rcs-vacancy

Решение кейса от Федерального автономного учреждения «РосКапСтрой» на хакатоне «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» в УрФО 23-25 июня 2023 года

• Прогон вакансий из изначального набора данных: results.xls
• Предобработка данных: preprocessing
• Аугментация данных: augmentation
• Дообучение модели seninoseno/rubert-tiny-vacancy-information-extractor: fine-tuning

Решение

Решение представляет собой модуль для разбиения вакансий на должностные обязанности, требования к соискателю, условия труда и примечания. Модуль может с легкостью встраиваться в информационные системы агрегации с целью повышения качества оформления предлагаемых объявлений.

Решение заняло 4 место среди 23 остальных решений этого кейса.

Сборка и развёртывание

sudo make build
sudo docker compose up -d

Технологии

• отечественная легковесная модель обработки естественного языка RuBERT tiny
• библиотека для обработки естественного языка razdel
• веб-фреймворк FastAPI
• контейнеризатор приложений Docker

MOAD.dev team

• Данил Криворогов – предобработка данных
• Тимур Низамов – разработка API, развёртывание приложения
• Альберт Фазлыев – разработка API, контейнеризация приложения
• Арсений Ходырев – обучение модели классификации
• Дмитрий Шушарин – предобработка данных