一週間前、私たちの投資家は、いくつかの理由で彼の収入が減り、彼はもはや私たちに全額を融資できないと言いました。 C 8月、チームを縮小する必要があります。 開発とプロモーションを継続するために、追加の投資を探しています。
作業中に、2つの独立したオンラインプロジェクトを作成しました。各プロジェクトには、市場には類似物がありません。
- 求人検索エンジンemply.ru
- スコアリングサービスemply.ruを再開する
欠員や履歴書から事実を抽出するための当社の技術の適用により、それらはユニークです。 両方のサービスは、全文検索カテゴリ（テキストには「プログラマー」または「開発者」または「開発者」が含まれます）ではなく、ドメインカテゴリ（プログラマーの空き）で操作できるという点で、市場にある既存のソリューションとは異なります。
このアプローチにより、履歴書のスコアリング（履歴書の欠員パラメータへのコンプライアンスの評価）を実装することができました。 雇用主または人材紹介会社向けのこのサービスにより、履歴書の最初の選択の段階で人材紹介会社の時間を節約できます。
ユーザーは、空室パラメーター（必須要件とスコアリングに使用される評価パラメーター）を設定し、分析する履歴書を選択する必要があります。 分析の履歴書は個別にダウンロードできます（個人データを保護するために、雇用者のマシンに連絡先を残し、emply.ruに匿名の履歴書をダウンロードするアノニマイザープログラムを作成します）、またはスパイダーで補充されたデータベースから履歴書を分析します（ちょうど141 636履歴書）。 その結果、ユーザーには欠員に最適な候補者のリストが表示されます。 示された適合性評価ごとに（パーセント単位）。
テキストを分析するために、控えめに「パーサー」と呼ぶシステムを作成しました。 パーサーを使用すると、他の履歴書パーサーのようにブロックに分割するだけでなく、空席と履歴書のテキストを分析できますが、それらから事実（位置、スキル、業界など）を抽出できます
これが機能するために、これらの非常に事実のディレクトリ、可能な名前（履歴書/空席でこのオブジェクトを呼び出す方法）、オブジェクトのリンクと階層、および手動で処理された約数十万の空席のテキストと履歴書を含むサブジェクト領域の知識ベースを作成しましたMLアルゴリズムが学習します。
このすべてが文書化され、テストでカバーされ、CIメカニズム、自動展開が調整されます。 そして、8月までのチームでさえもすべて実施されました。
多くの企業とスコアリングの使用について予備的な合意があり、ロシアの最大のATS（申請者追跡システム）および求人サイトとの統合を交渉しています。
提案を歓迎します！