연구진은 LLM을 활용해 직무 추천 시스템 STEP(Sequential Trajectory of Employment Prediction)을 개발했어요. STEP은 시간 흐름과 교육 정보를 활용해 경력 경로를 예측합니다.
STEP은 시간 감쇠 Gated Recurrent Unit(GRU) 셀, Feature-wise Linear Modulation(FiLM), 어텐션 기반 시퀀스 풀링을 통합하여 다음 직무 예측 정확도를 높였어요.
ROUTE라는 새로운 방법을 통해 다국어 인코더를 경력 분야에 적응시켜 직무 표현을 개선하고, 4개의 데이터셋에서 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보였어요.