Предсказание заработной платы по вакансиям с HeadHunter

ФИО студента: Коземаслова Наталья Владимировна

Руководитель: Кантонистова Елена Олеговна

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Машинное обучение и высоконагруженные системы (Магистратура)

Год защиты: 2024

В рамках представленной исследовательской работы был проведен обзор и сравнительный анализ существующих методик для решения практической задачи регрессии - предсказания заработной платы по описанию вакансии с сайта-агрегатора HeadHunter.ru. Данные с описанием вакансий были получены посредством парсинга. В ходе предварительной обработки категориальные и бинарные признаки закодированы методами Ordinal и One-hot-encoding, текстовые признаки обработаны инструментами NLP. Были проведены эксперименты с такими классическими моделями машинного обучения, как Random Forest, SGDRegressor, CatBoost, XGBoost, LightGBM; из нейросетевых подходов была применена архитектура трансформера BERT. В работе использовались метрики для оценки качества предсказаний модели MAE и MAPE, в ходе экспериментов определена лучшая модель для решения поставленной задачи.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ