TSI logo 25 years
LV EN
Home > Par mums > Struktūra un pārvaldība > Anotācijas

LĪMENIS

PROGRAMMA

FAKULTĀTE

GADS

VALODA

ATSLĒGVĀRDI

Personāla atlases un darbā pieņemšanas procedūras sistēmas uzlabošana uzņēmumā SIA Ekl/Ls.

PERSONĀLA ATLASES UN DARBĀ PIEŅEMŠANAS PROCEDŪRAS SISTĒMAS UZLABOŠANA UZŅĒMUMĀ SIA EKL/LS.Personāls, kas ir galvenais ražošanas, uzņēmuma ekonomiskās izaugsmes un konkurētspējas faktors, darbojas kā galvenā mūsdienu sabiedrības industrializācijas iezīme. 21. gadsimtā uzņēmuma cilvēkresursu pārvaldība kļūst par noteicošo uzņēmumu vadības instrumentu. Uzņēmuma darbinieku izglītības līmenis, spējas, kā arī viņu pieredze un kvalifikācija lielā mērā nosaka organizācijas spēju izmantot pieejamos resursus un tās darba gala rezultātus. Darba mērķis: Apkopot informāciju par personāla meklēšanas, piesaistes un atlases procesu, identificēt personāla meklēšanas un atlases procesa trūkumus uz SIA EKL/LS piemēra un sniegt ieteikumus to uzlabošanai.Saskaņā ar darba mērķi tika izvirzīti šādi uzdevumi:• Aplūkot personāla atlases un darbā pieņemšanas teorētiskos pamatus• Noteikt SIA EKL/LS uzņēmuma darbības raksturojumu• Analizēt vadības sistēmu SIA EKL/LS• Analizēt personāla atlases un darbā pieņemšanas sistēmu SIA EKL/LS.• Noteikt galvenās personāla atlases un darbā pieņemšanas problēmas SIA EKL/LS• Izstrādāt ieteikumus personāla atlases un darbā pieņemšanas sistēmas uzlabošanai SIA EKL/LS

Autors: Anastasija Horoļska

Vadītājs: Tamila Mišāne

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Latviešu

Jūrnieka atlases uzņēmuma SIA Ultramarine Services darbības efektivitātes paaugstināšana

Darba pirmajā daļā tiek apkopotas teorētiskās atziņas par pētījuma tēmu, tai skaitā darbības efektivitāti, tās novērtēšanu, ietekmējošiem faktoriem, paaugstināšanas iespējām un atsevišķi arī personāla atlases procesu efektivitāti. Darba otrā daļa ir veltīta pētītā uzņēmuma raksturojumam, tajā ir apskatīti uzņēmuma galvenie darbības virzieni un rezultāti, kā arī raksturoti galvenie biznesa procesi, kas saistīti ar personāla atlasi. Savukārt, trešajā nodaļā tiek veikts praktiskais pētījuma par uzņēmuma darbības un jūrnieku atlases procesu efektivitāti. Tajā ir apkopoti uzņēmuma rādītāju analīzes rezultāti, kā arī salīdzinājums ar nozares vidējiem, tāpat tajā ir veikta aptaujas rezultātu analīze. Pamatojoties uz pētījuma rezultātiem ir sniegti ieteikumi uzņēmumam ar mērķi uzlabot tā efektivitāti.

Autors: Darja Guseva

Vadītājs: Genadijs Gromovs

Līmenis: Profesionālais bakalauriāts

Gads: 2024

Darba valoda: Latviešu

Ar ģeneratīvām AI tehnoloģijām papildinātas programmatūras izstrāde projektu vadības atbalstam.

Šis darbs pēta ģeneratīvā mākslīgā intelekta pielietošanas praktisko vērtību projektu vadības programmatūrā, lai uzlabotu vadītāja darbu. Mērķis ir novērtēt GenAI efektivitāti un ietekmi uz projektu vadības procesiem.Pētījums sākas ar esošās akadēmiskās un nozares literatūras apskatu par AI integrāciju projektu vadībā. Tam seko detalizēta gadījumu izpētes analīze par gadījumiem, kad AI ir integrēts projektu pārvaldības rīkos. Programmatūras izstrādes dzīves cikla metodoloģija tiek izmantota, lai izstrādātu un pārbaudītu programmatūru, iekļaujot prototipēšanas fāzi, lai izpētītu un apstiprinātu koncepcijas pirms pilna mēroga izstrādes.Šī pētījuma rezultāti ietver ar GenAI darbināmas programmatūras izveidi, kas ievērojami paātrina personāla atlases procesu projektiem, saskaņojot projekta prasības ar personāla prasmēm. Rezultāti liecina, ka izstrādātā programmatūra efektīvi izmanto GenAI tehnoloģijas, lai uzlabotu projektu vadības procesu, vienkāršotu vadības uzdevumus un veicinātu efektīvākus un precīzākus lēmumu pieņemšanas procesus.Šis pētījums izceļ GenAI potenciālu, lai pārveidotu projektu vadības praksi un virzītu nākotnes inovācijas.

Autors: Pāvels Kulajevs

Vadītājs: Aleksejs Vesjolijs

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Latviešu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu

Mūsdienu cilvēkresursu vidē mākslīgā intelekta integrācija rada gan iespējas, gan izaicinājumus, jo īpaši personāla atlases jomā, kas aptver visus procesa posmus, sākot no kandidātu meklēšanas līdz gala atlasei. Tomēr šī integrācija nav bez problēmām. Neobjektīvi dati, kas izriet no vēsturiskiem datiem vai sabiedrības aizspriedumiem, var būt nozīmīgs šķērslis, kas var izraisīt diskriminējošu praksi. Pētījumā "Uz mašīnmācīšanos balstīta neobjektivitātes novēršana nākotnes atlasē, kas balstīta uz mākslīgo intelektu" mērķis ir analizēt esošas novirzes gan no cilvēka, gan no mākslīgā intelekta perspektīvas personāla atlases procesā. Tā ietvaros tiek meklētas atbildes uz šādiem pētījuma jautājumiem: kādas ir esošās neobjektivitātes personāla atlases procesā, gan tiešas, gan netiešas, un kā var efektīvi mazināt vai novērst novirzes personāla atlases procesā, izmantojot modelēšanas metodes nākotnes atlases sistēmās, kas balstītas uz mākslīgo intelektu. Izmantojot uz datiem balstītu pieeju un mašīnmācīšanās modeļu pielāgošanu, tiks atklāts, kāda veida novirzes pastāv atlases procesā un kā tās mazināt.

Autors: Ērika Todjēre

Vadītājs: Jeļena Kijonoka

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Table View
Text View