Авторы представляют STEP (Sequential Trajectory of Employment Prediction), новую систему рекомендаций карьерного пути, которая использует временные и образовательные сигналы из неструктурированных резюме для предсказания следующей работы в карьерной траектории. Для улучшения внутреннего представления профессии система внедряет ROUTE, двухэтапную контрастивную процедуру, которая адаптирует многоязычный энкодер посредством несупервизированного шумоподавляющего автокодирования, за которым следует супервизированное контрастивное дообучение.
- STEP интегрирует ячейку GRU с временным затуханием для моделирования временной динамики.
- Она использует Feature-wise Linear Modulation (FiLM), обусловленный уровнем образования.
- Система применяет внимание на основе последовательного пулинга для выбора релевантных признаков для предсказания следующей работы.
- Оценка на четырех наборах данных, включая улучшенный набор JobHop, показывает, что STEP превосходит современные базовые модели в предсказании следующей работы.
Набор данных и код опубликованы открыто для поддержки воспроизводимых исследований карьерных траекторий.