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Artificial Intelligence (NLP)
Randstad Italia, società leader a livello mondiale nel settore delle risorse umane, vuole sviluppare un sistema intelligente in grado di classificare un proprio storico di job offer (offerte di lavoro).
Ai partecipanti viene richiesto, dato un dataset di offerte di lavoro di circa 2.000 record messo a disposizione, di creare un modello che sia in grado di classificare le job description di tali offerte in modo automatico sulla base di etichette specifiche (label).
Tale dataset è composto quindi da 2 campi:
N.B. Le label assegnate alle offerte di lavoro sono esclusive, il che vuol dire che ad ogni offerta è assegnata esclusivamente una determinata categoria.
Il database viene fornito in formato .csv, già splittato in train e test set secondo un rapporto 80/20 e mantenendo un bilanciamento tra le label.
Deadline: 12 settembre
Partecipazione: singola
Artificial Intelligence (NLP)
Randstad Italia, società leader a livello mondiale nel settore delle risorse umane, vuole sviluppare un sistema intelligente in grado di classificare un proprio storico di job offer (offerte di lavoro).
Ai partecipanti viene richiesto, dato un dataset di offerte di lavoro di circa 2.000 record messo a disposizione, di creare un modello che sia in grado di classificare le job description di tali offerte in modo automatico sulla base di etichette specifiche (label).
Tale dataset è composto quindi da 2 campi:
N.B. Le label assegnate alle offerte di lavoro sono esclusive, il che vuol dire che ad ogni offerta è assegnata esclusivamente una determinata categoria.
Il database viene fornito in formato .csv, già splittato in train e test set secondo un rapporto 80/20 e mantenendo un bilanciamento tra le label.
Deadline: 12 settembre
Partecipazione: singola
1.500€ in buoni Amazon così suddivisi:
▪ 900€ per il 1° classificato
1.500€ in buoni Amazon così suddivisi:
▪ 900€ per il 1° classificato
Formato soluzione
File ZIP contenente due file all’interno descritti di seguito.
▫ Il file con il codice sorgente della soluzione opportunamente commentato (il codice deve essere riproducibile ai fini di una review finale).
▫ Il file con il modello salvato in modo da poter riprodurre opportunamente i risultati.
▫ Un file di output con le prediction sul test set in formato .csv e che abbia come simbolo separatore dei dati un ‘;’. Tale file deve riportare obbligatoriamente i seguenti campi:
– Job_description: il contenuto del record;
– Label_true: la label prevista fornita in ingresso nel dataset;
– Label_pred: la label predetta dal modello.
La soluzione alla Challenge deve essere caricata nello spazio apposito in fondo alla pagina in formato ZIP entro le ore 23:59 del 12 settembre.
Il titolo del file ZIP deve corrispondere a nome e cognome dell’utente partecipante, mentre, in caso di partecipazione in team, è necessario inserire l’iniziale del nome e il cognome di ognuno dei componenti (es. M_Rossi P_Bianchi L_Neri).
Valutazione
La valutazione delle soluzioni dei partecipanti alla Challenge avviene tramite la misurazione dell’F1-score sulle prediction del test set.
Requisiti
▫ Partecipando alla Challenge l’utente dichiara di accettare la Privacy Policy e i Terms of Services e di essere ricontattato da Randstad Technologies per eventuali ulteriori attività.
▫ A seguito dell’upload della soluzione i partecipanti saranno tenuti, al fine di una formalizzazione della partecipazione, a registrarsi alla piattaforma di Randstad Technologies al link https://www.my-technologies.randstad.it/it/registrazione inserendo tra le competenze il tag CHALLENGE.
▫ Viene considerata condizione necessaria per una corretta partecipazione alla Challenge, il rispetto dei requisiti di formato della soluzione esplicitati al precedente paragrafo. In caso di mancato rispetto di tali requisiti, la soluzione verrà considerata non valida.
Formato soluzione | Valutazione | Requisiti
Formato soluzione
File ZIP contenente due file all’interno descritti di seguito.
▫ Il file con il codice sorgente della soluzione opportunamente commentato (il codice deve essere riproducibile ai fini di una review finale).
▫ Il file con il modello salvato in modo da poter riprodurre opportunamente i risultati.
▫ Un file di output con le prediction sul test set in formato .csv e che abbia come simbolo separatore dei dati un ‘;’. Tale file deve riportare obbligatoriamente i seguenti campi:
– Job_description: il contenuto del record;
– Label_true: la label prevista fornita in ingresso nel dataset;
– Label_pred: la label predetta dal modello.
La soluzione alla Challenge deve essere caricata nello spazio apposito in fondo alla pagina in formato ZIP entro le ore 23:59 del 12 settembre.
Il titolo del file ZIP deve corrispondere a nome e cognome dell’utente partecipante, mentre, in caso di partecipazione in team, è necessario inserire l’iniziale del nome e il cognome di ognuno dei componenti (es. M_Rossi P_Bianchi L_Neri).
Valutazione
La valutazione delle soluzioni dei partecipanti alla Challenge avviene tramite la misurazione dell’F1-score sulle prediction del test set.
Requisiti
▫ Partecipando alla Challenge l’utente dichiara di accettare la Privacy Policy e i Terms of Services e di essere ricontattato da Randstad Technologies per eventuali ulteriori attività.
▫ A seguito dell’upload della soluzione i partecipanti saranno tenuti, al fine di una formalizzazione della partecipazione, a registrarsi alla piattaforma di Randstad Technologies al link https://www.my-technologies.randstad.it/it/registrazione inserendo tra le competenze il tag CHALLENGE.
▫ Viene considerata condizione necessaria per una corretta partecipazione alla Challenge, il rispetto dei requisiti di formato della soluzione esplicitati al precedente paragrafo. In caso di mancato rispetto di tali requisiti, la soluzione verrà considerata non valida.
Randstad Technologies è la divisione specializzata nella formazione, ricerca e selezione di profili ICT di Randstad Italia, società leader a livello mondiale nel settore delle risorse umane. Technologies come partner altamente specializzato e dedicato esclusivamente al mondo informatico.
I nostri consulenti infatti, oltre ad avere un background specializzato, affrontano una formazione d’ingresso di livello molto tecnico e partecipano costantemente ad aggiornamenti su nuove tecnologie e nuovi trend di mercato per poter comprendere chiaramente le competenze dei nostri candidati e le richieste dei nostri clienti.
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