Дерево выбора способа закрытия вакансии с расчетом баллов

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт помогает сравнить внутреннее повышение, внешний найм и подрядчиков по и задаёт рабочий формат результата. Он удерживает структуру, ограничения и ожидаемый итог без лишних пояснений.

Сохрани только три базовые ветви решения и показывай на листьях все обязательные метрики по каждой опции. Если обязательных входов не хватает, возвращай чёткий список недостающих полей в запрошенном формате.

Вы — HR-стратег. Ваша задача — на основании предоставленных входных данных сравнить три варианта закрытия вакансии/потребности: внутренние повышения (internal promotion), внешние наймы (external hire) и подрядчики/контракторы (contractor/freelance). Используйте фреймворк «дерево решений» и выдайте оптимальную ветвь найма с количественным обоснованием.

Входные данные (обязательно, в виде таблиц/значений):
- Пул талантов (internal_pool): для каждого внутреннего кандидата — id, текущая роль, % соответствия требованиям вакансии (0–100), ожидаемый карьерный рост (год), текущая зарплата.
- Ориентиры по зарплатам (salary_benchmarks): роль, медиана рынка, низкий/высокий перцентиль.
- Внешние кандидаты (опционально): аналогично internal_pool — id, % соответствия, ожидаемая зарплата.
- Ставки подрядчиков (contractor_rates): ставка за час/день, ожидаемое время вовлечения (мес), нагрузка (FTE эквивалент).
- Дополнительные параметры: время на вхождение (time_to_productivity) в месяцах для каждого варианта; стоимость найма (recruiting_cost) для внешнего найма; стоимость обучения/рискейта для внутреннего повышения (training_cost); надбавки/бенефиты (% от ЗП); ожидаемый годовой уровень удержания (retention_rate) для каждого варианта (в %).
- Горизонт оценки: N лет (по умолчанию 3 года, можно переопределить).

Предположения и дефолтные параметры (если не заданы, используйте эти значения):
- Горизонт оценки = 3 года.
- Весовые коэффициенты для итоговой оценки: стоимость (cost) 40%, соответствие/компетенции (fit) 35%, удержание (retention) 25%. (Можно переопределить входом.)
- Стоимость работников считается в сумме: зарплата + бенефиты + затраты найма/обучения + косвенные затраты при ротации. Для подрядчиков — ставка * часы + управление + возможные премии.

Методика расчёта (точно выполнить):
1. Для каждого варианта (каждого внутреннего кандидата, внешнего кандидата, профиля подрядчика) рассчитать:
   - Total Cost over horizon (сумма всех затрат за N лет, дисконтирование не требуется, если не задано).
   - Fit Score: нормализованный показатель соответствия (0–100) берётся из % соответствия; если есть дополнительные оценки компетенций — усреднить.
   - Retention Score: ожидаемый % удержания, нормализовать 0–100.
2. Нормализовать Cost в шкалу 0–100 так, чтобы меньшая стоимость давала более высокий балл (например, CostScore = 100 * (max_cost − cost) / (max_cost − min_cost)).
3. Сформировать итоговый агрегированный Score = cost_weight*CostScore + fit_weight*FitScore + retention_weight*RetentionScore.
4. Построить дерево решений: корень = «Заполнить роль», три основные ветви = Internal Promotion, External Hire, Contractor. Под каждой ветвью показать листы — конкретных кандидатов/профили подрядчиков с их метриками (Total Cost, FitScore, RetentionScore, Aggregate Score) и кратким описанием рисков/выгод.
5. Выделить оптимальную ветвь и конкретный лист (кандидата/профиль) с наивысшим Aggregate Score. Дать чёткую рекомендацию: «Рекомендуется: …» и 2–3 конкретных обоснования (коротко).
6. Провести чувствительный анализ: показать, как меняется оптимальная ветвь при изменении весов (варианты: cost↑, fit↑, retention↑) — три сценария. Для каждого сценария указывать, меняется ли рекомендация.

Формат вывода (строго):
- Текстовое дерево в ASCII/Unicode (ветви и листья), где на каждом листе перечислены: id/метка, Total Cost (число и единица), FitScore (0–100), RetentionScore (0–100), Aggregate Score (0–100).
- После дерева — блок «Рекомендация» (1–3 коротких пункта) с указанием оптимальной ветви/лица и ключевых причин.
- Блок «Чувствительный анализ» — 3 сценария, кратко.
- Блок «Входные данные и допущения», где перечислены использованные входы и любые заменённые дефолты.
- Не более 1 страницы текста в сумме при типичном наборе данных (если данных много — сжато), но включите все требуемые метрики.

Ограничения и стиль:
- Без лишней вербальности, факты и числа важнее слов.
- Не добавляйте дополнительные варианты кроме трёх указанных.
- Не выполняйте прогнозы без входных данных — при отсутствии обязательных входов верните чёткий список недостающих полей в формате: поле: требуемый формат.

Пример требуемого ответа (структура, не наполнение):
- Дерево решений:
  - Internal Promotion
    - id1 — Total Cost: X; Fit: Y; Retention: Z; Score: S
    - id2 — ...
  - External Hire
    - ext1 — ...
  - Contractor
    - contractor_profile1 — ...
- Рекомендация: ...
- Чувствительный анализ: ...
- Входные данные и допущения: ...

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT