早期ミスマッチ解消のために、職務経歴書のガイドを公開しました - スタディサプリ Product Team Blog
こんにちは、Web Engineer の @wozaki です。 今回は、採用プロセスの改善として、職務経歴書に記載いただきたいことを公開した背景をご紹介します。 概要 職務経歴書に、採用チームとして期待する情報が不足していることがある 不足すると、以下の課題が発生することがある 書類選考は通過するが、その後の選考でミスマッチと分かる (経歴書が充足していたら、より早期にミスマッチが分かったかもしれない) 面接の前に経歴に踏み込んだ質問を設計できずに、面接時間内でマッチしているか情報を引き出す難易度が上がる 既存の対策として、情報の追記をお願いすることがある 新たな対策として、記載いただきたいことを ガイドとして公開 することにした 記載いただきたいこと 早期ミスマッチ解消の必要性 Web Engineer の採用は競争が激化している肌感があります。 応募者の方々にとっても、様々な企業の中
OpenAIのEmbeddings APIを使って文の意味上の類似度を計算
はじめに おはようございます。こんにちは。こんばんは。 GMOアドマーケティングのY-Kです。 前にBERTを使って文をベクトルに変換してからなんやかんやする記事を書いてから約半年が経過したのですが、その間にChatGPTが大きく流行り、言語生成系AIに大きな風が吹きました。 というわけで今回は、OpenAIのEmbeddings APIを利用し、記事タイトルの類似度を見てみようと思います。 準備 今回も例のごとくGoogle Colab上で行います。 https://colab.research.google.com/?hl=ja OpenAIのEmbeddings APIを利用できる様にAPIキーは事前に取得しておいてください。 まずは必要なライブラリを使えるようにします。
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