XÂY DỰNG ỨNG DỤNG WEB TUYỂN DỤNG TÍCH HỢP MÁY HỌC PHÂN TÍCH HỒ SƠ ỨNG VIÊN

Abstract

Bối cảnh: Trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay, thị trường lao động đang biến động mạnh, nhu cầu kết nối giữa doanh nghiệp và ứng viên ngày càng cấp thiết. Các nền tảng tuyển dụng truyền thống còn nhiều hạn chế, do đó việc ứng dụng máy học để phân tích hồ sơ ứng viên trở thành xu hướng hiện đại, giúp nâng cao chất lượng tuyển dụng và cải thiện trải nghiệm của người tìm việc. Đề tài “Xây dựng ứng dụng web tuyển dụng tích hợp máy học phân tích hồ sơ ứng viên” ra đời để đáp ứng nhu cầu thực tiễn và bắt kịp xu hướng công nghệ. Mục tiêu: Phát triển một nền tảng tuyển dụng trực tuyến hỗ trợ doanh nghiệp đăng tin, quản lý tuyển dụng hiệu quả, đồng thời giúp ứng viên tìm việc phù hợp với năng lực và nguyện vọng. Ứng dụng tích hợp máy học để tự động hóa phân tích CV, đánh giá điểm mạnh/yếu, so sánh mức độ phù hợp giữa ứng viên và công việc, từ đó đưa ra gợi ý cải thiện hồ sơ. Hệ thống hướng đến sự thân thiện, dễ sử dụng và mang lại lợi ích cho cả hai phía. Phương pháp: Ứng dụng được xây dựng trên kiến trúc MERN (MongoDB, Express.js, React.js, Node.js) đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu năng cao. Frontend sử dụng React.js để tạo giao diện hiện đại; backend dùng Node.js và Express.js xây dựng API RESTful linh hoạt. MongoDB hỗ trợ lưu trữ dữ liệu người dùng, tin tuyển dụng và kết quả phân tích CV. Hệ thống tích hợp kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và máy học để trích xuất thông tin từ CV dạng PDF. Quá trình kiểm thử với kịch bản thực tế nhằm đảm bảo tính ổn định, bảo mật và hiệu quả. Kết quả: Hệ thống hoàn thiện các tính năng như đăng ký/đăng nhập, quản lý tin tuyển dụng, ứng tuyển trực tuyến và phân tích CV. Mô hình phân tích CV đạt độ chính xác ở mức độ tin cậy, cung cấp báo cáo chi tiết về điểm mạnh, điểm yếu và gợi ý cải thiện cho ứng viên. Doanh nghiệp tiết kiệm thời gian sàng lọc, nâng cao hiệu quả tuyển chọn. Giao diện thân thiện và tốc độ phản hồi nhanh mang lại trải nghiệm tích cực, khẳng định tính khả thi và ứng dụng thực tiễn của hệ thống. Kết luận: Đề tài đã chứng minh hiệu quả của việc tích hợp công nghệ máy học và NLP vào tuyển dụng trực tuyến, giúp tối ưu hóa thời gian và chi phí. Hệ thống có tiềm năng mở rộng với các tính năng như phỏng vấn trực tuyến, đánh giá năng lực, chatbot tư vấn. Đây là nền tảng quan trọng để xây dựng hệ sinh thái tuyển dụng hiện đại, phù hợp với xu hướng thị trường lao động số hiện nay.