Интерактивная рекомендательная система: подбор программ под интересы и опыт

[qrver]

Цель

Автоматизировать выбор магистерской программы ИТМО. Пользователь описывает свой опыт, интересы и карьерные цели — CLI подбирает и ранжирует наиболее релевантные программы.

Контекст

Сейчас CLI умеет искать и фильтровать программы по формальным параметрам (факультет, направление, баллы, бюджет). Следующий шаг — семантический поиск и персонализированные рекомендации.

Что нужно реализовать

Этап 1. Интерактивное интервью

• CLI в диалоговом режиме задаёт вопросы пользователю:
  • Какой у вас опыт разработки? (стек, языки, проекты)
  • Какие технологии хотите развивать?
  • Что вам важнее: наука, инженерия или продукт?
  • Интересует ли вас ИИ, DevOps, веб, геймдев и т.д.?

Этап 2. Семантический анализ программ

• Извлечь ключевые темы и компетенции из описаний программ
• Сопоставить профиль пользователя с профилем программы
• Ранжировать программы по степени соответствия

Этап 3. ИИ/AI рекомендации (опционально)

• Интеграция с LLM для глубокого анализа совпадений
• Объяснение, почему та или иная программа подходит пользователю
• Учёт карьерных перспектив выпускников

Результат

Пользователь получает персонализированный список из 3–5 наиболее подходящих программ с объяснением выбора.

Связь с другими задачами

• Требует Обогащение данных: парсинг сайтов программ и сжатие контекста #2 (обогащённые данные) для качественных рекомендаций
• Логически предшествует ИИ-ассистент для подготовки мотивационного письма и портфолио #3 (помощь с мотивационным письмом)