Making decisions before ...

03.04.25

Form of award

Взаимодействие и привлечение для работы по договору

Product status

Finished product

Task type

Задачи ИКТ

Сфера применения

Robotics

Область задачи

Neurotechnology and artificial Intelligence

Type of product

Software/ IS

Problem description

В настоящее время анализ и классификация вакансий требуют значительных временных и трудозатрат, так как обработка текстовых описаний осуществляется вручную. Это приводит к неточностям в определении профессиональных категорий, замедлению процесса подбора кандидатов и увеличению нагрузки на рекрутеров. Отсутствие автоматизированного анализа усложняет систематизацию данных, что снижает эффективность работы платформ по трудоустройству и кадровых агентств. Для решения этой проблемы необходима модель машинного обучения, использующая методы обработки естественного языка (NLP) для автоматической классификации вакансий. Такое решение позволит ускорить процесс анализа, минимизировать влияние человеческого фактора и повысить точность соответствия кандидатов требованиям работодателей.

Expected effect

Сокращение времени на обработку и классификацию вакансий ~ 90% Снижение трудозатрат ~ 80% (требуется только контроль и настройка модели) Снижение финансовых затрат ~ 80% Снижение ошибок (человеческий фактор) ~ 80%

Full name of responsible person

Центр Поддержки Цифрового Правительства

Contacts of responsible person

+77172735299

Purpose and description of task (project)

Модель для классификации профессиональных категорий на основе текстового описания вакансий с использованием NLP и машинного обучения. Цель - автоматизация анализа вакансий, ускорение подбора кандидатов и снижение ручного труда