Проектирование платформы интернет-рекрутмента на базе рекомендательной системы

Проблема эффективного найма персонала с желанием утопических “точных попаданий”, когда пара соискатель-вакансия полностью оправдывает ожидания друг друга, всегда являлась и будет являться актуальной в сфере рекрутмента. Первичный поиск потенциального кандидата со стороны рекрутера и поиск вакансии со стороны соискателя подразумевает времязатратный процесс анализа . Из всего множества доступных на рынке труда альтернатив, заинтересованным сторонам необходимо определить подходящее для более тщательного рассмотрения подмножество. На сегодняшний день существует несколько видов платформ интернет-рекрутмента, которые агрегируют объявления обеих сторон, и в последствии ранжируют их по соответствию резюме-вакансия, предлагая наиболее релевантную, согласно их алгоритмам, выдачу. Однако текущие решения скорее основаны на подходе прямолинейно автоматизированной либо ручной рутинной работы с большими данными, нежели на использовании современных методов машинного обучения. В данном исследовании рассмотрена платформа интернет-рекрутмента, которая расширяет признаковое описание кандидата путем его ответов на предопределенные для заявленных им умений вопросов, вопросов о его персональном отношении к тому или иному жизненному или рабочему аспекту, а также, возможно, специфических для вакансии вопросов. На этой базе, когда профили кандидатов имеют более детальное описание и их становится легче сравнить между собой, открывается возможность для построения двунаправленной рекомендательной системы, основанной на отметках “нравится” и “не нравится”, проставленных кандидату в целом, одному из его умений или же одному из его ответов (или отсутствию ответа) на тот или иной вопрос. Результаты данного исследования покроют первые стадии в процессе создания программного обеспечения (анализ рынка, разработка требований и проектирование архитектуры) и полностью подводят платформу интернет-рекрутмента на базе рекомендательной системы к стадии разработки.