NLP
в рекрутменте

Эффективный процесс подбора сотрудников — ключ к успешному развитию компании. Однако традиционные собеседования требуют значительных временных затрат, а субъективный фактор может влиять на финальное решение.

Наша цель — создать алгоритм, который анализирует ответы кандидатов, выделяет ключевые характеристики (ответственность, клиентоориентированность, критическое мышление и др.) и формирует унифицированный профиль с рекомендациями. Это поможет HR-менеджерам быстрее принимать решения, сократив временные затраты и минимизировав субъективность оценки.

Ваш алгоритм будет работать с реальными данными и тестироваться на актуальных кейсах, а решения могут быть внедрены в бизнес-процессы компании.

Почему это важный проект?

Стандартизировать оценку soft skills с помощью ML, убрав субъективность HR.

Оптимизировать процесс отбора, снизив нагрузку на рекрутеров и нанимающих менеджеров.

Этот проект — возможность поработать с реальной бизнес-задачей, где ваш алгоритм сможет менять индустрию подбора персонала.

Исключить неподходящих кандидатов еще на ранних этапах.

HR-менеджеры тратят десятки часов на собеседования, которые можно оптимизировать. Часто кандидаты не соответствуют заявленным требованиям, но понять это до встречи сложно.

Автоматизированный анализ интервью позволит:

Какие задачи предстоит решить?

Создание системы рекомендаций: на основе анализа интервью модель должна предлагать объективные выводы и характеристики кандидата.

Работа с субъективностью: как учесть индивидуальные особенности речи и стили самопрезентации?

Обучение модели на неструктурированных данных: ответы кандидатов могут быть размытыми и неформализованными.

Разработка NLP-модели: алгоритм должен не просто искать ключевые слова, а понимать контекст и тональность ответов.

Чему я научусь?

Этот проект позволит вам освоить ключевые навыки ML-специалиста:

Обучение и дообучение моделей – использование актуальных ML-фреймворков.

Работа с неструктурированными данными – обработка и нормализация текстов.

Машинное обучение – разработка моделей классификации и ранжирования.

Natural Language Processing (NLP) – работа с текстами, векторизация, анализ семантики.

Но мы ожидаем, что у тебя уже есть

Понимание математической логики и статистики как основы для принятия решений

Практический опыт работы с LLM и мультимодальными моделями, как open source и close source

Знание основ NLP и методов анализа текста.

Навыки базового программирование на Python с владением ключевыми библиотеками (pandas, numpy, sklearn)

Ожидаемый результат

Автоматически анализирует текстовые ответы, выделяя паттерны речи и поведенческие особенности.

Оптимизирует процесс подбора персонала, снижая временные затраты на обработку кандидатов.

Выдает рекомендации для HR-менеджеров, помогая быстрее принимать решения.

Формирует унифицированный профиль кандидата с анализом ключевых soft skills.

MVP-система обработки текстовых интервью, которая: