News

27 апреля в Алматы пройдёт ежегодная beetech conf от Beeline Казахстан.

Открыт сбор докладов на конференцию, где будут представлены самые актуальные и интересные кейсы с максимальной пользой для участников конфы.

Заявки принимаются до 7 марта. Переходите по ссылке и оставляйте заявки: Beetech 2024 speakers.

В этом году будет 3 стрима: Big Data, Engineering и Management (Product + Agile).

Фокусные темы этого года по Big Data:
• применение AI в производстве;
• инструменты для хранения и обработки больших данных (Hadoop / Spark / Airflow или аналоги);
• эксплуатация систем на базе машинного обучения: CI / CD пайплайны, ML Ops / ML Flow;
• версионирование моделей и датасетов.

Если у вас есть другая актуальная тема, то вы также можете заполнить заявку, и ее обязательно рассмотрят.

Прием заявок открыт до 7 марта
Beetech 2024 speakers

Эта система, в сотрудничестве со специалистами IT и аналитиками АО “Центр развития трудовых ресурсов” (АО “ЦРТР”), адаптирована и внедрена на платформе enbek.kz.

Сервис работает на основе FastAPI, sentence_transformers и PyTorch. Ядро системы состоит из NLP-модели, которая преобразует текст резюме и вакансий в так называемые embedding vectors. После фильтрации вакансий по различным параметрам, таким как регион или профессия, эти вектора используются для рассчета косинусного расстояния между векторами вакансий и вектором запроса резюме. Система выбирает ближайшие по расстоянию вектора по степени "схожести" (cosine similarity).

Особенностью этой системы является её способность обучаться не только на основе текущих профессий, но и на семантике образования, навыков и предыдущего опыта работы соискателя. Для этого Исагали использовал не окончательную модель, а checkpoint в середине процесса обучения, чтобы избежать переобучения исключительно на текущих профессиях.

Скорость выдачи рекомендаций высока благодаря использованию только retriever model, без дополнительной классификационной модели reranker. Обучение модели проводилось с использованием ContrastiveLoss, и хотя Исагали не успел исследовать другие функции потерь, потенциал для дальнейших улучшений системы остается огромным.

Этот проект, как сообщает пресс-релиз АО “ЦРТР”, не только демонстрирует важные инновации в области подбора персонала, но и открывает новые горизонты для использования NLP в решении реальных задач рынка труда.

Этот инструмент предоставляет возможность управления кластерами, обеспечивая их масштабируемость и отказоустойчивость.

Библиотека позволяет эффективно использовать ваш GPU-кластер, создавая системы сравнимые по мощности с ChatGPT.

Блогпост можно почитать тут

Всем успешных экспериментов! 🚀