Математична модель інтелектуального аналізу резюме для систем автоматизованого рекрутингу

Ключові слова: інтелектуальний аналіз, рекрутинг, штучний інтелект, NLP, NestJS, Azure Document Intelligence

Анотація

У статті представлено математичну модель інтелектуального аналізу резюме, що забезпечує автоматизоване зіставлення кандидатів із вакансіями за допомогою технологій штучного інтелекту, обробки природної мови та хмарних сервісів аналізу документів. Розроблено архітектуру вебсистеми, яка поєднує модулі обробки PDF-документів, семантичного порівняння текстів і ранжування кандидатів. У реалізації використано стек NestJS, React, PostgreSQL, Drizzle ORM, OpenAI API та Azure Document Intelligence. Проведені експерименти підтверджують ефективність запропонованого підходу у підвищенні точності та швидкості рекрутингу.

Посилання

[1] Mikolov T. et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv:1301.3781, 2013.
[2] Devlin J. et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL, 2019.
[3] OpenAI. Embeddings API Documentation. 2024.
[4] Microsoft Azure. Document Intelligence Overview. 2024.
[5] Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Jurafsky, D. & Martin, J. H. Third Edition draft edition, 2024.
Опубліковано
2026-01-07
Як цитувати
Губицький, М., Сторожук, О., & Борецька, І. (2026). Математична модель інтелектуального аналізу резюме для систем автоматизованого рекрутингу . Комп’ютерне моделювання та інформаційні технології. вилучено із https://conf.nltu.edu.ua/index.php/conf1/article/view/482
Розділ
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають