Поздравляем участника нашего Сообщества Исагали Конысбаева, который разработал уникальную…

Поздравляем участника нашего Сообщества Исагали Конысбаева, который разработал уникальную рекомендательную систему для подбора вакансий на основе резюме соискателей, используя передовые модели NLP (Natural Language Processing)!

Эта система, в сотрудничестве со специалистами IT и аналитиками АО “Центр развития трудовых ресурсов” (АО “ЦРТР”), адаптирована и внедрена на платформе enbek.kz.

Сервис работает на основе FastAPI, sentence_transformers и PyTorch. Ядро системы состоит из NLP-модели, которая преобразует текст резюме и вакансий в так называемые embedding vectors. После фильтрации вакансий по различным параметрам, таким как регион или профессия, эти вектора используются для рассчета косинусного расстояния между векторами вакансий и вектором запроса резюме. Система выбирает ближайшие по расстоянию вектора по степени "схожести" (cosine similarity).

Особенностью этой системы является её способность обучаться не только на основе текущих профессий, но и на семантике образования, навыков и предыдущего опыта работы соискателя. Для этого Исагали использовал не окончательную модель, а checkpoint в середине процесса обучения, чтобы избежать переобучения исключительно на текущих профессиях.

Скорость выдачи рекомендаций высока благодаря использованию только retriever model, без дополнительной классификационной модели reranker. Обучение модели проводилось с использованием ContrastiveLoss, и хотя Исагали не успел исследовать другие функции потерь, потенциал для дальнейших улучшений системы остается огромным.

Этот проект, как сообщает пресс-релиз АО “ЦРТР”, не только демонстрирует важные инновации в области подбора персонала, но и открывает новые горизонты для использования NLP в решении реальных задач рынка труда.