Symbol

[VN] - CTA

[VN] - Footer

[ WORK ] - { VN }

<h2>Thách thức</h2>Trước đây, việc đánh giá chính xác đặc điểm của ứng viên mới tốt nghiệp thường gặp nhiều khó khăn do thời gian phỏng vấn ngắn và lượng thông tin hạn chế. Điều này khiến các quyết định tuyển dụng dễ bị phụ thuộc vào cảm tính cá nhân, dẫn đến rủi ro như ứng viên từ chối nhận việc hoặc nghỉ việc sớm. Đối mặt với thực trạng đó, năm 2022, Legaseed đã ra mắt "miryo⁺" - hệ thống quản trị tuyển dụng (ATS) trên nền tảng đám mây dành riêng cho tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp. Thông qua việc trực quan hóa diễn biến mức độ quan tâm và lịch sử tương tác của ứng viên, cũng như nâng cao hiệu quả quản lý dữ liệu, hệ thống giúp việc kết nối với ứng viên trở nên bài bản, thay vì chỉ dựa vào trực giác, từ đó nâng cao hiệu quả tuyển dụng. Trong lần nâng cấp này, Legaseed hướng tới một mục tiêu xa hơn: hiểu rõ đặc điểm và giá trị quan của ứng viên, từ đó xây dựng cơ chế đánh giá mức độ phù hợp với văn hóa tổ chức, cấp trên và vị trí công việc. Để hiện thực hóa những yêu cầu phức tạp này, Legaseed tiếp tục tin tưởng chọn Monstarlab làm đối tác đồng hành - đơn vị đã hợp tác từ giai đoạn phát triển đầu năm 2022 để triển khai bản cập nhật quan trọng này. <h2>Giải pháp</h2>Tầm nhìn Legaseed hướng tới là triển khai tính năng "Ensemble Profiling" - tính năng phân tích tổng hợp bằng AI dựa trên sự kết hợp giữa kiến thức thống kê, tâm lý học, know-how của Legaseed cùng dữ liệu về ứng viên và doanh nghiệp. Để hiện thực hóa tầm nhìn này thành một chức năng trên hệ thống "miryo⁺", Monstarlab đã xây dựng đội ngũ nhân sự xuyên biên giới tại Nhật Bản và Việt Nam, hỗ trợ xuyên suốt từ giai đoạn xác định yêu cầu đến thiết kế, triển khai và kiểm thử. Trước tiên, đội dự án đã chuẩn hóa quy trình vận hành bằng cách cải tiến quy trình phát triển hiện có và áp dụng mô hình phát triển linh hoạt (Agile). Trong giai đoạn triển khai, đội ngũ nhân sự Nhật-Việt đã cùng phối hợp chặt chẽ: phía Nhật Bản đảm nhận thiết kế UI/UX, điều chỉnh yêu cầu, xử lý dữ liệu và xây dựng thuật toán; trong khi phía Việt Nam chịu trách nhiệm từ thiết kế chi tiết đến phát triển và kiểm thử các tính năng. Trong số các yêu cầu, điểm nổi bật là hệ thống có thể xử lý một cách tổng hợp nhiều loại thông tin đa dạng của từng ứng viên, sau đó chuyển đổi chúng thành các “tọa độ tâm lý học”. Trong dự án này, Monstarlab đã thiết kế một chuỗi quy trình chuẩn hóa từ xử lý trước thông tin ứng viên, trích xuất dữ liệu đến tối ưu hóa mô hình phân tích. Bằng cách để AI tổng hợp các chỉ số từ nhiều thuật toán khác nhau, hệ thống không chỉ hiển thị các con số đơn thuần mà còn biến chúng thành dữ liệu trực quan, giúp nhà tuyển dụng dễ dàng đánh giá từ đó đưa ra quyết định phỏng vấn và điều phối nhân sự một cách chuẩn xác ngay trên giao diện quản trị (Dashboard).

<h2>Kết quả</h2>Bản nâng cấp hệ thống "miryo⁺" tập trung vào tính năng "Ensemble Profiling" đã chính thức ra mắt vào tháng 12 năm 2025. Từ một công cụ hỗ trợ thấu hiểu ứng viên đơn thuần, dịch vụ này đã phát triển thành một "Hệ thống hỗ trợ quản trị và khai thác nguồn nhân lực" toàn diện. Nhờ các tính năng mới, nhà tuyển dụng có thể nắm bắt đặc điểm của ứng viên một cách đa chiều, đồng thời dễ dàng chia sẻ trong team tuyển dụng các trọng điểm khi phỏng vấn cũng như hướng tiếp cận ứng viên. Việc đẩy mạnh khả năng trực quan hóa thông tin ứng viên được kỳ vọng sẽ giúp giảm thiểu rủi ro như ứng viên từ chối nhận việc hoặc tuyển dụng người không phù hợp. Bên cạnh đó, việc sử dụng chung một nền tảng thông tin trong quá trình sắp xếp và đào tạo nhân sự cũng góp phần nâng cao chất lượng giao tiếp và công tác quản lý. Trong thời gian tới, Monstarlab sẽ tiếp tục đồng hành cùng Legaseed để hiện thực hóa các ý tưởng mới thành dịch vụ cụ thể, cùng nhau phát triển lĩnh vực tuyển dụng và xây dựng tổ chức.