ĐÁNH GIÁ HỒ SƠ TUYỂN DỤNG BẰNG HỌC MÁY

Tóm tắt

Trong cách mạng công nghiệp 4.0, việc áp dụng CNTT vào đời sống ngày càng thiết thực. Các công việc cũng cần có những xử lý của máy móc, trong đó có thể kể tới những bài toán phân tích và dự đoán kết quả của người tìm việc và người tuyển dụng. Các ứng viên tìm việc và nhà tuyển dụng cũng muốn có những thông tin và kết quả dự đoán chính xác nhằm có những đề xuất công việc phù hợp với bản thân mình. Nghiên cứu này được xây dựng dựa trên nhu cầu thực tế về việc ứng dụng công nghệ đánh giá hồ sơ tuyển dụng bằng học máy đáp ứng yêu cầu của người tìm việc và nhà tuyển dụng trong quá trình đánh giá hồ sơ tuyển dụng, đánh giá và đề xuất các công việc phù hợp với bộ hồ sơ. Chúng tôi đề xuất sử dụng 3 phương pháp học máy (Support Vector Machine - SVM, Decision Tree - DT, Random Forest - RF) để dự đoán hồ sơ tuyển dụng. Cơ sở đánh giá trên bộ dữ liệu của Trung tâm Giới thiệu việc làm tỉnh Bình Dương. Trên cơ sở phương pháp cho kết quả tốt nhất, chúng tôi xây dựng ứng dụng đánh giá hồ sơ tuyển dụng và trực quan hóa kết quả.