АЛГОРИТМ РОЗПІЗНАВАННЯ ТЕКСТУ З PDF-РЕЗЮМЕ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ПІДБОРУ КАНДИДАТІВ В ІТ ПРОЕКТИ
DOI:
https://doi.org/10.32689/maup.it.2023.3.4Ключові слова:
розпізнавання тексту, PDF-резюме, автоматизація підбору кандидатів, ІТ, NLP, HR технологіїАнотація
У теперішній час, розвиток технологій та зростання індустрії інформаційних технологій супроводжується безпрецедентним попитом на висококваліфікованих інженерів та спеціалістів у галузі IT. У даній статті автори розглядають проблему автоматизації підбору кандидатів в ІТ проекти та пропонуємо алгоритм розпізнавання тексту з PDF-резюме, який, за допомогою мови Python, значно спрощує та прискорює процес відбору кандидатів. Алгоритм використовує сучасні інструменти обробки природної мови (Natural Language Processing, NLP) та бібліотеки для роботи з PDF-файлами з метою виділення ключової інформації з резюме кандидатів. Він розпізнає важливі дані, такі як освіта, навички, контактна інформація та інше, і структурує їх в легкозрозумілий формат. Результати нашого дослідження вказують на ефективність запропонованого алгоритму та його здатність до швидкого та точного аналізу великої кількості резюме. Це відкриває широкі можливості для впровадження автоматизованих систем підбору кандидатів в ІТ галузі, що збільшує продуктивність та сприяє ефективному використанню ресурсів у сфері HR. У статті ми також обговорюємо потенціал розвитку даного алгоритму, включаючи можливість розширення підтримуваних мов, вдосконалення процесу розпізнавання навичок та врахування специфіки окремих ІТ-галузей. Ми підкреслюємо важливість інтеграції машинного навчання для поліпшення точності та аналізу патернів у резюме кандидатів. Автори статті ставлять перед собою завдання вдосконалення та спрощення процесу підбору кандидатів в ІТ проекти, що допоможе підприємствам більш ефективно використовувати свій інтелектуальний потенціал та забезпечити наявність висококваліфікованих спеціалістів у сфері інформаційних технологій.
Посилання
Криворучко О. М., Водолажська Т. О. Розробка стратегій управління персоналом методом концептуального абстрагування. Економіка транспортного комплексу. 2016. № 28. С. 69–83.
Івченко І.Ю., Лінгур Л.М., Філатова Т.В. Моделювання управління кадрами на ІТ-ринку праці. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна серія «Економічна». 2021. № 101. C. 101-112. URL: https://doi.org/10.26565/2311-2379-2021-101-10
Круціцький В. Я., Сугоняк І. І. Оцінка ефективності використання інструментів NLP та систем AI для аналізу рекламних оголошень у системах обміну інтернет-рекламою. Технічна інженерія. 2023. № 1(91). С. 161–165. URL: https://doi.org/10.26642/ten-2023-1(91)-161-165
Шевцов В. А., Баженов Н. А. Використання НЛП для визначення обсягу оцінки стейкхолдерами імітованих якостей послуг. Штучний інтелект. 2010. № 3. С. 161–169.
Огляд IT-ринку праці, червень 2023. DOU.ua. URL: https://dou.ua/lenta/articles/it-job-market-june-2023/
Ющенко К.С. Підхід до автоматизації процесу підбору кадрів за допомогою 3D резюме. Математичні машини і системи. 2022. № 2. С. 29–39.
Eggert M. Perfect CV (Perfect). Random House Books, 2007. 192 p.
Martin R. Clean Code: A Handbook of Agile Software. Craftsmanship. – Pearson, 2008. 497 p.
Gamma E. Design patterns: Elements of reusable object oriented software. Reading, USA : Addison-Wesley, 1995. 395 p.
Peter A. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge University Press. 2012. 416 p.
McKinney W. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and Jupyter. O'Reilly Media, 2022. 550 p.
Muellera A Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists. O'Reilly Media, 2016.
Yu D., Deng L. Automatic Speech Recognition: A Deep Learning Approach. Springer-Verlag Longon, 2015.