Когда O(n) мешает отбирать резюме в Росатоме

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

17.06.2025 07:02:09 | Хабр

Хабы: Блог компании Гринатом, Алгоритмы, Визуализация данных, Машинное обучение, Управление персоналом

Главная проблема поиска сотрудников — предвзятость. Порой кажется, что наше резюме подходит под свою роль на 100 %, а рекрутер отклоняет его. Проблема с противоположной стороны баррикад: рекрутер должен отсмотреть по 200, 300 и более резюме в день. По разным данным, на каждое уходит всего лишь 6–10 секунд.

А что если можно решить эти две проблемы с помощью ML? Сделать модель, которая исключит любой байес и поможет рекрутеру объективно отбирать подходящих кандидатов (где «подходящесть» обусловлена красивой математикой!).

Мы это сделали. Оказалось, что если вы хотите добиться непредвзятости, то вам придётся внести в систему предвзятость. Оксюморон в статистике!

Что мы увидели:

Женатые и замужние — в топе: пока вы не уходите глубоко в анализ, этот быстрый фактор повышает ранг. Чем точнее ваша модель, тем меньше его вес.
Английский — плохо: знание английского почему-то работало как антипаттерн, снижая релевантность.
ОГУРЕЦ: кто-то зачем-то написал это слово в резюме. Оно попало в словарь модели и получило большой вес.
Иксель — люди пишут Excel как угодно, и само слово в правильном написании оказалось снижающим оценку.
К резюме может быть приложено много мусора. Самый эпичный пример: авиабилет Москва — Челябинск вместо резюме.

Но давайте начну с начала.
Читать дальше →

Подробнее