Четвертый Российский экономический конгресс - 2020
Андрей Терников, волонтер Центра, выступил на Четвертом Российском экономическом конгрессе (РЭК-2020) с докладом «Спрос на навыки на рынке труда и кластеризация вакансий» (‘Skill-based Clustering Algorithm for Online Job Advertisements’) и награжден в номинации «Молодой учёный». Поздравляем!
Четвертый Российский экономический конгресс состоялся 21-25 декабря 2020 года в онлайн формате (на платформе Zoom). РЭК - крупнейший и наиболее представительный форум российских экономистов, объединяющий на общей дискуссионной площадке все основные направления и школы современной экономической мысли России.
Андрей представил свой доклад на тематической конференции «Конференция молодых ученых». Ознакомиться с докладом можно по ссылке:
http://www.econorus.org/pdf/Volume23_REC-2020.PDF
Аннотация доклада:
Several studies highlight issues of skills importance in IT sphere. Firstly, this branch of the labor market relates to the high volatility of technical and soft skills required (Bensberg, 2019; Kappelman, 2016). Secondly, skills, especially technical, have an outstanding structure due to the presence of precise formulation of programming languages, technological stack, interface instruments, etc., that is easier to classify them in attribution to several job positions (Deming, 2017; Sayfullina, 2018). The current research is aimed to provide the clustering algorithm of vacancies based on information about skills.
Many studies provide algorithms for information extraction from online job advertisements. However, the way of their implementation differs from the stated research task. For example, if the main research objective relates to the process of matching the unstructured text fields from job advertisements with the official classificatory for occupations and skills classification algorithms are implemented for the job titles and extended job descriptions (Boselli, 2018; Colombo, 2019; Lovaglio, 2018). The other researchers use data-driven approach where obtained data manually corrected by domain experts in order to provide the appropriate systematization (De Mauro, 2018; Gurchan, 2019).