Создана программа, прогнозирующая потребность рынка в специалистах на годы вперед

ПЕРМЬ, 16 марта. /ТАСС/. Программу, прогнозирующую потребность рынка в специалистах на два-четыре года вперед, создали ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ). Разработка позволила выявить неожиданную тенденцию растущего спроса на управленческие навыки у IT-специалистов, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

"Необычное открытие, которое сделала разрабатываемая прогнозная модель, - это рост спроса на управленческие и менеджерские компетенции у рядовых IT-специалистов. По результатам анализа, до 5 из 9 самых быстрорастущих по частоте навыков на IT-рынке сейчас относятся к лидерству. Модель прогнозирует рост спроса на такие навыки как "Управление командой", "Обучение персонала" и "Организаторские навыки". Сегодняшний рынок труда ждет от "технаря" не только умения писать код, но и способности управлять продуктом, понимать бизнес-процессы и общаться с B2B-клиентами", - рассказал аспирант кафедры "Информационные технологии и автоматизированные системы" ПНИПУ Роман Красовский.

По его словам, еще одни неожиданным навыком, с котором ощущается потребность рынка, стал продвинутый Excel. "Даже для сложных аналитических вакансий опровергается стереотип, что это исключительно "офис-менеджерская" программа", - добавил Красовский.

Как отмечают ученые, в отличие от аналогов, разработанная программа работает быстрее, надежнее и не теряет данные. Она в реальном времени показывает, какие специалисты и навыки действительно востребованы на рынке прямо сейчас, а также прогнозирует, кто будет нужен через два-четыре года.

Как работает программа

Созданный в ПНИПУ алгоритм автоматически собирает данные с рекрутинговых сайтов, извлекает из вакансий требуемые навыки, группирует их по профессиональным областям и в реальном времени выдает готовую аналитику о том, какие специалисты и компетенции востребованы на рынке труда. Программа работает в несколько этапов. Сначала она собирает вакансии с сайтов по поиску работы. Большинство аналогов делают это по жесткому расписанию с фиксированными задержками. Это медленно, но спешка распознается системой защиты сайта и приводит к блокировкам и остановкам.

"Мы применили другой подход - умный алгоритм обхода блокировок. Если сайт начинает блокировать сборщика, программа не останавливается, а увеличивает паузу между запросами, а затем плавно снижает. Алгоритм сам подстраивается под поведение сайта и выходит на безопасную скорость, при которой данные собираются достаточно быстро, но без перебоев. Нам удается собирать 29 тыс. вакансий за 54 минуты. Для сравнения: при использовании одного IP-адреса и отсутствии адаптивного механизма на сбор того же объема уходило более 7 часов. Ускорение за счет распараллеливания и самонастройки - почти в 9 раз", - пояснил заведующий кафедрой "Автоматизации технологических процессов" ПНИПУ, доктор технических наук Андрей Затонский.

Далее система извлекает из вакансий ключевые навыки. Она делает это сразу четырьмя способами: берет готовые навыки из специального поля "ключевые навыки", распознает их в тексте описания с помощью моделей искусственного интеллекта, выделяет ключевые слова специальными алгоритмами и ищет стандартные фразы типа "знание такого-то инструмента" или "опыт работы с тем-то". После этого все найденные навыки приводятся к единому виду. Например, "Adobe Photoshop", "Фотошоп" и "Photoshop" превращаются в один навык. Удаляется все лишнее: слова-связки вроде "знание", "умение", "опыт" (они не несут смысла сами по себе), общие фразы ("ответственность", "пунктуальность" - их слишком сложно формально оценить) и прочий текстовый шум, не относящийся к конкретным компетенциям.

В итоге программа формирует структурированную картину рынка труда. Она автоматически выделяет профессиональные роли и для каждой показывает набор ключевых компетенций с частотой их упоминания в вакансиях. Например, анализ 12 тыс. вакансий позволил четко выделить профессиональные роли и характерные для них навыки: инженеры-проектировщики (AutoCAD, Revit), BI-аналитики (SQL, BI, ETL), Java-разработчики (Java, Spring, Docker), веб-разработчики (JavaScript, React, TypeScript), системные администраторы (Linux, администрирование, DNS), тестировщики (QA, Python, Git) и другие.

От пользователя не требуется ничего настраивать или вводить вручную. Программа автоматически ежедневно собирает данные с рекрутинговых сайтов, обрабатывает их и формирует готовую аналитику. Взаимодействие происходит через интерфейс, где пользователь выбирает интересующее направление подготовки или профессиональную область. Для выбранного направления программа показывает, какие навыки требуются прямо сейчас, с частотой их упоминания, и отслеживает динамику: какие компетенции набирают вес, а какие теряют актуальность. Основное - на основе ежедневно обновляемых данных система строит прогноз на два-четыре года вперед. Это позволяет фиксировать текущую ситуацию, а также корректировать образовательные программы с опережением.