пользователя сервиса: повышаешь компетенции, повышаются и шансы на хорошее трудоустройство). Неделя 2 и 3: велась работа с данными (очистка данных, кластеризация и т.д.), выбирались матметоды для алгоритмов, интерфейсные решения. Неделя 4 и 5: реализация аналитического блока сервиса. В настоящее время реализуется блок компетенций по профессии, увязки компетенций с дистанционным обучением, сопутствующая аналитика.

Партнеры

logo Организатор
logo Организатор
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке