Vaka Çalışması · Finans
Türkiye Finans: İK analitiği ekibine eğitim ve mentörlük — işe alım envanterinden çalışan kaybına
Katılım bankasının İK Analitiği ekibiyle 2024'te haftada bir gün: Python ve makine öğrenmesi eğitimi, ardından ekibin kendi projelerinde mentörlük. İşe alım değerlendirme envanterinin iş grubu bazında performans ve tutundurmayla ilişkisi analiz edildi; çalışan kaybı tahmini için literatür ve model tasarımı yapıldı. Yöntem öğrenilir öğrenilmez kurumun kendi verisine uygulandı.
- Haftada 1 gün
- Format
- Python · ML
- Eğitim
- 2
- Proje
- Usta – çırak
- Yaklaşım
Eğitim + mentörlük, altı ay
Ödev ağırlıklı, sınavlı
İşe alım envanteri · çalışan kaybı
Analizi ekip yapar
Bağlam
Türkiye Finans’ın İnsan Kaynakları Analitiği ekibi teknik yetkinliklerini daha iyi kullanmak istiyordu. Lumtify Academy’nin bankalar için hazırladığı “veri analitiği yolculuğu” kataloğundan — giriş, temel, pekiştirme ve ileri seviye eğitimler — İK analitiğine özel bir yol çizildi ve danışmanlık, eğitimle mentörlüğü aynı takvimde birleştirdi: haftada bir gün, altı ay.
Yol haritası klasik: yöneticilerle görüşme ve hedefler, ekiple birebirler, yetkinlik seviyesinin belirlenmesi, araç ve veri envanteri, mentörlük kapsamındaki hedef projenin tespiti, gerekli eğitimler, projeye başlama.
Eğitim
Şubat’tan itibaren haftalık Python eğitimi: temel dil, ödev ağırlıklı ilerleme, ekibin güncel işlerinden örnekler. Mayıs’ta makine öğrenmesi: verinin modele hazırlanması, öznitelik mühendisliği, model doğrulama, regresyon ve ağaç tabanlı yöntemler. Eğitim sınavla ölçüldü ve geri bildirimle kapandı.
Proje 1 — İşe alım envanteri analizi
Banka, işe alım sürecinde adayların genel kültür, genel yetenek ve kişilik envanterlerini içeren kapsamlı bir değerlendirme aracı kullanıyor. Yıllardır biriken bu veri, işe alınanların sonraki performansı ve bankada kalıp kalmadığıyla hiç ilişkilendirilmemişti.
Analiz iş grubu bazında yapıldı — perakende bankacılık, çağrı merkezi, bilgi sistemleri, şube destek, dijital bankacılık, krediler, müşteri ilişkileri rolleri. Her iş grubunda hangi envanter boyutlarının performansla olumlu ya da olumsuz ilişkili olduğu; ayrılanlarla kalanların boyut ortalamalarının t-testiyle karşılaştırılması; mezun olunan üniversitenin etkisi. Sonuç, işe alım kararında hangi boyuta hangi rolde bakılması gerektiğine dair somut, iş grubuna özgü bulgular oldu — ve bazı rollerde beklentinin tersine çıkan ilişkiler.
Analizi ekip yaptı, sunumu ekip hazırladı; Lumtify yöntem ve yorumda yanındaydı.
Proje 2 — Çalışan kaybı
İkinci proje, çalışanın ayrılma olasılığını önceden tahmin eden bir model: literatür taraması ve eleme, hangi verinin gerekli olduğunun belirlenmesi, model tasarımı. Envanter analizindeki bulgular bu modelin özellik adaylarına dönüştü.
Sonuç
Altı ayın sonunda ekip, kendi verisi üzerinde istatistiksel test ve makine öğrenmesi uygulayabilen, sunumunu kendi yapan bir ekipti. Eğitimle projenin aynı ekipte, aynı dönemde yürümesinin nedeni de buydu: öğrenilen yöntem hemen kurumun kendi sorusuna uygulanmalı.