Доработка и тестирование прототипа модуля системы формирования цифрового профиля с применением технологий "умного" поиска и автогенерации резюме соискателей на основании данных из образовательных учреждений и открытых источников.

Объем отчета составляет 92 страниц, 41 иллюстраций, 12 таблицы, 1 приложение. Ключевые слова: умный поиск, анализ текста, очистка, стемминг, токенизация, векторизация, нейронные сети, интеллектуальный модуль, автогенерация резюме Целью текущего исследования является доработка и тестирование прототипа модуля системы формирования цифрового профиля с применением технологий "умного" поиска и автогенерации резюме соискателей на основании данных из образовательных учреждений и открытых источников. В ходе исследовательской работы была проведена оценка важности слов и сформирована база данных ключевых слов с приведением запросов к нормальной форме. Были разработаны алгоритмы векторизации запросов от работодателей с дальнейшим вычленением дополнительных фильтров для поиска путем предобработки и обработки текстовых данных. Были разработаны алгоритмы сопоставления и вывода релевантных соискателей на основании запроса работодателя. Результаты обучения нейронных сетей показали хорошие результаты точности сопоставления. Была проведена агрегация разработанного алгоритма в веб модуль «умного поиска» с внедрением в систему HowToWork.Были разработаны алгоритмы определения динамической структуры шаблона генерируемого резюме при помощи сбора данных из открытых источников и последующего вычленения уникальных полей для различных специальностей. Были выявлы связи между компетенциями из учебных планов и навыками из резюме в открытых источниках. Проведена агрегация разработанных алгоритмов в модуль автогенерации прототипа резюме на основании данных из образовательных учреждений и открытых источников. В ходе исследовательской работы был разработан прототип модуля системы формирования цифрового профиля с применением технологий "умного" поиска и автогенерации резюме соискателей на основании данных из образовательных учреждений и открытых источников. Были реализованы ключевые алгоритмы и компоненты: •Модуль "умного" поиска соискателей по запросу работодателя на основе технологий искусственного интеллекта. •Модуль автоматической генерации резюме с использованием методов интеллектуального анализа текстов и обработки естественного языка. •Визуальное представление данных в виде интерактивных интерфейсов и отчетов для удобства работодателей. •Интеграция со структурированными данными образовательных учреждений. Поставленная цель проекта достигнута, и задачи этапов исследования полностью решены. Осуществлено внедрение прототипа в собственную информационную инфраструктуру для использования разработанных алгоритмов интеллектуального поиска персонала в практической деятельности по подбору кадров. Успешное прохождение прототипом этапов тестирования и апробации в реальных условиях подтверждает правильность принятых в исследовании подходов, корректность разработанных алгоритмов и их практическую применимость для решения задач интеллектуальной поддержки принятия кадровых решений. В том числе система успешно прошла экспериментальное внедрение на предприятии АО «Россельхозбанк» в рамках проведения Акселератора РСХБ 2022-2023. Проект доказал свою эффективность и находится на стадии заключения договора на промышленную эксплуатацию.