У сучасному процесі рекрутингу, коли кількість кандидатів і вакансій постійно зростає, автоматизація аналізу резюме
стає критично важливою для ефективного відбору. Дана робота присвячена розробці системи автоматизованого аналізу
резюме з використанням штучного інтелекту, зокрема моделі OpenAI (ChatGPT). У роботі детально розглядаються
компоненти системи, їхня структура та функціональні можливості. Система складається з кількох ключових модулів:
інтерфейс користувача забезпечує взаємодію з користувачами, Application Programming Interface Gateway здійснює обмін
даними між інтерфейсом та серверною частиною, а модуль аутентифікації контролює доступ до системи, забезпечуючи
безпеку користувачів. Основна частина бізнес-логіки системи реалізована на сервері, який виконує взаємодію з модулем
обробки природної мови, що використовує модель ChatGPT для обробки текстових даних резюме. Використання технологій
обробки природної мови дозволяє системі автоматично витягувати та аналізувати ключові елементи резюме, такі як освіта,
досвід роботи, навички та сертифікації кандидатів. Це значно прискорює процес обробки великої кількості резюме,
підвищуючи ефективність та точність відбору. Дані, отримані в процесі аналізу, зберігаються у базі даних PostgreSQL, що
забезпечує їх надійне зберігання та швидкий доступ для подальшої обробки. У роботі також підкреслюється важливість
інтеграції системи з іншими рекрутинговими платформами та базами даних для більшої ефективності управління процесом
найму. Така інтеграція дозволяє автоматично синхронізувати вакансії та кандидатів, оптимізуючи процес пошуку і відбору.
Окрім цього, робота акцентує на ключових викликах, пов'язаних з автоматизацією обробки резюме. Серед них –
різноманітність форматів резюме, які подають кандидати, відмінності в структурі даних та можливі помилки в автоматичному
розпізнаванні важливої інформації. Попри ці виклики, використання штучного інтелекту і методів обробки природної мови
дозволяє значно підвищити продуктивність і точність рекрутингових процесів. Таким чином, розроблена система
автоматизованого аналізу резюме на базі штучного інтелекту може стати важливим інструментом у сучасному процесі
відбору кандидатів. Її функціональність дозволяє не лише швидко і точно аналізувати резюме, але й інтегруватися з іншими
системами для роботи з персоналом, що значно спрощує процес рекрутингу, зменшуючи час на обробку даних та підвищуючи
точність підбору персоналу.
In the modern recruitment process, where the number of candidates and job vacancies constantly increases, automating resume
analysis becomes critically important for efficient selection. This paper focuses on developing a system for automated resume analysis
using artificial intelligence, specifically the OpenAI model (ChatGPT). The paper thoroughly examines the system's components,
structure, and functional capabilities. The system consists of several key modules: the user interface ensures interaction with users, the
Application Programming Interface Gateway facilitates data exchange between the interface and the server, and the authentication
module controls system access, ensuring user security. The main part of the system's business logic is implemented on the server,
which interacts with the natural language processing module, utilizing the ChatGPT model for processing resume text data. The use of
natural language processing technologies allows the system to automatically extract and analyse key elements of resumes, such as
education, work experience, skills, and certifications of candidates. This significantly speeds up the processing of large volumes of
resumes, improving selection efficiency and accuracy. Data obtained during the analysis is stored in a PostgreSQL database, ensuring
reliable storage and quick access for further processing. The paper also emphasizes the importance of integrating the system with other
recruiting platforms and databases for more efficient management of the hiring process. Such integration allows for automatic
synchronization of job vacancies and candidates, optimizing the search and selection process. Additionally, the paper highlights the key
challenges associated with automating resume processing, such as the diversity of resume formats submitted by candidates, differences
in data structure, and potential errors in automatically recognizing important information. Despite these challenges, the use of artificial
intelligence and natural language processing methods significantly enhances the productivity and accuracy of recruitment processes.
Thus, the developed automated resume analysis system based on Artificial Intelligence can become a significant tool in the modern
candidate selection process. Its functionality not only enables quick and accurate resume analysis but also allows integration with other
HR systems, simplifying the recruitment process, reducing data processing time, and improving selection accuracy.
