Алгоритм поиска кадров и программ повышения квалификации из внешних источников: применение нейронных сетей
(Стр. 195-203)
Подробнее об авторах
Мирзоян Мариам Валериковна
кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры бизнес-информатики Факультета информационных технологий и анализа больших данных
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Андриянов Никита Андреевич кандидат технических наук, доцент кафедры искусственного интеллекта
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Андриянов Никита Андреевич кандидат технических наук, доцент кафедры искусственного интеллекта
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация
Нажимая на кнопку купить вы соглашаетесь с условиями договора оферты
Аннотация:
В статье рассматривается проблема поиска кадров из внешних источников и оценки соответствия кандидата должности, особенно в контексте государственной гражданской службы, что может быть эффективно проведено через анализ резюме претендентов с помощью подхода на основе применения современных моделей искусственных нейронных сетей, не требующего переобучения. Целью исследования является проверка гипотезы о возможности создания универсального инструмента сопоставления описаний вакансий, резюме специалистов и курсов повышения квалификации, не требующего дополнительного переобучения. Основная идея представленной методологии заключается в получении векторных представлений таких документов и дальнейшем их сопоставлении с помощью метрических алгоритмов. В статье также представлена возможность поиска программ повышения квалификации из открытых источников для действующих работников государственной гражданской службы с целью повышения компетентностно-квалификационного уровня работников и продвижения по карьерной лестнице. Полученные результаты подтверждают эффективность применения технологий NLP в задаче подбора вакансий и оценки кандидатов. Анализ большого количества резюме и определение соответствия представлена в виде задачи бинарной классификации, в связи с чем проведен анализ нескольких методов для решения данной задачи и выбран тот, который представил лучший результат. Таким образом, показано, что для построения интеллектуальных систем в HR-сфере эффективно применение методов искусственного интеллекта.
Образец цитирования:
Мирзоян М. В., Андриянов Н. А. Алгоритм поиска кадров и программ повышения квалификации из внешних источников: применение нейронных сетей // Проблемы экономики и юридической практики. 2025. Т. 21. № 2. С. 195-203. DOI: 10.33693/2541-8025-2025-21-2-195-203. EDN: ELMNFC
Список литературы:
Андриянов, Н. Регрессионный анализ и прогнозирование данных футбольной статистики с использованием нейронных сетей / Н. Андриянов, В. Дементьев // Радиоэлектронная техника, 2020 г., Т. 1. С. 138–142.
Зинченко, А.А. Моделирование процессов подбора и оценки персонала : специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Зинченко Алексей Алексеевич ; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации. —Москва, 2016. —143 с. Библиогр.: с. 24–25.
Мирзоян, М. В. Система поддержки принятия решений для управления компетенциями государственных служащих на основе интеллектуальных технологий : диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Мирзоян Мариам Валериковна, 2024. —208 с. —EDN UJMSRI.
Абдикеев, Н.М. Системы управления эффективностью бизнеса: учебное пособие / Н.М. Абдикеев [и др.] ; под научной редакцией Н.М. Абдикеева, О.В. Китаевой. —Москва : Инфра-М, 2014. —282 с. — ISBN 978-5-16-003992-3.
Барский, А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений / А.Б. Барский.—Москва : Финансы и статистика, 2004. —176 с․ —ISBN 5-279-02757-X.
Экономика информационных систем: управление и оценка эффективности : учебник для направлений бакалавриата и магистратуры «Бизнес-информатика» / Н.Ф. Алтухова, Е.В. Васильева, Е.А. Деева [и др.]. —Москва : КноРус, 2020. —624 с. —ISBN 978-5-406-07848-8.
Вербицкий, А.А. Личностный и компетентностный подходы в образовании: проблемы интеграции : монография / А.А. Вербицкий, О.Г. Ларионова. —Москва : Логос, 2009. —336 с. —ISBN 978-5-98704-452-0.
Andriyanov N.A., Dementiev V.E., Tashlinskii A.G. Detection of objects in the images: From likelihood relationships towards scalable and efficient neural networks // Computer Optics 2022, 46 (1), 139-159
Dementyiev V.E., Andriyanov N.A., Vasilyiev K.K. Use of images augmentation and implementation of doubly stochastic models for improving accuracy of recognition algorithms based on convolutional neural networks // 2020 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).
Kuratov, Y., Arkhipov, M. (2019). Adaptation of Deep Bidirectional Multilingual Transformers for Russian Language. URL https://huggingface.co/DeepPavlov/rubert-base-cased (Дата обращения: 26.02.2025).
RuGPT3 demo URL https://russiannlp.github.io/rugpt-demo/ (Дата обращения: 26.02.2025).
Andrzej Maćkiewicz, Waldemar Ratajczak Principal components analysis (PCA) // Computers & Geosciences, Volume 19, Issue 3, 1993, P. 303–342.
Андриянов, Н.А. О применении нейронных сетей для рекомендательных систем в задаче подбора кандидатов на вакансии государственной службы / Н.А. Андриянов, М.В. Мирзоян // Инновации и инвестиции. —2023. —№ 9. —С. 313–317. —ISSN 2307-180Х.
Зинченко, А.А. Моделирование процессов подбора и оценки персонала : специальность 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Зинченко Алексей Алексеевич ; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации. —Москва, 2016. —143 с. Библиогр.: с. 24–25.
Мирзоян, М. В. Система поддержки принятия решений для управления компетенциями государственных служащих на основе интеллектуальных технологий : диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Мирзоян Мариам Валериковна, 2024. —208 с. —EDN UJMSRI.
Абдикеев, Н.М. Системы управления эффективностью бизнеса: учебное пособие / Н.М. Абдикеев [и др.] ; под научной редакцией Н.М. Абдикеева, О.В. Китаевой. —Москва : Инфра-М, 2014. —282 с. — ISBN 978-5-16-003992-3.
Барский, А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений / А.Б. Барский.—Москва : Финансы и статистика, 2004. —176 с․ —ISBN 5-279-02757-X.
Экономика информационных систем: управление и оценка эффективности : учебник для направлений бакалавриата и магистратуры «Бизнес-информатика» / Н.Ф. Алтухова, Е.В. Васильева, Е.А. Деева [и др.]. —Москва : КноРус, 2020. —624 с. —ISBN 978-5-406-07848-8.
Вербицкий, А.А. Личностный и компетентностный подходы в образовании: проблемы интеграции : монография / А.А. Вербицкий, О.Г. Ларионова. —Москва : Логос, 2009. —336 с. —ISBN 978-5-98704-452-0.
Andriyanov N.A., Dementiev V.E., Tashlinskii A.G. Detection of objects in the images: From likelihood relationships towards scalable and efficient neural networks // Computer Optics 2022, 46 (1), 139-159
Dementyiev V.E., Andriyanov N.A., Vasilyiev K.K. Use of images augmentation and implementation of doubly stochastic models for improving accuracy of recognition algorithms based on convolutional neural networks // 2020 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).
Kuratov, Y., Arkhipov, M. (2019). Adaptation of Deep Bidirectional Multilingual Transformers for Russian Language. URL https://huggingface.co/DeepPavlov/rubert-base-cased (Дата обращения: 26.02.2025).
RuGPT3 demo URL https://russiannlp.github.io/rugpt-demo/ (Дата обращения: 26.02.2025).
Andrzej Maćkiewicz, Waldemar Ratajczak Principal components analysis (PCA) // Computers & Geosciences, Volume 19, Issue 3, 1993, P. 303–342.
Андриянов, Н.А. О применении нейронных сетей для рекомендательных систем в задаче подбора кандидатов на вакансии государственной службы / Н.А. Андриянов, М.В. Мирзоян // Инновации и инвестиции. —2023. —№ 9. —С. 313–317. —ISSN 2307-180Х.
Ключевые слова:
нейронные сети, поиск кадров, архитектура нейронной сети, анализ резюме, лемматизация слов, поиск программ повышения квалификации..
