Немного об алгоритмах hh Опубликую пост Александра Сидорова- head of search, recommendation system в Headhunter Хочу показать вам две вещи: ⁃ Headhunter заинтересован в как можно большем количестве наймов. Их задача удовлетворить запросы работодателей ⁃ Если вы не на 90-100% соответствуете вакансии, отклики через любые сайты - агрегаторы для вас лотерея чистой воды. «На этой неделе мы в поиске headhunter сделали: 1) Чтобы в рекомендациях резюме на вакансии лучше работала коллаборативная фильтрация. Примерно на +430 наймов в день. Коллаборативная фильтрация – это, в данном случае, когда система прогнозирует интересы работодателя и по его собственным действиям с резюме, и по действиям других работодателей со схожими действиями, которые они делали недавно. Сами алгоритмы не очень сложные, главная сложность – в том, что работодатели делают сотни действий в секунду, их интересы должны учитываться для них самих в течение 5 мин., а для других, похожих – в течение 40 мин. Поэтому код, используемый при обучении моделей и в production, раньше немного отличался. А теперь не отличается совсем, что очень важно для качественной работы моделей, полученных с помощью машинного обучения. Мы решили проверить эту гипотезу, потому что в рекомендациях вакансий на резюме это уже сработало, так называемое «горизонтальное» распространение гипотез. Благодаря горизонтальному, вертикальному и комбинационному распространению гипотез, у нас получается, что около 30% гипотез подтверждается, при том что 10% считается нормальным. 2) Чтобы рекомендации вакансий не обучались на примерах, когда компания публикует вакансию так, чтобы на неё откликались все подряд, и потом приглашает на собеседования всех подряд. Количество таких примеров хоть и было не очень большим, но снижало качество моделей. Когда мы убрали эти примеры, соискатели стали больше откликаться на вакансии, у которых было недостаточно откликов, чтобы нанять сотрудника. В основном, вероятно, благодаря улучшению рекомендаций для соискателей со сложными, редкими профессиями. Ожидаем, что со временем это изменение уменьшит количество low performance вакансий примерно на 7,4%. Есть очень тонкая грань, когда несмотря на логику «у нас кассиром может работать даже академик» вместе с «зарплата указана не за месяц, а за полгода 12-часовых смен на вахте», на вакансию реально нанимают, а когда это уже просто обман соискателей, чтобы собрать их контакты и потом рассылать спам. Случаи, близкие к этой грани, специальная группа специалистов обрабатывает по отдельности. Речь сейчас не об этом, а о том, что примеры «кто угодно откликается на какую угодно вакансию и его после этого туда приглашают» - точно мешают моделям выучивать тонкости найма на сложные, редкие профессии. Мы выделили компании-источники таких примеров и перестали обучаться на примерах от них. А ещё на прошлой неделе работодатели стали публиковать новых вакансий даже больше, чем в тот же период в прошлом году – а прошлый год был рекордно высоким. Рост приглашений после откликов тоже продолжается. В подавляющем большинстве случаев это честная работа, которая – про то, чтобы сделать лучше будущее для себя и для окружающих».