Los autores presentan STEP (Sequential Trajectory of Employment Prediction), un nuevo sistema de recomendación de trayectoria profesional que aprovecha señales temporales y educativas de currículums no estructurados para predecir el próximo empleo en una trayectoria profesional. Para mejorar la representación interna de la ocupación, el sistema introduce ROUTE, un procedimiento contrastivo en dos etapas que adapta un codificador multilingüe mediante autoencoding denoising no supervisado seguido de fine-tuning contrastivo supervisado.
- STEP integra una celda GRU con decaimiento temporal para modelar la dinámica temporal.
- Utiliza Feature-wise Linear Modulation (FiLM) condicionado por el nivel educativo.
- El sistema emplea pooling de secuencias basado en atención para seleccionar características relevantes para la predicción del próximo empleo.
- La evaluación en cuatro conjuntos de datos, incluido un JobHop mejorado, muestra que STEP supera a las líneas base más avanzadas en la predicción del próximo empleo.
El conjunto de datos y el código se han liberado públicamente para apoyar la investigación reproducible de trayectorias profesionales.