Рекомендательные алгоритмы как современный метод адаптации к изменившимся условиям рынка труда

В статье исследуются рекомендательные алгоритмы как инновационный инструмент адаптации к трансформациям современного рынка труда. Актуальность исследования обусловлена технологическими изменениями и возрастающей неопределенностью в сфере занятости, требующими новых подходов к подбору персонала. Методологическую основу составляет комплексный анализ рекомендательных систем в HR-технологиях, включающий методы машинного обучения, обработки больших данных и моделирования поведения пользователей. Проведено сравнение традиционных методов рекрутинга с алгоритмами на основе коллаборативной фильтрации, контентного анализа и гибридных моделей. Результаты исследования подтверждают, что применение рекомендательных алгоритмов значительно сокращает время подбора кадров (на 30-40%) и повышает точность соответствия кандидатов вакансиям (на 25-35%). Выявлена способность систем выявлять скрытые паттерны в данных, что оптимизирует стратегии найма. Обсуждаются перспективы интеграции алгоритмов в HR-процессы, а также этические и правовые аспекты их применения, включая вопросы конфиденциальности данных и алгоритмических предубеждений.

The article examines recommender algorithms as an innovative tool for adapting to transformations in the modern labor market. The relevance of the study stems from technological changes and increasing employment uncertainty, which demand new approaches to personnel selection. The methodological framework involves a comprehensive analysis of recommender systems in HR technologies, including machine learning methods, big data processing, and user behavior modeling. A comparison is drawn between traditional recruitment methods and algorithms based on collaborative filtering, content analysis, and hybrid models. The research results confirm that recommender algorithms significantly reduce hiring time (by 30-40%) and improve candidatejob matching accuracy (by 25-35%). The systems' ability to identify hidden data patterns optimizes hiring strategies. The prospects for integrating algorithms into HR processes are discussed, along with ethical and legal considerations, including data privacy and algorithmic bias issues.