Применение методов машинного обучения в оценке влияния эпидемии короновируса на профиль работодателя на сайте вакансий

В связи с коренными изменениями, с которыми сталкивается современный мир, и стремительным развитием IT-индустрии возникли новые задачи как для сотрудников, заставляющие их быть более гибкими, так и для компаний, борющихся за ценные кадры. Перенос рабочего процесса на удаленную работу, отказ в аренде офисных помещений, отказ нанимать стажеров, нуждающихся в обучении, позволили компаниям сократить расходы и существенно изменили как рынок труда в целом, так и профиль каждого отдельного работодателя. Это исследование призвано продемонстрировать, как машинное обучение помогает решать сложные проблемы, давая инструменты для оценки профиля работодателя и демонстрируя изменения, возникшие в результате пандемии COVID-19. В качестве основного был выбран кластерный подход. Проблема кластеризации - фундаментальная проблема анализа данных. Результатом исследования должна стать собранная база данных вакансий работодателей во время пандемии COVID-19. Применение метода кластеризации поможет построить сравнение профиля работодателя до и после пандемии. Конечным результатом является анализ того, как пандемия повлияла на профиль работодателя для данных вакансий.