HeadHunter будет искать вакансии с помощью искусственного интеллекта

По словам директора по развитию HeadHunter Бориса Вольфсона, внедрение технологии машинного обучения позволит ускорить поиск работы для соискателей и поможет работодателям быстрее находить нужного кандидата. Проанализировав историю пользовательской активности, система отсортирует вакансии в том порядке, при котором вероятность отклика пользователя будет убывать. Система знает, какие из объявлений каких соискателей чаще привлекают, и сможет выводить вакансии, которые с большой вероятностью заинтересуют людей. 

Действовавшая до этого момента система рекомендаций опиралась на заранее прописанные для каждой профессии поисковые запросы с жесткой привязкой к каталогу сайта. Для составления индивидуального списка рекомендованных вакансий новая система пропускает все актуальные вакансии базы HeadHunter последовательно через два фильтра и ранжирующую модель. Первый базовый фильтр отсеивает вакансии, которые точно не подойдут. Он использует простые параметры: регион, профессиональная область и другие.

Второй фильтр — «быстрая фильтрующая модель» — отсекает вакансии, которые по формальным критериям пропустил первый фильтр, но не подойдут пользователю. Фильтр использует самые значимые параметры вакансий и резюме, чтобы соблюсти баланс скорости и результата.

Рекомендация вакансий на основе машинного обучения не первый опыт HeadHunter с искусственным интеллектом. В июне 2016 года компания уже запустила ранжирование откликов соискателей на основе машинного обучения. Благодаря этой системе работодатели в первую очередь видят отклики от наиболее подходящих кандидатов. По данным HeadHunter, за первые полгода работы системы она обработала 29 млн откликов на 920 тысяч вакансий. 2,3 млн человек были приглашены на собеседование.