- Итерация - это все работы, которые совершаются до старта очередного пилота
- БТ - бизнес-требования
- EDA - Exploratory Data Analysis - исследовательский анализ данных
- Product Owner, Data Scientist - роли, которые заполняют соответствующие разделы
- В этом шаблоне роль Data Scientist совмещает в себе компетенции классического Data Scientist с упором на исследования и ML Engineer & ML Ops роли с акцентом на продуктивизацию моделей
- MVP - Minimum Viable Product (Минимально жизнеспособный продукт), синоним пилот
Бизнес цель:
- Разработка и внедрение искусственного интеллекта (AI) для предсказания зарплаты по вакансии на платформе rabota.ru.
- Этот AI-based инструмент поможет пользователям быстро оценить ожидаемую заработную плату на основе разнообразных данных:
- включая требования к должности
- опыт работы
- регион
- и другие ключевые параметры.
Разработка этой системы поможет компании rabota.ru предоставить пользователям уникальный инструмент для быстрой и точной оценки зарплат по вакансиям, а также повысит конкурентоспособность на рынке труда.
-
Кроме того, система будет использовать алгоритмы машинного обучения для постоянного улучшения предсказаний зарплат. Она будет обучаться на основе данных, собранных от пользователей, и использовать их обратную связь для повышения своей точности с течением времени.
-
Система также будет иметь возможность адаптироваться к изменяющимся условиям рынка труда. Она будет учитывать новые тенденции, требования и факторы, чтобы предоставлять актуальные и своевременные предсказания зарплат.
-
Клиенты системы смогут получить максимальную пользу из ее использования. Они смогут легко сравнивать предложения о работе и принимать информированные решения о том, какая зарплата соответствует их навыкам и опыту. Это поможет им эффективно планировать свою карьеру и достигать финансового успеха.
-
Компания rabota.ru также будет иметь преимущества от разработки этой системы. Она сможет привлечь больше пользователей, которые оценят возможность получения быстрой и точной информации о зарплате. Это повысит привлекательность платформы и приведет к увеличению числа пользователей и объема данных в системе.
-
В целом, разработка системы искусственного интеллекта для предсказания зарплат от компании rabota.ru является важным шагом в развитии инновационных решений в сфере рынка труда. Она позволит пользователям быть более информированными и успешными в своей профессиональной карьере, а компании rabota.ru – укрепить свою позицию на рынке и удовлетворить потребности своих клиентов.
-
Система искусственного интеллекта для предсказания зарплат, разработанная компанией rabota.ru, предоставляет пользователю уникальный инструмент для оценки и сравнения возможных заработков. Благодаря использованию больших объемов данных и сложных алгоритмов, система сможет предлагать точные и надежные прогнозы о зарплате для конкретной работы или должности.
-
Основным преимуществом системы является ее способность к адаптации к различным особенностям рынка труда. Она учитывает факторы, такие как специализация, уровень опыта, географическое расположение и тренды в отрасли, чтобы предложить наиболее точную и актуальную информацию. При этом система работает в реальном времени, что позволяет пользователям получить непосредственный и достоверный ответ на свои вопросы о зарплате.
-
Кроме того, система rabota.ru стремится обеспечить максимальную полезность для своих клиентов. Пользователи смогут не только получить предсказания зарплаты, но и обзор рынка труда, анализ требуемых навыков, предложений о работе и многое другое. Это поможет им принимать обоснованные решения при выборе карьерного пути или переговорах о зарплате.
-
Система также будет полезной компании rabota.ru, так как она позволит собирать и анализировать данные о предлагаемых зарплатах на рынке. Эта информация будет иметь стратегическую ценность для платформы, позволяя ей выявлять тенденции в области зарплат и осуществлять своевременные анализы и прогнозы.
Система будет использовать передовые методы машинного обучения для анализа различных факторов, таких как название должности, уровень опыта, отрасль и местоположение, для предоставления точных предсказаний зарплатного диапазона.
Создание удобного веб-интерфейса, который позволит пользователям легко вводить данные о вакансии и получать мгновенные предсказания зарплат.
Архитектура системы будет разработана с учетом возможности горизонтального масштабирования, что позволит легко расширять ее функциональность при росте числа пользователей и объема данных.
Будут приняты меры для защиты данных и обеспечения конфиденциальности информации, включая шифрование и соблюдение нормативных требований в области обработки и защиты данных.
Проект будет активно взаимодействовать с академическими кругами и вкладывать средства в исследования и разработку, чтобы всегда находиться на передовой позиции и предлагать инновационные решения.
● Одним из важных аспектов системы Rabota.ru является ее простота использования. Все, что вам нужно сделать, это указать интересующую вас должность или профессию, и система обработает и проанализирует доступные данные, чтобы предоставить вам прогноз заработной платы.
● Прогнозирование заработной платы может быть полезным для разных целей. Если вы ищете работу, это поможет вам ориентироваться по уровню зарплаты и принять решение о том, стоит ли претендовать на конкретную вакансию. Если вы уже работаете, но хотите оценить свою текущую зарплату, система может быть полезна для сравнения вашей зарплаты с рыночными стандартами.
● Кроме предсказания заработной платы, система Rabota.ru также предоставляет возможность ознакомиться с актуальными вакансиями и требованиями к навыкам в различных сферах деятельности. Это может быть полезно для тех, кто хочет узнать о текущих трендах и потребностях на рынке труда.
● Система Rabota.ru исходит из того, что зарплата – это сложный и многогранный показатель, который зависит от многих факторов. Поэтому она использует современные методы анализа данных и искусственного интеллекта, чтобы улучшить точность прогнозирования. Это позволяет пользователям получить более достоверную информацию о зарплате, а также более стратегически подходить к планированию карьеры.
Cистема искусственного интеллекта для предсказания зарплат от компании rabota.ru предоставляет уникальные возможности для пользователей и представляет собой важное инновационное решение на рынке труда.
Она поможет пользователям разумно планировать свою карьеру и сделать информированные решения о своей зарплате, а компании rabota.ru — укрепить свою конкурентоспособность и удовлетворить потребности своих клиентов.
Система будет использовать машинное обучение для анализа исторических данных о зарплатах и характеристиках вакансий для обучения модели, способной делать точные предсказания для новых вакансий.
Технические требования:
Использование модульной структуры, включая компоненты для обработки данных, машинного обучения и пользовательского интерфейса.
- Микросервисная Архитектура: Для гибкости и масштабируемости системы будет использоваться микросервисная архитектура.
- Использование Облачных Решений: Для обеспечения высокой доступности и надежности системы будут использоваться облачные сервисы.
- Python для разработки моделей машинного обучения.
- FastAPI для создания веб-приложения.
- База данных для хранения и управления данными о вакансиях и зарплатах.
- Сбор Данных: Автоматизированный сбор данных о зарплатах и характеристиках вакансий с Rabota.ru.
- Пользователь вводит параметры вакансии: опыт работы, образование, навыки и другие факторы.
Предобработка Данных: Очистка, нормализация и преобразование данных для подготовки к обучению модели.
Обучение Модели: Разработка и обучение модели машинного обучения на основе предобработанных данных. Применение алгоритмов регрессии для построения модели, учитывая важность каждого фактора.
Создание API для интеграции с внешними системами, позволяющее получать предсказания зарплат.
Разработка пользовательского интерфейса для ввода параметров вакансии и получения предсказаний.
Предсказание заработной платы выводится пользователю в удобном интерфейсе на веб-приложении.
- Производительность: Система должна обрабатывать запросы в реальном времени с минимальной задержкой.
- Масштабируемость: Способность системы адаптироваться к увеличению объема данных и количества пользователей.
- Надежность: Высокий уровень доступности и отказоустойчивости системы.
- Безопасность: Защита данных и аутентификация запросов к API.
-
Читаемость:
- Понятное название переменных и функций, согласно стандартам PEP;
- Использование линтера flake8, и расширений для него, таких как flake8-variables-name, pep8-naming;
- Использование шаблонизированных docstring комментариев;
- Качественный refactoring;
- Использование других вспомогательных расширений для
линтера:
- flake8-commas ( запятые, когда можно и когда можно не ставить);
- flake8-import-order (правильный порядок imports);
- flake8-bugbear ( проблемы и баги в коде);
- flake8-builtins (переопределение системных имен, функций и тд) - и т.д.
-
Соблюдение стандартов кодирования:
- PEP 8, другие PEP и официальный стиль написания кода на Python.
-
Тестирование:
-
тест данных
-
unittest
-
тест модели
-
интеграционный тест ( pipeline на dvc или airflow)
-
-
Оптимизация кода:
-
использование эффективных структур данных и алгоритмов
-
оптимизация тренировки модели и inference
-
использование GPU
-
batch processing: обработка несколько входных данных сразу, а не по одному.
-
-
использование эффективных библиотек и инструментов
-
выбор подходящих LLM моделей
-
Numba: Компилятор Just-In-Time для Python, который может оптимизировать код.
-
Cython: Позволяет писать расширения C для Python, которые могут быть быстрее, чем чистый Python код.
-
Инструменты профилирования: Инструменты, такие как cProfile, могут помочь определить узкие места в коде.
-
-
-
Кэширование Воспроизводимость решения
-
Документация: README.md файл, который объясняет, как установить и запустить приложение или как им пользоваться;
-
Зависимости: будут перечислены в:
-
requirements.txt (для pip)
-
pyproject.tml и lock.yml (для poetry)
-
-
Автоматизация развертывания через Docker
-
Версионирование данных через DVC
-
Долг кода:
- недостаточный рефакторинг
- ненужные куски кода в виде комментариев
-
Долг проектирование:
- недостаточно глубокий EDA
- выбор неоптимального шаблона проектирования
- выбор неоптимальной data pipeline для до-обучения модели
- выбор неоптимальной структуры модели LLM
- пользовательский интерфейс - выбор архитектуры моделей
-
Долг тестирования:
- тестирование данных недостаточное
- тестирование inference модели недостаточное
- интеграционное тестирование недостаточное
-
Долг документации
- неполная документация ML system design doc
- отсутствие Product Requirements Document (PRD)
- отсутствие Functional Requirements Document (FRD)
- отсутствие Software Requirements Specification (SRS)
Применение шифрования для защиты введенных пользовательских данных.
Внедрение механизмов аутентификации пользователей и управления доступом к данным.
- Форма для ввода деталей вакансии (должность, опыт работы, регион и т.д.)
- Кнопка для отправки данных и получения предсказания
- Отображение результата предсказания зарплаты
- Возможность сохранения истории запросов и предсказаний для каждого пользователя
- Вакансия (описание, требования, опыт работы, регион)
- Зарплата (ожидаемая зарплата, диапазон зарплат)
- Пользователь (данные для аутентификации и хранения истории запросов)
Регулярное обновление данных для модели на основе новых вакансий и заработных плат.
Описывание архитектуры предложенной системы, включая:
-
Архитектура данных: как данные будут собираться, храниться и обрабатываться. Это может включать описание баз данных, схемы ETL (Extract, Transform, Load) и пайплайнов данных.
-
Данные о вакансиях будут собираться через API rabota.ru. После сбора, данные проходят предобработку и очистку для удаления нерелевантной информации и приведения к единому формату.
- Extract (Извлечение): Загрузка данных из различных источников.
- Transform (Преобразование): Нормализация, кодирование категориальных переменных, заполнение пропусков, генерация новых признаков.
- Load (Загрузка): Загрузка обработанных данных в базу данных, оптимизированную для работы с машинным обучением.
База данных будет спроектирована таким образом, чтобы поддерживать быстрый доступ и обновление данных. Будут использоваться методы Sharding(шардирования) и Replication (репликации) для обеспечения масштабируемости и отказоустойчивости.
Архитектура системы будет разработана с учетом модульности и расширяемости. Основные компоненты системы:
- Модуль сбора данных: отвечает за автоматический сбор данных с rabota.ru и других источников.
- Сервис предобработки данных: обеспечивает очистку, нормализацию и преобразование собранных данных.
- Сервис машинного обучения: включает в себя подсистему для обучения модели и подсистему для выполнения предсказаний.
- API-шлюз: предоставляет интерфейс для взаимодействия с внешними системами.
- Веб-интерфейс: пользовательский интерфейс для взаимодействия с системой через браузер.
- Архитектура модели: описание структуры используемых моделей машинного обучения, включая алгоритмы, гиперпараметры и процесс обучения.
- Модель машинного обучения будет основана на алгоритмах регрессии, таких как случайный лес или градиентный бустинг.
- Гиперпараметры будут подобраны с помощью кросс-валидации. Обучение модели будет проходить на отдельном сервере с использованием GPU для ускорения вычислений.
Для реализации системы будут использованы следующие технологии:
- Язык программирования Python для анализа данных и машинного обучения.
- Фреймворк Django или Flask для создания веб-интерфейса и API.
- База данных PostgreSQL для хранения собранных данных и результатов предсказаний.
- Библиотеки машинного обучения, такие как scikit-learn, TensorFlow или PyTorch.
- Docker для контейнеризации и упрощения развертывания системы.
- Согласование с технической командой Rabota.ru для успешной интеграции системы предсказания зарплат в существующую инфраструктуру.
- Для обеспечения непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD) системы будут использоваться инструменты, такие как Jenkins, GitLab CI или GitHub Actions.
- Эти инструменты позволяют автоматизировать процесс тестирования кода, сборки приложений и их развертывания на серверах или в облаке.
- Также они помогают в обеспечении качества кода и ускорении процесса разработки.
Система мониторинга: Внедрение системы мониторинга для отслеживания производительности и надежности.
12.2 Для обеспечения стабильности и надежности системы необходимо внедрить механизмы мониторинга и логирования.
Это позволит отслеживать работоспособность системы в реальном времени, быстро реагировать на инциденты и анализировать причины возникающих проблем. Логи должны храниться в безопасном и контролируемом месте, с соблюдением политик конфиденциальности.
12.3 Для отслеживания состояния системы и выявления проблем будут использоваться системы мониторинга, такие как
Prometheus или Grafana. Логирование действий системы будет осуществляться с помощью таких решений, как ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) или аналогичных. Это позволит анализировать работу системы в реальном времени и быстро реагировать на возникающие проблемы.
Разработка прототипов экранов с использованием инструментов дизайна типа Sketch или Figma.
- Макеты экранов: наброски или прототипы экранов приложения или веб-сервиса.
13.1 Пользовательский опыт (UX): описание логики навигации и взаимодействия пользователя с системой.
Проектирование интуитивно понятной навигации и логики взаимодействия пользователя с системой через пользовательские истории и сценарии использования
Определение стилевых элементов интерфейса, таких как цвета, шрифты и элементы управления, с учетом фирменного стиля Rabota.ru.
Проверка каждого модуля системы на корректность работы.
Проверка взаимодействия между компонентами системы.
Будут написаны юнит-тесты для проверки корректности работы каждого компонента системы отдельно.
Тесты для проверки взаимодействия компонентов системы, в том числе корректности ETL процесса и работы модели.
Оценка времени ответа системы на запросы и скорости обработки больших объемов данных.
Оценка точности модели с использованием метрик регрессии.
Использование стандартных метрик для оценки точности модели, таких как MAE(Mean Absolute Error) и RMSE(Root Mean Square Error) для оценки точности предсказаний зарплат. А также проведение A/B тестирования на реальных пользователях.
- Установление механизмов сбора обратной связи от пользователей для непрерывного улучшения системы.
- Проведение регулярных опросов для оценки удовлетворенности пользователями предсказанными зарплатами.
Проведение периодических обзоров для анализа эффективности системы и ее соответствия ожиданиям пользователей.
Учитывая обратную связь, осуществление обновлений и улучшений в соответствии с потребностями пользователей.
Управление изменениями должно быть организовано таким образом, чтобы минимизировать риски для бизнес-процессов и обеспечить плавный переход от старых версий к новым. Это включает в себя:
- Планирование
- Тестирование
- Уведомление пользователей о предстоящих изменениях
- Предоставление необходимой поддержки в период адаптации.
Для гибкости и масштабируемости системы может быть использована облачная инфраструктура, например, AWS, Google Cloud или Azure. Облачные сервисы предлагают разнообразные инструменты для управления вычислительными ресурсами, хранения данных и сетевых конфигураций. Это также позволяет оптимизировать затраты за счет использования модели оплаты по факту использования ресурсов.
Необходимо разработать стратегию резервного копирования для предотвращения потери данных в случае сбоев или катастрофических событий. Регулярные резервные копии и проверенный план восстановления обеспечат возможность быстрого восстановления системы без значительных потерь информации.
- Настройка регулярного резервного копирования для защиты данных.
- План восстановления после сбоев для минимизации времени простоя
Система должна быть спроектирована с учетом высокой доступности и устойчивости к отказам. Это может включать репликацию данных, использование отказоустойчивых серверов и инфраструктуры, а также автоматическое переключение на резервные системы при обнаружении сбоев.
Продолжим составление дизайн-документа для проекта по предсказанию зарплаты по вакансии от компании Rabota.ru с использованием искусственного интеллекта (AI). Ранее мы обсудили основные разделы, которые могут включать цели и задачи проекта, обзор технологий и предварительный анализ данных. Теперь перейдем к следующим разделам:
Гарантирование соответствия системы стандартам по защите личных данных пользователей.
Реализация механизмов шифрования данных в базе и при передаче по сети. Доступ к API системы будет контролироваться через аутентификацию и авторизацию на основе токенов. Безопасность системы будет обеспечиваться на нескольких уровнях, включая физическую безопасность серверов, сетевую безопасность и безопасность приложений. Будут использоваться шифрование данных, брандмауэры, системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS), а также регулярные аудиты безопасности. будет следовать лучшим практикам безопасного кодирования, а также принципам наименьших привилегий для минимизации рисков.
Проект будет разделен на следующие этапы:
- Сбор и анализ требований — 2 недели.
- Проектирование системы — 2 недели.
- Разработка и тестирование первой версии — 3 недели.
- Пилотный запуск и сбор обратной связи — 4 недели.
- Итерация улучшений и подготовка к полному запуску — 1 неделя.
- Команда разработчиков и аналитиков данных.
- Серверы для хостинга баз данных и обучения моделей.
- Лицензии на необходимое программное обеспечение.
Перечень необходимых ресурсов, включая оборудование, программное обеспечение и человеческие ресурсы.
- Серверы
- Процессор: Современные многоядерные процессоры с 8 ядрами.
- Память: 16 GB RAM.
- Хранение: 80 GB .
- Сетевая Инфраструктура
- Высокоскоростное интернет-соединение.
- Надежная внутренняя сетевая инфраструктура.
Запуск системы среди ограниченного числа пользователей для тестирования функционала и сбора отзывов.
- Пилотный запуск: тестирование системы с ограниченным числом пользователей для получения обратной связи.
- Маркетинговая стратегия: план продвижения продукта среди целевой аудитории.
Постепенное расширение функционала и охвата пользователей.
Постоянное обновление модели на основе обратной связи и новых данных.
Добавление новых параметров для более точных прогнозов.
Исследование новых методов машинного обучения для повышения эффективности.
Система будет предоставлять RESTful API, позволяющий внешним системам интегрироваться и использовать функционал предсказания зарплат, для получения актуальных данных о вакансиях. API будет поддерживать операции:
- Получение предсказания зарплаты по заданным параметрам вакансии.
- Запрос исторических данных о зарплатах для анализа тенденций.
- Добавление новых данных о вакансиях для обновления модели.
Также возможно использование дополнительных сервисов для обогащения данных, например, сервисов по получению информации о компаниях.
Затраты на разработку, тестирование и внедрение. Расходы на поддержку и обновления.
- Недостаточное качество данных может повлиять на точность модели.
- Изменение структуры API Rabota.ru потребует дополнительной работы по интеграции.
- Технические проблемы в процессе разработки.
- Низкая точность предсказаний.
- Регулярное обновление данных и мониторинг их качества.
- Поддержка контакта с командой Rabota.ru для своевременного получения информации об изменениях API.
- Проведение аудита для убеждения в соблюдении всех законов и нормативов, касающихся предсказания заработной платы.
- Система должна соответствовать местным и международным стандартам и законодательным требованиям, включая, но не ограничиваясь, GDPR, HIPAA, PCI DSS, ISO/IEC 27001. Это обеспечит легальность обработки данных, повысит доверие пользователей и партнёров, а также снизит риски юридических последствий за несоблюдение нормативов.
Качественная документация является ключевым компонентом успешного программного продукта. Она должна включать руководства пользователя, техническую документацию для разработчиков, а также инструкции по установке и настройке системы.
Разработка ресурсов и руководств для обучения пользователей эффективному использованию инструмента. Для поддержки пользователей необходимо предусмотреть сервисную службу, которая может быть организована в виде call-центра или онлайн-поддержки через чаты и электронную почту.
Организация службы поддержки для решения технических проблем пользователей.
Планирование регулярных обновлений системы для улучшения функционала, безопасности и исправления ошибок.
Для повышения эффективности работы с системой важно обеспечить обучение персонала. Обучение технического персонала Rabota.ru по вопросам интеграции и поддержки системы:
- Это может включать тренинги, вебинары, рабочие семинары и другие формы образовательных мероприятий.
- Кроме того, следует поощрять непрерывное обучение и профессиональное развитие сотрудников для поддержания высокого уровня квалификации и адаптации к изменяющимся технологиям.
-
Проект AI для предсказания зарплаты на Rabota.ru обещает улучшить опыт пользователей, предоставляя более точные и индивидуализированные оценки заработной платы. Регулярное обновление модели и инновации в области машинного обучения будут обеспечивать высокую эффективность системы в долгосрочной перспективе.
-
Разработка системы предсказания зарплаты на платформе Rabota.ru является ключевым шагом в повышении конкурентоспособности и функциональности платформы. Ожидаем, что эта инициатива принесет пользу пользователям и укрепит позиции Rabota.ru на рынке труда.
- Повышение привлекательности платформы: Улучшение репутации Rabota.ru за счет предоставления уникального инструмента для анализа зарплат.
- Увеличение пользовательской активности: Ожидается увеличение активности пользователей на платформе благодаря возможности быстрого предварительного расчета зарплаты.