Etudiant : KERBAL YASSINE

Filière : LF Sciences Mathématiques et Informatique

Encadrant : Pr. BOUHOUTE AFAF

Annèe : 2025

Résumé : Ce projet présente le développement d’un système de recommandation d’offres d’emploi basé sur les compétences des utilisateurs. L’objectif principal est de proposer aux candidats des postes pertinents en se basant sur une analyse sémantique des descriptions de poste et des compétences fournies par les utilisateurs. Le système s’appuie sur des techniques avancées de traitement automatique du langage naturel (NLP) et de machine learning. Les données textuelles sont nettoyées, normalisées, puis vectorisées à l’aide du modèle SentenceTransformer afin de capturer le sens sémantique des descriptions. La classification des intitulés de poste est ensuite réalisée à l’aide du modèle XGBoost, optimisé par GridSearchCV, pour prédire le poste le plus approprié en fonction du profil utilisateur. Le pipeline comprend également une étape d’analyse des écarts de compétences afin d’identifier les compétences manquantes par rapport à un poste donné, ainsi qu’un module de recommandation de postes similaires via un algorithme de voisinage le plus proche (Nearest Neighbors). Ce projet illustre l’apport concret de l’intelligence artificielle dans le domaine du recrutement, en facilitant le matching entre les profils et les besoins des entreprises.