Розробка рекомендаційної системи підбору вакансій на основі аналізу резюме та опису вакансій

Abstract

Об’єкт дослідження – процес автоматизованого підбору вакансій для здобувачів роботи на основі текстової інформації про кандидата та вимоги роботодавця. Предмет дослідження – методи обробки тексту, виділення навичок, обчислення подібності резюме й вакансій та їх ранжування в рекомендаційній системі. Мета роботи – розробити рекомендаційну систему, яка аналізує резюме та описи вакансій, визначає рівень відповідності кандидата й формує пояснюваний ранжований список рекомендацій. Методи дослідження – аналіз літературних джерел, обробка природної мови, словникове виділення навичок, TF-IDF, косинусна подібність, sentence embeddings, role-aware scoring, проєктування вебзастосунків і функціональне тестування. У роботі проаналізовано предметну область, обґрунтовано вибір методів зіставлення текстів, спроєктовано full-stack архітектуру, реалізовано backend на FastAPI з асинхронним доступом до PostgreSQL, frontend на Next.js і модуль рекомендацій із трьома стратегіями: keyword, TF-IDF та embeddings. Практичним результатом є вебзастосунок, який приймає резюме у форматах PDF, DOCX або TXT, витягує текст, зіставляє його з активними вакансіями, зберігає рекомендації та показує відсоток відповідності, знайдені й відсутні навички та пояснення результату.