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
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The production process of the food rancidity indicator label consists of three main steps: 1) preparation of the indicator solution, 2) preparation of the cellulose solution, and 3) formation of the sheet. The indicator solution includes bromothymol blue and methyl red, which act as indicators. The cellulose solution consists of hydroxypropyl methylcellulose, carboxymethyl cellulose, sodium hydroxide, polyethylene glycol 400, and the indicator solution. For the sheet formation, the cellulose solution was mixed with natural latex to increase flexibility and impart hydrophobic properties. After drying, the invention appears as a thin, dark blue label. When exposed to volatile compounds from rancid food, the label changes color from dark blue to green, and then to yellow, corresponding to the increasing amount of volatile compounds from the rancid food.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Designing advanced printed circuit boards for industrial applications involves a variety of steps and methods depending on each company. From what I have learned, I have used Cadence Allegro to design printed circuit boards. This internship was designed on a variety of boards with varying levels of difficulty. Learning in this internship could not be learned in detail within the university. I had to work with many departments within Analog Devices (Thailand) Company. This design was assisted by a mentor who took care of and taught me the work, allowing me to complete the co-operative successfully.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
Toys Design from Scrap Wood Waste by Pallet Maker Group Co., Ltd.