Представлено комплексне дослідження проблеми автоматизації процесу професійного відбору фахівців у сфері штучного інтелекту шляхом побудови професіограм із використанням інформаційних технологій. Основну увагу зосереджено на розробці інноваційної моделі, яка поєднує підходи HR-аналітики та методи обробки неструктурованих текстових даних. Актуальність теми зумовлена стрімким розвитком цифрових технологій, зростанням попиту на спеціалістів з ІТ та потребою у стандартизованому описі компетенцій, необхідних для успішної професійної діяльності. Автори аналізують сучасний ринок праці, описують ключові вимоги роботодавців, здійснюють глибоке дослідження наукових джерел і застосовують такі алгоритми машинного навчання, як TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) і LDA (Latent Dirichlet Allocation) для тематичного моделювання даних. На основі зібраної інформації створюється структурована професіограма, яка включає класифікацію знань, навичок і компетенцій відповідно до їх значущості. Запропонована система має практичне значення для кадрового менеджменту, освітніх програм та процесів профорієнтації. Вона дозволяє скоротити час на формування професійних профілів, мінімізувати суб’єктивність у прийнятті кадрових рішень, покращити відповідність кандидатів посадовим вимогам, а також адаптуватися до швидких змін ринку праці. Стаття також містить UML-діаграми та приклади реалізації веб-застосунку, що підкреслює практичну реалізацію запропонованого підходу. Результати дослідження можуть бути корисними для HR-фахівців, керівників організацій, аналітиків, науковців і розробників інформаційних систем. Водночас окреслюються напрями подальшого розвитку, зокрема масштабування системи на інші професійні напрями, впровадження психологічних параметрів у моделі оцінювання та створення мобільних платформ для самодіагностики.
- Aldenderfer, M. S., & Blashfield, R. K. (1984). Cluster analysis. Sage Publications.
- Chan, D., & Schmitt, N. (2004). An agenda for future research on personnel selection. Journal of Applied Psychology, 89(4), 627–643. https://doi.org/10.1037/0021-9010.89.4.627
- Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., & Stahl, D. (2011). Cluster analysis (5th ed.). Wiley.
- Hogan, J., & Holland, B. (2003). Using theory to evaluate personality and job-performance relations: A socioana- lytic perspective. Journal of Applied Psychology, 88(1), 100–112. https://doi.org/10.1037/0021-9010.88.1.100
- Jain, A. K., Murty, M. N., & Flynn, P. J. (1999). Data clustering: A review. ACM Computing Surveys, 31(3), 264– 323. https://doi.org/10.1145/331499.331504
- MacQueen, J. B. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability (Vol. 1, pp. 281–297). University of California Press.
- Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings. Psychological Bulletin, 124(2), 262–274. https://doi.org/10.1037/0033-2909.124.2.262
- Thibodeaux, T., & Moore, S. (2015). The rise of skill testing in the hiring process. Human Resource Management International Digest, 23(4), 22–25. https://doi.org/10.1108/HRMID-04-2015-0064