Využití velkých jazykových modelů v procesech náboru zaměstnanců
| Název práce: | Využití velkých jazykových modelů v procesech náboru zaměstnanců |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Husein, Filip |
| Typ práce: | Diplomová práce |
| Vedoucí práce: | Zelenka, Martin |
| Oponenti práce: | Umlauf, Miroslav |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Diplomová práce navrhuje a realizuje AI Matching Assistant, proof of concept systému typu chatbot/agent, kterého používá zaměstnanec uvažující o interní mobilitě, aby získal shortlist 3 až 5 nejrelevantnějších otevřených pozic ve velké české bance. Motivací je rozsah agendy interní mobility, která ve zkoumané organizaci spotřebovává významnou část kapacity nejen personálního oddělení, ale také managementu a samotných zaměstnanců v řádu desítek tisíc hodin ročně. Práce dodává jazykový model a funkční demo. Produkční implementace ani integrace do interních systémů banky nejsou jejím předmětem. Práce kombinuje doladění otevřeného encoder modelu JobBERT-V3 pro česko-slovenský jazykový prostor s architekturou Retrieval-Augmented Generation a vektorovou databází. Na evaluačním datasetu výsledný trilingvní model překonává base model ve všech sledovaných jazycích. Vyhodnocení se omezuje na uvedené offline metriky kvality vyhledávání. |
| Klíčová slova: | interní mobilita; fine-tunning; AI Matching; HR; sentence embedding; RAG; JobBERT |
| Název práce: | Large Language Models in Employee Recruitment Processes |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Husein, Filip |
| Typ práce: | Diploma thesis |
| Vedoucí práce: | Zelenka, Martin |
| Oponenti práce: | Umlauf, Miroslav |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | This diploma thesis designs and builds an AI Matching Assistant, a proof of concept of a chatbot/agent system used directly by an employee considering internal mobility to obtain a shortlist of 3 to 5 most relevant open positions at a large Czech bank. The motivation is the scale of the internal-mobility agenda, which at the studied organization consumes a substantial share of the HR department's, management’s and individual employees’ capacity, on the order of tens of thousands of hours per year. The work delivers a language model and a working demo. Production implementation and integration into the bank's internal systems are out of scope. The thesis combines fine-tuning of an open-source encoder model JobBERT-V3 for the Czech-Slovak language space with a Retrieval-Augmented Generation architecture and a vector database. On an evaluation dataset, the resulting trilingual model outperforms the base model across all tested languages. Evaluation is limited to these offline retrieval-quality metrics. |
| Klíčová slova: | AI Matching; sentence-embedding; HR; Internal mobility; RAG; JobBERT; fine-tunning |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Aplikovaná datová analytika a umělá inteligence/Datová analytika v marketingu a e-commerce |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Ing. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
| Katedra: | Katedra informačních technologií |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 16. 1. 2026 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 25. 6. 2026 |
| Datum obhajoby: | 21. 9. 2026 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/95187/podrobnosti |