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2 Depth First Co. Ltd.，泰国曼谷 摘要 过去几年，就业市场呈指数级扩张。由于招聘人员和求职者众多，要将完美的求职者与完美的工作匹配起来并非易事。招聘人员瞄准的是具有职位描述中提到的所需技能的求职者，而求职者则瞄准他们理想的工作。搜索障碍和技能不匹配是长期存在的问题。在本文中，我们建立了一个模型，将公司与具有合适技能的求职者匹配，将员工与合适的公司匹配。我们进一步开发了一种算法来调查人们的招聘历史以获得更好的结果。 关键词 工作匹配，招聘人员，TSIC，TSCO，机器学习 1. 介绍 分类并非易事，但文档/文本分类的复杂性增加了两倍。通常，文本/图像/视频的分类方法包括将训练数据定义为不同的类别或类别进行训练，然后使用训练后的模型将新的未见数据分类到其指定的类别/类中。在过去十年中，数据也在增加，这使得人工分类变得更加困难。就业行业在过去几年中经历了巨大的增长，正如我们目前在 covid 19 中看到的那样，职位发布和职位搜索都只能通过互联网进行。说到职位名称，有时会非常模糊。例如，计算机工程师和 Web 开发人员做同样的工作。Python 程序员和 Python 开发人员做同样的工作，这与 Python 软件工程师非常相似，但一个可能比另一个更快、更强。因此，当招聘人员上传招聘信息时，它希望看到所有具备该职位所需技能的候选人。这同样适用于候选人。此外，许多职位名称的写法不同，但要求相同。由于对职位名称的误解，完美的候选人可能会错过这一点。因此，至关重要的是，我们必须有一个系统，可以根据这些职位的要求对这些职位进行分类，从长远来看，这将使公司和候选人受益。这也将是一个更公平的平台，候选人将完全根据他们的技能组合入围。在泰国，工作/职业根据工作技能和要求分为不同的类别。它们通过泰国标准职业分类 (TSCO) 和泰国标准行业分类 (TSIC) 进行分类。在本文中，我们提出了一个工作匹配分类系统，该系统将使用职位描述以及 TSCO 和 TSIC 将传入的工作分类到其特定类别中。为了进行分类工作，我们使用了
利用人工智能进行工作匹配
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