Как собрать резюме-матчер за вечер на TypeScript и tRPC

На Хабре вышла статья о том, как можно быстро собрать MVP-сервис для сравнения резюме и вакансий. Автор решил задачу на стыке NLP и ИИ: из PDF резюме и описания вакансии извлекаются ключевые навыки, а затем модель Gemini от Vertex AI выдаёт оценку совпадения.

— Почему tRPC: вместо REST или GraphQL используется TypeScript-first RPC-фреймворк. Он позволяет описывать API без схем, прямо функциями, а типы автоматически «протягиваются» на фронтенд. Итог — меньше бойлерплейта и меньше багов на ранних этапах.

— Как работает пайплайн: резюме и вакансия загружаются в сервис, оттуда извлекается текст, ключевые слова выделяются с помощью простых NLP-приёмов (токенизация, поиск существительных и заглавных слов), а дальше результат прогоняется через Gemini, который возвращает JSON с оценкой совпадения, сильными сторонами и рекомендациями.

Идея проста: зачем писать свой алгоритм сопоставления навыков, если можно отдать работу модели? Такой подход ускоряет прототипирование и отлично подходит для внутренних инструментов или быстрых демо.

В итоге получился рабочий инструмент, который не претендует на замену LinkedIn, но отлично показывает, как современные фреймворки и ИИ можно объединять в боевую связку 🍆

Data Science