Développement d’un système d’appariement pour l’e-recrutement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire tente de répondre à une problématique très importante dans le domaine de recrutement : l’appariement entre offre d’emploi et candidats. Dans notre cas nous disposons de milliers d’offres d’emploi et de millions de profils ramassés sur les sites dédiés et fournis par un industriel spécialisé dans le recrutement. Les offres d’emploi et les profils de candidats sur les réseaux sociaux professionnels sont généralement destinés à des lecteurs humains qui sont les recruteurs et les chercheurs d’emploi. Chercher à effectuer une sélection automatique de profils pour une offre d’emploi se heurte donc à certaines difficultés que nous avons cherché à résoudre dans le présent mémoire. Nous avons utilisé des techniques de traitement automatique de la langue naturelle pour extraire automatiquement les informations pertinentes dans une offre d’emploi afin de construite une requête qui nous permettrait d’interroger notre base de données de profils. Pour valider notre modèle d’extraction de métier, de compétences et de d’expérience, nous avons évalué ces trois différentes tâches séparément en nous basant sur une référence cent offres d’emploi canadiennes que nous avons manuellement annotée. Et pour valider notre outil d’appariement nous avons fait évaluer le résultat de l’appariement de dix offres d’emploi canadiennes par un expert en recrutement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,061 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle