A HYBRID FRAMEWORK FOR RESUME-JOB MATCHING SYSTEM

Болатжан Кумалаков; Аружан Даргулова

doi:10.54309/IJICT.2026.25.1.019

ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

ТҮЙІНДЕМЕЛЕР МЕН ВАКАНСИЯЛАРДЫ АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН СӘЙКЕСТЕНДІРУГЕ НЕГІЗДЕЛГЕН ГИБРИДТІ ҮМІТКЕРЛЕРДІ ІРІКТЕУ ЖҮЙЕСІ

Авторлар

Болатжан Кумалаков Astana IT University
Аружан Даргулова Astana IT University

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.25.1.019

Кілт сөздер:

resume-job matching, learning-to-rank models, ESCO skills taxonomy, SBERT embeddings, feature engineering, recruitment analytics

Аңдатпа

Қазіргі жұмысқа қабылдау процестері өтінімдердің жоғары көлемімен ерекшеленеді. Бұл жағдай кандидаттарды жүйелі және объективті тұрғыда бағалауды айтарлықтай қиындатады. Автоматтандырылған сәйкестендіру құралдары негізінен мәтіндік ұқсастыққа немесе үміткердің жарамдылығын дербес бағалауға сүйенеді, алайда аталған тәсілдер нақты іріктеу кезіндегі салыстырмалы бағалаудың мәнін толық қамти алмайды. Осы зерттеуде үміткерлерді салыстырмалы бағалауға арналған контекстік мәтіндік модельдерді, ESCO жіктемесіне негізделген дағдыларды стандартталған сәйкестендіруді, біліктіліктерді нақты салыстыруды және ранжирлеуді оңтайландыруды өзара кіріктіретін гибридті шешім қабылдау жүйесі ұсынылады. Жұмыстың мақсаты - модель архитектурасын құру және оны «түйіндеме - вакансия» жұптарына негізделген деректер жиынтығында сынақтан өткізу және әртүрлі ақпарат көздерінің алынған нәтижелерге тигізетін әсерін талдау. Ұсынылған тәсіл ең сәйкес үміткерлерді анықтау барысында жоғары тиімділік, болжамның тұрақтылығы және базалық әдістермен салыстырғанда жетілдірілген ажырату қабілеті тұрғысынан өзін-өзі дәлелдеді. Зерттеу нәтижелері семантикалық талдауды құрылымдалған құзыреттер шектеулерімен үйлестірудің жұмысқа қабылдау шешімдерін дәлірек модельдеуге жол ашатынын растайды. Көпкритерийлі ранжирлеу рекрутинг саласындағы жасанды интеллектке негізделген шешімдерді қолдау жүйелерінің практикалық тірегіне айнала алады және үміткерлерді іріктеудің мөлдір әрі ауқымды тетігін қамтамасыз етеді деген қорытындыға келуге болады.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Автор өмірбаяндары

Болатжан Кумалаков, Astana IT University

PhD Информатика, «Жасанды интеллект және деректер ғылымы » мектебінің қауымдастырылған профессоры

Аружан Даргулова, Astana IT University

Магистрант, Жасанды интеллект және деректер ғылымы мектебі

Жүктеулер

PDF (English)

Жарияланды

2026-03-30

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Кумалаков, Б., & Даргулова, А. (2026). ТҮЙІНДЕМЕЛЕР МЕН ВАКАНСИЯЛАРДЫ АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН СӘЙКЕСТЕНДІРУГЕ НЕГІЗДЕЛГЕН ГИБРИДТІ ҮМІТКЕРЛЕРДІ ІРІКТЕУ ЖҮЙЕСІ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 7(1), 311–325. https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.25.1.019