Développement d’un système d’appariement pour l’e-recrutement

Ce mémoire tente de répondre à une problématique très importante dans le domaine de recrutement : l’appariement entre offre d’emploi et candidats. Dans notre cas nous disposons de milliers d’offres d’emploi et de millions de profils ramassés sur les sites dédiés et fournis par un industriel spécialisé dans le recrutement. Les offres d’emploi et les profils de candidats sur les réseaux sociaux professionnels sont généralement destinés à des lecteurs humains qui sont les recruteurs et les chercheurs d’emploi. Chercher à effectuer une sélection automatique de profils pour une offre d’emploi se heurte donc à certaines difficultés que nous avons cherché à résoudre dans le présent mémoire. Nous avons utilisé des techniques de traitement automatique de la langue naturelle pour extraire automatiquement les informations pertinentes dans une offre d’emploi afin de construite une requête qui nous permettrait d’interroger notre base de données de profils. Pour valider notre modèle d’extraction de métier, de compétences et de d’expérience, nous avons évalué ces trois différentes tâches séparément en nous basant sur une référence cent offres d’emploi canadiennes que nous avons manuellement annotée. Et pour valider notre outil d’appariement nous avons fait évaluer le résultat de l’appariement de dix offres d’emploi canadiennes par un expert en recrutement.

Our work seeks to address a very important issue in the recruitment field: matching jobs postings and candidates. We have thousands of jobs postings and millions of profiles collected from internet provided by a specialized firm in recruitment. Job postings and candidate profiles on professional social networks are generally intended for human readers who are recruiters and job seekers. We use natural language processing (NLP) techniques to automatically extract relevant information in a job offer. We use the extracted information to build automatically a query on our database. To validate our information retrieval model of occupation, skills and experience, we use hundred Canadian jobs postings manually annotated. And to validate our matching tool we evaluate the result of the matching of ten Canadian jobs by a recruitment expert.