Post #594

☄️ Команды университета МИСИС заняли 4 из 6 призовых мест на ML Talent Match ☄️ С 28 февраля по 1 марта прошел хакатон от кадрового системного интегратора — Sense Group и Акселератора Возможностей. На соревновании участники могли принять участие в решении двух задач: “Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов” и “Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии”. 🥇 Команда “МИСИС Олег Данило Лев” приняла участие в 1 треке, перед ними стояла задачи разработки сервиса, выделяющего основные части резюме, таких как имя, фамилия, и опыт работы. Основой качества будущего решения стало расширение изначального набора данных для более качественного обучения ML-модели. По итогам, команда разработала сервис, адаптированный под популярные расширения файлов (.pdf, .doc, etc.), работающий в оболочке телеграм бота и добилась высокой точности работы модели. Другие три наших команды приняли участие в треке “Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии” и заняли все три призовых места. Несмотря на то, что задача стояла перед всеми одна, команды подошли к ее решению по разному. 🥇 Команда “МИСИС 42” разработала свою архитектуру нейросети, объединяющую модели E5, модель для создания одновекторного представления текстов, и transformer с техникой извлечения извлечения информации на основе графов, RoPE. 🥈 Команда “Skibidi_MISIS” построила свое решение на сиамской нейронной сети. Расширив датасет, путем парсинга сервиса HeadHunter, и заполняя недостающие данные, ребята смогли добиться качественной работы модели. Также судьи оценили дерзость ребят и честность на презентации. 🥉 Команда “Xx_HSE_MADI_MISIS_FA_SQUAD_xX” большое внимание уделила предпроцессингу для очистки данных от незначительных признаков. Для разработки модели ребята использовали фреймворк для преобразования текстов в передовые вектора, Sentence Transformer, и обучили ее на основе cointegrated/rubert-tiny2, небольшой версии модели RuBERT. Всего команды выиграли призовых на сумму 225.000р.