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
วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ
The development of skin-on-a-chip models plays a crucial role in research for drug and cosmetic development. Traditional approaches often utilize two-dimensional (2D) methods that rely on culturing cells on flat surfaces, resulting in a lack of complexity in skin structure and realistic cell interactions. Moreover, traditional methods have limitations in mimicking fluid flow and nutrient circulation, which affects the accuracy of pharmaceutical testing and the prediction of drug effects. This has led to the advancement of three-dimensional (3D) skin models using new microfluidic technology, enhancing the realism of skin structure by replicating both the epidermis and dermis layers, as well as simulating fluid flow similar to physiological conditions in the human body. The design of 3D systems allows for more realistic cell arrangement and interactions, enabling better simulation of skin functions and increasing the accuracy in evaluating the effects of various substances on cell responses, including absorption, inflammation, and wound healing. Therefore, the development of three-dimensional (3D) skin models not only addresses the limitations of traditional methods but also represents a significant step forward in creating models that can be effectively applied in drug testing and pharmaceutical product development.
คณะบริหารธุรกิจ
CO Breathalyzer with Voice Response is the device to measured the level of CO residual in a person's lung who consume tobacco. Measuring residual CO in human breath can identify the tobacco addiction level instead of measuring nicotine in blood.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This research presents the development of an AI-powered system designed to automate the identification and quantification of dental surgical instruments. By leveraging deep learning-based object detection, the system ensures the completeness of instrument sets post-procedure. The system's ability to process multiple images simultaneously streamlines the inventory process, reducing manual effort and potential errors. The extracted data on instrument quantity and type can be seamlessly integrated into a database for various downstream applications.