ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

ROR

ЕДРПОУ 05481984

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

КАТАЛОГ

Автоматизоване формування резюме засобами генеративного штучного інтелекту
Вільхівська О. В., Тесля О. О.

Vilkhivska, Olga V., and Teslia, Oleksandr O. (2026) “Automated Resume Formation Using Generative Artificial Intelligence.” Business Inform 5:168–185.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-5-168-185

Розділ: Інформаційні технології в економіці

Стаття написана англійською мовою
Завантажень/переглядів: 0

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 004.8:004.855:005.94:331.108

Анотація:
У статті розглянуто процес розроблення інтелектуальної системи автоматизованого створення резюме на основі генеративного штучного інтелекту (ГШІ) та сучасних вебтехнологій. Актуальність дослідження зумовлена зростаючою потребою у швидкому та якісному формуванні професійних резюме, адаптованих до вимог конкретних вакансій і систем автоматичного відбору кандидатів. Метою роботи є створення програмного модуля, який дає змогу користувачеві сформувати структуроване резюме на основі короткого текстового опису досвіду, навичок і професійних досягнень. У роботі проведено аналіз наявних сервісів для створення резюме, визначено їхні переваги та недоліки, сформульовано функціональні та нефункціональні вимоги до системи. Для реалізації програмного продукту використано мову програмування TypeScript, фреймворки NestJS і Next.js, систему керування базами даних PostgreSQL та ORM Prisma. Генерація текстового вмісту здійснюється за допомогою API OpenAI, а формування документів – у форматі PDF із використанням PDFKit. Запропонована система забезпечує персоналізацію змісту, багатомовну підтримку, збереження історії документів та експорт готового резюме. Результати тестування підтвердили стабільну роботу модуля, високу якість згенерованого тексту та суттєве скорочення часу підготовки документів. Розроблене рішення може бути використане як самостійний вебсервіс або інтегроване в HR-платформи та системи електронного працевлаштування.

Ключові слова: інтелектуальна система; генеративний штучний інтелект; великі мовні моделі; автоматизоване створення резюме; вебзастосунок; TypeScript; NestJS; Next.js; PostgreSQL; Prisma; OpenAI API; ATS-оптимізація; PDF-генерація.

Рис.: 19. Формул: 2. Бібл.: 36.

Вільхівська Ольга Володимірівна – кандидат економічних наук, доцент, доцент, кафедра інформатики та комп’ютерної техніки, Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця (пр. Науки, 9а, Харків, 61166, Україна)
Email: [email protected]
Тесля Олександр Олексійович – магістр, Харківський національний економічний університет ім. С. Кузнеця (пр. Науки, 9а, Харків, 61166, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Bondarenko M., Lushnei S., Paniv Y. et al. Sovereign Large Language Models: Advantages, Strategy and Regulations. ArXiv. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.04745
Gorokhovatskyi V., Tvoroshenko I., Yakovleva O. et al. Application a Committee of Kohonen Neural Networks to Training of Image Classifier Based on Description of Descriptors Set. IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 73376–73385. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3404371
Переяславська С., Смагіна О. Вивчення методів обробки природної мови для створення інтелектуальних систем, таких як чат-боти та системи автоматичного перекладу. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences. 2025. Iss. 2. P. 100–108. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-349-14
Стативка Ю. І. Методи обробки природної мови: Феномен ChatGPT : навч. посіб. Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. 67 с.
Vaswani A., Shazeer N., Parmar N. et al. Attention Is All You Need. ArXiv. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762
Zhao W. X., Zhou K., Li J. et al. Large Language Models. 2026. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-96-6259-3
Lee M., Liang P., Yang Q. CoAuthor: Designing a Human-AI Collaborative Writing Dataset for Exploring Language Model Capabilities. CHI '22: Proceedings of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2022. Art. 388. P. 1–19. DOI: https://doi.org/10.1145/3491102.3502030
Штучний інтелект і нейромережі: від теорії до практики на залізничному транспорті : навч. посіб. / В. О. Сотник, С. О. Змій, А. С. Панченко та ін. Харків : УкрДУЗТ, 2025. 324 с.
Сініцин І. П., Рогушина Ю. В., Юрченко К. Ю. Інтеграція великих мовних моделей із засобами семантичної обробки як інструмент цифровізації знань. Проблеми програмування. 2025. № 2. С. 63–76. DOI: https://doi.org/10.15407/pp2025.02.063
Каверинський В. В., Літвін А. А., Палагін О. В. Зворотний синтез природномовних висловлювань на основі їх онтологічного представлення з використанням великої мовної моделі. Проблеми програмування. 2024. № 2–3. С. 359–366. DOI: https://doi.org/10.15407/pp2024.02-03.359
Bai Q., Li S., Yang J. et al. Object Detection Recognition and Robot Grasping Based on Machine Learning: A Survey. IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 181855–181879. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028740
Roberts T., Tonna S. J. Explaining Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning Models. Risk Modeling: Practical Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning. Wiley, 2022. P. 55–70. DOI: https://doi.org/10.1002/9781119824961.ch4
Cao Y. Design and Implementation of an Intelligent Machine Learning System Based on Artificial Intelligence Computing. 2nd International Conference on Data Analytics, Computing and Artificial Intelligence (ICDACAI). Zakopane, Poland, 2023. P. 707–711. DOI: https://doi.org/10.1109/ICDACAI59742.2023.00141
Aakanksha, Jain K., Giri N., Gupta A. Assessing Vulnerabilities in Voice Assistants: Comparative Analysis of Google Assistant, Siri, and Alexa. Advances in Knowledge-Based Systems, Data Science, and Cybersecurity. 2025. Vol. 2. Iss. 1. P. 197–214. DOI: https://doi.org/10.54364/cybersecurityjournal.2025.1110
Kuzikov B. O., Shovkoplias O. A., Tytov P. O., Shovkoplias S. R. Application of Small Language Models for Semantic Analysis of WEB Interface Accessibility. Проблеми програмування. 2025. № 2. С. 77–86. DOI: https://doi.org/10.15407/pp2025.02.077
Sun Y., Li Z., Li X., Zhang J. Classifier Selection and Ensemble Model for Multi-Class Imbalance Learning in Education Grants Prediction. Applied Artificial Intelligence. 2021. Vol. 35. Iss. 4. P. 290–303. DOI: https://doi.org/10.1080/08839514.2021.1877481
Aggarwal C. C. Machine Learning with Shallow Neural Networks. Neural Networks and Deep Learning. Cham, Switzerland : Springer, 2023. P. 73–117. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-29642-0_3
Zhang S., Wang J., Tao X. et al. Constructing Deep Sparse Coding Network for Image Classification. Pattern Recognition. 2017. Vol. 64. P. 130–140. DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.10.032
Designing the User Interface: Strategies for Effective Human–Computer Interaction / Shneiderman B., Plaisant C., Cohen M. et al. 6th ed. Pearson, 2016. 616 p.
Fowler M. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language. 3rd ed. Addison-Wesley, 2003. 208 p.
NestJS Documentation. URL: https://docs.nestjs.com
Prisma ORM Docs. URL: https://www.prisma.io/docs
PostgreSQL Documentation. URL: https://www.postgresql.org/docs
OpenAI API Documentation. URL: https://platform.openai.com/docs
Next.js Documentation. URL: https://nextjs.org/docs
Tailwind CSS Documentation. URL: https://tailwindcss.com/docs
React Query (TanStack) Docs. URL: https://tanstack.com/query
Redux Toolkit Docs. URL: https://redux-toolkit.js.org
React Hook Form Docs. URL: https://react-hook-form.com
Zod Validation Library. URL: https://zod.dev
Axios Docs. URL: https://axios-http.com/docs/intro
JWT.IO – JSON Web Tokens. URL: https://jwt.io/introduction
Passport.js Documentation. URL: http://www.passportjs.org/docs
Microsoft Docs: REST API Design. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/best-practices/api-design
PDFKit Documentation. URL: https://pdfkit.org/docs
Shadcn UI Documentation. URL: https://ui.shadcn.com/docs