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Datasets:
recuse
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resume-jd-match-kr

Tasks:
Feature Extraction
Modalities:
Text
Formats:
csv
Languages:
Korean
Size:
10K - 100K
Libraries:
Datasets
pandas
License:
Dataset card Data Studio Files Community
1
Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet
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jd
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int64
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SpaceX Senior ARVR Engineer ์ฑ„์šฉ ๊ณต๊ณ  SpaceX๋Š” ์ธ๊ฐ„์˜ ์šฐ์ฃผ ํƒํ—˜์„ ํ˜์‹ ์ ์œผ๋กœ ๋ฐœ์ „์‹œํ‚ค๋Š” ๋ฐ ์ „๋…ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค ์šฐ๋ฆฌ์˜ ๋ชฉํ‘œ๋Š” ์ธ๋ฅ˜๋ฅผ ๋‹คํ–‰์„ฑ ์ข…์กฑ์œผ๋กœ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ธฐ๋ฐ˜์„ ๋‹ฆ๋Š” ๊ฒƒ์ด๋ฉฐ ์ด๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์ตœ์ฒจ๋‹จ ๊ธฐ์ˆ  ์†”๋ฃจ์…˜์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ž„๋ฌด๋ฅผ ๋’ท๋ฐ›์นจํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ๊ณตํ•™์  ์ •๋ฐ€์„ฑ๊ณผ ์ฐฝ์˜์„ฑ์„ ๊ฒธ๋น„ํ•œ Senior ARVR Engineer๋ฅผ ์ฐพ๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค ์—ญํ• ๊ณผ ์ฑ…์ž„ AR ๋ฐ VR ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์˜ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ์„ค๊ณ„ ๋ฐ ๊ธฐ์ˆ ์  ๋กœ๋“œ๋งต ์ˆ˜๋ฆฝ์„ ์ฃผ๋„ํ•˜์—ฌ SpaceX์˜ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง ๊ต์œก ์šด์˜ ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค๋ฅผ ํ˜์‹ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค ๋ณต์žกํ•œ ๋ฌผ๋ฆฌ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜์„ ํ˜„์‹ค์ ์ธ ๊ฐ€์ƒ ํ™˜๊ฒฝ์œผ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•˜๊ณ  ์ตœ์ ํ™”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๋ฐ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ ์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ์„ฑ ๋ฐ ์‚ฌ์šฉ์ž ๊ฒฝํ—˜์„ ๊ทน๋Œ€ํ™”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค ๋‹คํ•™์ œ์  ํŒ€๊ณผ ํ˜‘๋ ฅํ•˜์—ฌ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง ๋””์ž์ธ ๋ฆฌ๋ทฐ์— ์ฐธ์—ฌํ•˜๊ณ  ARVR ์†”๋ฃจ์…˜์ด ์‹œ์Šคํ…œ ํ†ตํ•ฉ ๋ฐ ํ•˜๋“œ์›จ์–ด ํ”„๋กœํ† ํƒ€์ดํ•‘์— ์ ํ•ฉํ•˜๋„๋ก ๋ณด์žฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค ์ตœ์‹  ARVR ๊ฐœ๋ฐœ ๋™ํ–ฅ ๋ฐ ๊ธฐ์ˆ  ๊ด€๋ จ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ ๊ทน์ ์œผ๋กœ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜์—ฌ SpaceX์˜ ๊ธฐ์ˆ ์  ์šฐ์œ„๋ฅผ ์œ ์ง€ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค ์ž๊ฒฉ ์š”๊ฑด ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณตํ•™ ์ฆ๊ฐ• ํ˜„์‹ค ๊ฐ€์ƒ ํ˜„์‹ค ์ „์‚ฐ๋ฌผ๋ฆฌํ•™ ๋“ฑ ๊ด€๋ จ ๋ถ„์•ผ ํ•™์‚ฌ ์ด์ƒ ํ•™์œ„ ๋ณด์œ  ARVR ์‹œ์Šคํ…œ ๊ฐœ๋ฐœ ํŠนํžˆ ๋ณตํ•ฉ ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜ ๋ฐ ์‹ค์‹œ๊ฐ„ 3D ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ ๋ Œ๋”๋ง์— ๋Œ€ํ•œ 5๋…„ ์ด์ƒ์˜ ๊ฒฝ๋ ฅ Unity Unreal Engine ๋“ฑ 3D ์—”์ง„๊ณผ OpenGL Vulkan Direct3D ๊ฐ™์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ API์— ๋Œ€ํ•œ ์‹ค๋ฌด ๊ฒฝํ—˜ C Python ๋ฐ Shader ์–ธ์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐ•๋ ฅํ•œ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ๋Šฅ๋ ฅ ํšจ๊ณผ์ ์ธ ์ปค๋ฎค๋‹ˆ์ผ€์ด์…˜๊ณผ ํ˜‘์—… ์Šคํ‚ฌ์„ ํ†ตํ•ด ๋ณต์žกํ•œ ๊ธฐ์ˆ ์  ๊ฐœ๋…์„ ์ „ํŒŒํ•˜๊ณ  ํŒ€์›Œํฌ๋ฅผ ์ด‰์ง„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋Šฅ๋ ฅ ์šฐ๋Œ€ ์‚ฌํ•ญ ์šฐ์ฃผ ํ•ญ๊ณต ์‚ฐ์—… ๊ด€๋ จ ๊ฒฝ๋ ฅ ๋˜๋Š” ํ”„๋กœ์ ํŠธ ๊ฒฝํ—˜ ์ธ๊ฐ„์ปดํ“จํ„ฐ ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉHCI ๋ฐ ์‚ฌ์šฉ์ž ๊ฒฝํ—˜UX ์—ฐ๊ตฌ์— ๋Œ€ํ•œ ๊นŠ์€ ์ดํ•ด ๋ฉ€ํ‹ฐํ”Œ๋žซํผ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ์˜ ARVR ์ฝ˜ํ…์ธ  ๋ฐฐํฌ ๊ฒฝํ—˜ ๊ธฐ๊ณ„ ํ•™์Šต ์ปดํ“จํ„ฐ ๋น„์ „ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์‹ค๋ฌด ๊ฒฝํ—˜ SpaceX์—์„œ์˜ ๊ฒฝ๋ ฅ SpaceX๋Š” ์ˆ˜ํ‰์  ์กฐ์ง ๋ฌธํ™”๋ฅผ ์ง€ํ–ฅํ•˜๋ฉฐ ๊ฐœ์ธ์˜ ์—ญ๋Ÿ‰์„ ์ตœ๋Œ€ํ•œ์œผ๋กœ ๋Œ์–ด๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ™˜๊ฒฝ์„ ์ œ๊ณตํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์˜ ์ฐฝ์˜์„ฑ๊ณผ ๊ธฐ์ˆ ์  ํ†ต์ฐฐ๋ ฅ์ด ์ธ๋ฅ˜์˜ ์ƒˆ๋กœ์šด ์šฐ์ฃผ ์‹œ๋Œ€๋ฅผ ์—ฌ๋Š” ๋ฐ ๊ธฐ์—ฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค ์ง€์›์ž๋Š” ๋ณธ์ธ์˜ ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ํฌํŠธํด๋ฆฌ์˜ค์™€ ํ•จ๊ป˜ ์ƒ์„ธํ•œ ์ด๋ ฅ์„œ๋ฅผ ์ œ์ถœํ•ด ์ฃผ์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค ์ง€์› ๋ฐฉ๋ฒ• ๋ฐ ์ถ”๊ฐ€ ์ •๋ณด๋Š” SpaceX ๊ฒฝ๋ ฅ ํŽ˜์ด์ง€๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜์„ธ์š” SpaceX๋Š” ๋‹ค์–‘์„ฑ๊ณผ ํฌ๊ด„์„ฑ์„ ์ค‘์‹œํ•˜๋ฉฐ ์ฐจ๋ณ„ ์—†๋Š” ๊ณ ์šฉ ํ™˜๊ฒฝ์„ ์ œ๊ณตํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค
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Meta Senior Software Engineer ์ฑ„์šฉ ๊ณต๊ณ  ์œ„์น˜ Meta ๋ณธ์‚ฌ ๋˜๋Š” ์ง€์ •๋œ ์›๊ฒฉ ๊ทผ๋ฌด ๊ฐ€๋Šฅ ์ง€์—ญ ๊ฒฝ๋ ฅ ์ˆ˜์ค€ ์ตœ์†Œ 8๋…„ ์ด์ƒ์˜ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ ๊ฒฝ๋ ฅ ๋ถ€์„œ ์ฐจ์„ธ๋Œ€ ํ”Œ๋žซํผ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง ํŒ€ ์—ญํ•  ๊ฐœ์š” Meta์˜ ์ฐจ์„ธ๋Œ€ ํ”Œ๋žซํผ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง ํŒ€์—์„œ ํ˜์‹ ์ ์ด๊ณ  ๋ณต์žกํ•œ ๊ธฐ์ˆ  ๋„์ „ ๊ณผ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐํ•  Senior Software Engineer๋ฅผ ์ฐพ๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค ์ด ์—ญํ• ์€ Meta์˜ ๊ธ€๋กœ๋ฒŒ ์‚ฌ์šฉ์ž ๊ธฐ๋ฐ˜์„ ์ง€์›ํ•˜๊ณ  ํ™•์žฅํ•˜๋ฉฐ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์†”๋ฃจ์…˜์˜ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋ฅผ ์„ค๊ณ„ํ•˜๊ณ  ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š” ๋ฐ ์ค‘์ถ”์ ์ธ ์—ญํ• ์„ ๋งก์Šต๋‹ˆ๋‹ค ์„ฑ๊ณต์ ์ธ ์ง€์›์ž๋Š” ์ตœ์‹ ์˜ ํšจ์œจ์ ์ธ ๊ธฐ์ˆ ๊ณผ ๊ฐœ๋ฐœ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ํ™œ์šฉํ•ด ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ์„ค๊ณ„ํ•œ ๊ฒฝํ—˜์ด ์žˆ์–ด์•ผ ํ•˜๋ฉฐ ๊ธฐ์ˆ  ๋ฆฌ๋”์‹ญ์„ ํ†ตํ•ด ํŒ€์˜ ๊ธฐ์ˆ  ๋ฐฉํ–ฅ์„ฑ์„ ์ •์˜ํ•˜๊ณ  ์ฃผ๋„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค ์ฃผ์š” ์ฑ…์ž„ ์ง€์† ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ๋””์ž์ธ ๋ฐ ํ™•์žฅ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์†”๋ฃจ์…˜ ๊ฐœ๋ฐœ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋ถ„์‚ฐ ์‹œ์Šคํ…œ ์„ค๊ณ„ ๋ฐ ๊ตฌํ˜„ ์„ฑ๋Šฅ ์ตœ์ ํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•œ ์ฒ˜๋ฆฌ๋Ÿ‰ ์ฆ๋Œ€ ๊ณ ๊ธ‰ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ตฌ์กฐ ๋ฐ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ํ™œ์šฉํ•ด ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ตฌ์ถ• ํฌ๋กœ์Šค ํŽ‘์…”๋„ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ํŒ€๊ณผ ํ˜‘์—…ํ•˜์—ฌ ๊ธฐ์ˆ  ์š”๊ตฌ ์‚ฌํ•ญ ๋ถ„์„ ๋ฐ ์†”๋ฃจ์…˜ ์ œ์•ˆ ์ •๊ธฐ์ ์ธ ์ฝ”๋“œ ๋ฆฌ๋ทฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ฝ”๋“œ ํ’ˆ์งˆ ๋ณด์žฅ ๋ฐ ๊ธฐ์ˆ  ๋ถ€์ฑ„ ๊ฐ์†Œ ์ตœ์‹  ๊ธฐ์ˆ  ๋™ํ–ฅ ๋ฐ ๋„๊ตฌ๋ฅผ ์—ฐ๊ตฌ ๋ฐ ๋„์ž…ํ•˜์—ฌ ์กฐ์ง ๋‚ด ๊ธฐ์ˆ  ํ˜์‹  ์„ ๋„ ํ•„์ˆ˜ ์ž๊ฒฉ ์š”๊ฑด ์ปดํ“จํ„ฐ ๊ณตํ•™ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง ๋˜๋Š” ๊ด€๋ จ ๋ถ„์•ผ์˜ ํ•™์‚ฌ ํ•™์œ„ ์ด์ƒ ์ตœ์†Œ 8๋…„ ์ด์ƒ์˜ ๊ฐ์ฒด ์ง€ํ–ฅ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐOOP ๋ฐ ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ๊ฒฝํ—˜ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ์ €์žฅ์†Œ ์‹œ์Šคํ…œ์— ๋Œ€ํ•œ ๊นŠ์€ ์ดํ•ด์™€ ๊ฒฝํ—˜ ๋งˆ์ดํฌ๋กœ์„œ๋น„์Šค ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ๋ฐ RESTful API ๋””์ž์ธ ๊ฒฝํ—˜ ํ˜‘์—… ๋ฐ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ์ถ”์  ํˆด์— ๋Šฅ์ˆ™ ์˜ˆ Git JIRA Confluence ์„ฑ๋Šฅ ๊ฐœ์„  ๋ฐ ๋ณ‘๋ชฉ ํ˜„์ƒ ์ง„๋‹จ์„ ์œ„ํ•œ ํ”„๋กœํŒŒ์ผ๋ง ๋ฐ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ๋ง ๋„๊ตฌ ๊ฒฝํ—˜ ์šฐ๋Œ€ ์‚ฌํ•ญ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋˜๋Š” ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ด€๋ จ ํ”„๋กœ์ ํŠธ ๊ฒฝํ—˜ ์˜คํ”ˆ์†Œ์Šค ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ ๊ธฐ์—ฌ ๊ฒฝํ—˜ ์ฟ ๋ฒ„๋„คํ‹ฐ์ŠคKubernetes ๋ฐ ๋„์ปคDocker ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ DevOps ๊ฒฝํ—˜ ๋ฉ€ํ‹ฐ ํด๋ผ์šฐ๋“œ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ์˜ ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ๊ฐœ๋ฐœ ๊ฒฝํ—˜ ๋‹ค๊ตญ์–ด๋ฅผ ๊ตฌ์‚ฌํ•˜๋ฉฐ ๊ธ€๋กœ๋ฒŒ ํŒ€๊ณผ์˜ ํ˜‘์—… ๊ฒฝํ—˜ ํ˜œํƒ ๊ฒฝ์Ÿ๋ ฅ ์žˆ๋Š” ๊ธ‰์—ฌ์™€ ์„ฑ๊ณผ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ณด๋„ˆ์Šค ํŒจํ‚ค์ง€ ์œ ์—ฐ ๊ทผ๋ฌด์ œ ๋ฐ ์›๊ฒฉ ๊ทผ๋ฌด ์˜ต์…˜ ์ œ๊ณต ์ง€์†์ ์ธ ์ „๋ฌธ์„ฑ ๊ฐœ๋ฐœ์„ ์œ„ํ•œ ๊ต์œก ๋ฐ ํŠธ๋ ˆ์ด๋‹ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ ๊ฑด๊ฐ• ๊ด€๋ฆฌ ๋ฐ ์žฌ์ • ๊ณ„ํš์„ ์ง€์›ํ•˜๋Š” ํฌ๊ด„์ ์ธ ๋ณต๋ฆฌํ›„์ƒ ์ œ๋„ Meta์—์„œ ๊ธฐ์ˆ ์  ํ•œ๊ณ„๋ฅผ ๋›ฐ์–ด๋„˜๊ณ  ๊ธ€๋กœ๋ฒŒ ์‚ฌ์šฉ์ž์—๊ฒŒ ๊ธ์ •์ ์ธ ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ธฐํšŒ๋ฅผ ์žก์œผ์„ธ์š” ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์˜ ๋…์ฐฝ์ ์ธ ์•„์ด๋””์–ด์™€ ์—ด์ •์ด ์ƒˆ๋กœ์šด ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์„ ์—ด์–ด์ค„ ๊ฒƒ์ด๋ผ๊ณ  ๋ฏฟ์Šต๋‹ˆ๋‹ค ๊ด€์‹ฌ ์žˆ๋Š” ์ง€์›์ž๋Š” ์—ฌ๊ธฐ๋งํฌ์—์„œ ์ง€์›ํ•ด ์ฃผ์„ธ์š” ์ง€์› ๋งˆ๊ฐ์ผ 2023๋…„ 12์›” 31์ผ Meta๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฌธํ™”๋ฅผ ์กด์ค‘ํ•˜๋ฉฐ ํ‰๋“ฑํ•œ ๊ธฐํšŒ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ๊ณ ์šฉ์ฃผ์ž…๋‹ˆ๋‹ค ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ฐฐ๊ฒฝ๊ณผ ๊ฒฝํ—˜์„ ๊ฐ€์ง„ ๋ชจ๋“  ์ง€์›์ž๋ฅผ ํ™˜์˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค
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Resume-JD Pair Matching Dataset

A large-scale dataset for resume and job description (JD) matching tasks, generated using GPT-4o-mini. Ideal for training and evaluating models in HR tech, recommender systems, and information retrieval.

Overview

This dataset includes:

  • 1,320 Resumes
  • 1,320 Job Descriptions (JDs)
  • 30 Job Roles
  • 4 Experience Levels
  • 11 Tech Companies
  • 29,040 Total Pairs (14,520 positive + 14,520 negative)

Positive pairs were generated only when both job title and experience level matched. All other combinations are labeled as negative.

Job Roles (30 Total)

  1. Software Engineer
  2. Backend Engineer
  3. Frontend Developer
  4. Full Stack Engineer
  5. Machine Learning Researcher
  6. Data Scientist
  7. Data Engineer
  8. DevOps Engineer
  9. Site Reliability Engineer (SRE)
  10. Cloud Engineer
  11. Security Engineer
  12. QA Engineer
  13. Mobile Developer
  14. iOS Developer
  15. Android Developer
  16. Embedded Systems Engineer
  17. Computer Vision Engineer
  18. NLP Engineer
  19. AI Engineer
  20. Robotics Engineer
  21. Game Developer
  22. Blockchain Developer
  23. Systems Engineer
  24. Firmware Engineer
  25. Solutions Architect
  26. Product Manager (Technical)
  27. Technical Program Manager
  28. Research Scientist (AI/ML)
  29. Database Administrator
  30. IT Support Engineer

๐Ÿ“Š Experience Levels

  • Junior
  • Mid-level
  • Senior
  • Staff

๐Ÿข Companies

  • Google
  • Meta
  • Amazon
  • Apple
  • Tesla
  • SpaceX
  • OpenAI
  • Perplexity
  • Microsoft
  • Netflix
  • Nvidia

Dataset Structure

Each entry in the dataset includes:

  • resume_text: string
  • jd_text: string
  • label: binary (1 = match, 0 = non-match)

Available in CSV format.

Positive Match Criteria

A pair is labeled as positive (1) if:

  • Resume and JD share the same job role
  • Resume and JD share the same experience level

Otherwise, the pair is labeled as negative (0).

Use Cases

  • Resume-JD similarity modeling
  • ATS (Applicant Tracking System) benchmarking
  • Contrastive learning (Siamese/BERT-style)
  • Job recommendation engines
  • HR tech model fine-tuning

Why Use This Dataset?

  • High-quality synthetic generation using GPT-4o-mini
  • Balanced dataset for supervised learning
  • Wide coverage of roles, levels, and top companies
  • Useful for both retrieval and classification tasks

License

[MIT]

Citation & Contributions

If you use this dataset in your work, please star the repo and consider citing the dataset source.

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128
Size of downloaded dataset files:
155 MB
Size of the auto-converted Parquet files:
52.7 MB
Number of rows:
29,040