Recruitment is a crucial process that enables organizations to select candidates whose qualifications match the requirements of a given position. However, this process often faces challenges related to data management, delays, and human bias. This research aims to design and develop an intelligent web application for employee recruitment using artificial intelligence (AI) technology to evaluate and score candidates' suitability for job positions. The system leverages data analysis techniques on resumes and a qualification-matching process based on predefined criteria. Developed using Agile principles, the system employs Natural Language Processing (NLP) to analyze resumes, assess candidates’ qualifications, skills, and experience, and utilizes Machine Learning to predict and rank suitability. The system consolidates data from multiple sources into a unified database to reduce redundancy and input errors. Additionally, it presents insights through a dashboard, enabling HR teams to make more effective hiring decisions.
กระบวนการสรรหาพนักงานมีความซับซ้อนและใช้เวลานาน เนื่องจากองค์กรต้องจัดการข้อมูลจากหลายช่องทาง เช่น เว็บไซต์สมัครงาน หน้าเว็บของบริษัท และการแนะนำจากพนักงานภายใน ซึ่งแต่ละช่องทางอาจมีแบบฟอร์มสมัครงานที่แตกต่างกัน ทำให้การรวมรวมข้อมูลผู้สมัครลงในฐานข้อมูลเดียวกันเกิดข้อผิดพลาดและซ้ำซ้อน เนื่องจากการกรอกข้อมูลยังต้องดำเนินการโดยฝ่ายทรัพยากรบุคคลด้วยตนเอง ส่งผลให้เกิดความล่าช้าในการวิเคราะห์ข้อมูล และทำให้การพิจารณาคุณสมบัติเบื้องต้นของผู้สมัครไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอ อีกทั้ง ระบบเดิมที่ใช้ Google Sheets ในการจัดการข้อมูลมีข้อจำกัดในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ส่งผลให้เกิดความล่าช้าและขาดประสิทธิภาพในการแสดงผลข้อมูลของผู้สมัคร ส่งผลต่อการตัดสินใจในการคัดเลือกบุคลากรที่เหมาะสมกับตำแหน่งงาน จากปัญหาดังกล่าว คณะผู้วิจัยจึงได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่สามารถรวมข้อมูลจากหลายแหล่งให้อยู่ในระบบเดียวกัน ลดความซ้ำซ้อน และลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาดของมนุษย์ โดยใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning ในการวิเคราะห์และให้คะแนนความเหมาะสมของผู้สมัครอย่างแม่นยำ พร้อมทั้งพัฒนาแดชบอร์ดที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลสามารถดูข้อมูล วิเคราะห์ และตัดสินใจคัดเลือกบุคลากรได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้กระบวนการสรรหาพนักงานมีประสิทธิภาพและลดภาระงานของฝ่ายสรรหาได้อย่างมีนัยสำคัญ
คณะบริหารธุรกิจ
Parking space shortages in urban areas contribute to traffic congestion, inefficient land use, and environmental challenges. Automated Parking Systems (APS) provide an innovative solution by optimizing space utilization, reducing search times, and minimizing carbon emissions. This research investigates key factors influencing user adoption of APS technology using the UTAUT2 framework, focusing on variables such as Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Trust in Technology, and Environmental Consciousness. The APS Evolution project presents a smart parking solution that enhances efficiency, minimizes environmental impact, and improves user experience in urban settings. The initiative emphasizes technology-driven urban mobility and sustainable parking management to align with the evolving needs of modern cities.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This research investigates the traditional knowledge, biological characteristics, and bioactive compounds of Melaleuca cajuputi Powell, with a focus on its conservation and sustainable utilization. The study encompasses its applications in agriculture, healthcare, and bioenergy.
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
This research presents a Wilkinson power divider using a common inductor. The lumped topology uses the inherently inductive loss of the inductor as a part of the design, so the conventional resistor for high isolation can be omitted. Therefore, low-loss and high-isolation performances of the compact circuit were achieved. The proposed 2.5-GHz divider was implemented on a silicon-based integrated passive device process. Measurement of the prototype chip had a reflection coefficient below 18 dB at all ports, an insertion loss of 0.5 dB and isolation above 28 dB. The chip size is merely 0.011 wavelength x 0.019 wavelength.