مشروع Super Career

مشروع SuperCareer AI

النظام عبارة عن منصة ذكية لتجميع فرص العمل والعمل الحر، وتعتمد في جوهرها على محرك مطابقة (Matching Engine) مبني بالذكاء الاصطناعي لربط المرشحين بالفرص المناسبة بناءً على تحليل دقيق لبياناتهم.

هيكلية وتطوير جزء الذكاء الاصطناعي (AI Workflows):

تم بناء مسارات عمل الذكاء الاصطناعي الأساسية باستخدام إطار عمل LangChain للتحكم في النماذج اللغوية (LLMs) وإدارة تدفق البيانات عبر عدة مراحل:

تحليل السير الذاتية (Intelligent CV Parsing):

بناء مسار عمل لاستقبال السير الذاتية غير المهيكلة (بمختلف الصيغ) وتمريرها عبر LLMs مخصصة لاستخراج الكيانات الأساسية (المهارات التقنية، سنوات الخبرة، التعليم، المسمى الوظيفي).

تحويل النصوص العشوائية إلى بيانات مهيكلة (Structured JSON) لسهولة التعامل معها برمجياً وتخزينها في قاعدة البيانات.

نظام المطابقة الدلالية (Semantic Job Matching):

استخدام تقنيات الـ Embeddings لتحويل المهارات المستخرجة من الـ CV ومتطلبات الوظائف (Job Descriptions) إلى متجهات (Vectors).

تطبيق خوارزميات البحث الدلالي لحساب نسبة التوافق (Matching Score) بين المرشح والوظيفة، مما يضمن دقة أعلى من البحث التقليدي بالكلمات المفتاحية.

تحليل الفجوات وتوجيه المستخدم (Skill Gap Analysis):

تطوير Agent وظيفته مقارنة الـ CV مع متطلبات سوق العمل أو وظيفة معينة، وتوليد تقرير آلي يوضح المهارات الناقصة التي يحتاجها المستخدم لزيادة فرص قبوله.

هندسة الـ RAG (Retrieval-Augmented Generation):

بناء نظام RAG متكامل لاسترجاع أنسب فرص العمل المتاحة من قاعدة البيانات الخاصة بالمنصة وتغذيتها للـ LLM لتقديم توصيات مخصصة لكل مستخدم بناءً على سياق خبراته.

التقنيات المستخدمة في هذا الجزء:

إدارة تدفق العمليات (Orchestration) باستخدام LangChain.

الاعتماد على النماذج اللغوية الضخمة (LLMs) في عمليات التحليل والاستخراج.

تطوير الـ Backend وتكامل نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام Python.