Работа.ру запустила уникальный сервис рекомендаций вакансий из 16 моделей

Технология не имеет аналогов среди HR-tech — продуктов и увеличивает конверсию в отклик на 8 п.п.

Сервис Работа.ру разработал и внедрил в продукт умную систему рекомендаций из 16 нейросетевых и коллаборативных моделей моделей — пяти персонализированных и 11 неперсонализированных. Она отслеживает поведение соискателей и работодателей на Работе.ру и дает им рекомендации, которые позволяют первым быстрее найти работу в соответствии с собственными пожеланиями, а вторым — эффективнее закрывать вакансии и подбирать правильных специалистов.
Чем активнее пользователь взаимодействует с сайтом, тем лучше и точнее под него настраиваются рекомендации. Обновленная система рекомендаций включает в себя пять основных видов:

1. Анализ и рекомендация лучших предложений на сайте
2. Такие рекомендации доступны пользователям, у которых еще нет резюме и опыта взаимодействия с сервисом Работа.ру. Модель анализирует поведение всех пользователей, и на базе этого мы формируем подборки — например, «Работа для женщин» или «Свежие вакансии».
3. Модель рекомендации по действиям
4. Анализирует все действия пользователя, благодаря чему сервис с высокой точностью подбирает для него релевантные рекомендации.
5. Вакансии, подходящие под резюме
6. На основе описанных в резюме навыков, зарплатных ожиданий и прочих параметров модель подбирает подходящие вакансии и предлагает их соискателю.
7. Вакансии, рекомендованные на основе предыдущих откликов
8. Больше всего такой вид рекомендаций подходит представителям рабочих специальностей, которые одним коротким резюме откликаются на большое количество разных вакансий, — водителям, курьерам, грузчикам и т. д.
9. Анализ по резюме и действиям на сайте

Такой подход объединяет в себе модель рекомендаций по действиям и рекомендации на основе резюме.

Для улучшенной системы рекомендаций был разработан единый сервис машинного обучения — на основе комбинации подходов metric learning и collaborative filtering. Он использует как самые современные подходы — BERT, T5, — так и классические модели.

В основе рекомендаций на основе контента (то есть содержания резюме и вакансии) лежит нейросетевая модель, на выходе которой — вектор, отражающий место конкретной вакансии или резюме в пространстве всех данных (векторов) вакансий и резюме. В процессе обработки этих данных сервис определяет смысловую составляющую резюме / вакансии (например, инженер-механик), находит и анализирует подобные резюме и вакансии среди уже существующих, подбирает релевантные навыки, уровень зарплаты и похожие профессии, а затем рекомендует пользователю добавить недостающие данные, которые помогут соискателю и работодателю найти и выбрать друг друга.
Рекомендации на основе действий на сайте построены вокруг нескольких коллаборативных моделей, которые анализируют действия соискателей и работодателей на платформе Работа.ру, а также при необходимости используют информацию из резюме / вакансии для составления рекомендаций.
Работа.ру стремится стать надежной площадкой для пользователей и постоянно развивается в сфере HR-tech, используя современные технологии. Так, недавно сервис научил искусственный интеллект описывать вакансии за работодателей. Разработка на основе искусственного интеллекта создает информативное описание вакансии на 200 символов. Этого достаточно для понимания сути предложения о работе, а текст емко размещается в поисковой выдаче.

Фото обложки: Freepik/ @freepik