Как Работа.ру научила искусственный интеллект описывать вакансии?
Научили искусственный интеллект преобразовывать подробные описания вакансий в краткие для Работы.ру → прирост просмотров на 16 тысяч в день
- Tagline Awards2022— Лучшее управление аудиторией и данными
Задача
Увеличить конверсии в просмотр вакансий и в отклик из-за схожести описаний вакансий на массовые профессии
Решение
Разработали ML-модель, которая на основе подробного описания вакансии генерирует краткое (до 200 символов), используя методы обучения, аналогичные ChatGPT, и технологию RLHF. Для обучения модели сгенерировали и перефразировали тысячи саммари, настроили reward-модель и провели fine-tuning.
Результат
После внедрения модели зафиксирован дневной прирост в среднем на 16 тысяч просмотров и примерно на тысячу дополнительных откликов
Похожие кейсы
TEAMLY – платформа для совместной работы и управления знаниями, документами, задачами
Разработана платформа TEAMLY для импортозамещения западных систем управления знаниями, используемая более 235 компаниями.
Мокапус — генератор анимированных трехмерных мокапов онлайн
Предоставлена возможность создавать эффектные презентации дизайна с помощью мокапов в браузере для дизайнеров → увеличена свобода в выборе контекста подачи работ
TEAMLY — российская альтернатива Notion и Confluence
Платформа TEAMLY стала российским аналогом Notion, обеспечив успешную миграцию 20 000+ пользователей с сохранением данных.
Сервис оценки и развития разработчиков
Создан сервис с базой знаний для оценки и развития навыков веб-разработчиков, позволяющий специалистам определить свой уровень и улучшить компетенции
E-commerce платформа Автотаун — редизайн и перезапуск федерального сервиса продажи контрактных автозапчастей
Разработали цифровую экосистему с умным поиском для Автотауна — конверсия выросла на 27%
Seller Drive by Emex
Обновили систему Seller Drive для Emex DWC — автоматизировали большинство ручных операций