Масонская ложа снова глаголет
Дошёл глас страждущих до храма Великой масонской ложи математиков и Великий Рыцарь снизошёл до решения сей шарады: почему на вакансию “Ассенизатор”, где написано" “Делаем мир чище и благоуханнее”, прилетает моментальный отказ автору, в чьём резюме написано " Уберу г@внище".
Файлы Эпштейна открыли правоту половины конспирологических теорий мира, но ваша покорная слуга всегда знала - ОНИ существуют и Великий Рыцарь подтвердил её правоту: "Горе этому миру! Фанаты “Поля Чудес” собрали свой заговор и рвутся в Тайное Мировое Правительство!
Внимайте же обречённые!
Я знаю, почему тебе приходят автоотказы в 2 часа ночи
Призывают делиться экспертизой. Но эмпирика демонстрирует, что больший интерес вызывает «обжЫгающая пГавда». И это неудивительно, поскольку внутри нас присутствует хотя бы капля самолюбия. Вследствие которой каждые лайк и подписка способствуют выработке эндорфинов и прочих гормонов счастья.
Тем не менее иногда бывают случаи, когда одновременно умудряются эти два формально противоположных жанра.
В частности, одной из причин бедлама, наблюдаемого на рынке труда, называют алгоритмы, внедренные лучшим рекрутинговым сайтом всея Руси. Никто не знает, что они представляют из себя. Но это не мешает винить во всем таинственный «черный ящик».
Что ж, на помощь приходит Ваш покорный слуга. Он специально в юные годы доточно учил высшую математику на Воробьевых Горах, а не ходил на тусовки, чтобы спасти каждого обездоленного. Которому прилетел автоотказ в 2 часа ночи через несколько секунд после отклика на вакансию.
Обычно грешат на частоту ключевых слов. И во многом такая гипотеза логична, поскольку ранние версии поисковиков базировались на вероятностно-статистическом подходе N-грамм. Однако он давно в прошлом в силу нескольких проблем. Во-первых, данный метод зачастую не дружит с морфологией. Во-вторых, слабо улавливает смысловые нагрузки. В-третьих, всякие бяки во имя SEO просто массово пихали нужные ключевые слова.
На помощь к теории вероятности и математической статистике пришла… Линейная алгебра!
Дело в том, что вне зависимости от длины текстовых данных, их можно конвертировать в N-размерный вектор, где N – постоянно фиксированное число. Конечно, можно уменьшить размерность, столкнувшись с минимальной потерей качества. Однако суть подхода не меняется. А именно есть возможность определить соответствие между резюме и вакансией, используя косинусное расстояние между уже полученными векторами. Если косинусное сходство равно -1, то два текста противоположны друг другу. Значение ближе к 1 – мы близки к смысловому тождеству. То есть можно даже отсортировать резюме и сразу отправить автоотказ, если значение косинусного сходства меньше определенного порога.
Выводы?
П. 1) Написанное мной – чистая гипотеза. Я ни в коем случае не отрицаю, что используются либо устаревшие принципы, либо более продвинутые.
П. 2) Вероятно, мой пост откроет глаза и заставит пересмотреть стратегии обеим сторонам «конфликта». Соискатели примут тот факт, что сегодня резюме сродни SEO-инструменту. Связки «нанимающий менеджер + рекрутер» осознают, почему упоминание Clickhouse в содержании вакансии сразу отфутболивает даже рыцарей реляционной алгебры и SQL.
Надеюсь, мои флешбэки из опыта изучения линейной алгебры в любом случае помогут Вам. А я – тем временем – вернусь к релизу личной ИИ-утилиты.
· 12.02
косинусом зря ругаетесь, имхо Просто отнормированное скалярное произведение. Без вот этих вот тригонометрических аллюзий ;) Хотя, конечно, нормирование есть вгон в знаменатель квадратных корней из скалярных произведений на себя (длин, в просторечии). В общем, одни скалярные произведения)
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён