論文の概要: From Code to Career: Assessing Competitive Programmers for Industry Placement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00772v1
- Date: Fri, 01 Aug 2025 16:52:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.963519
- Title: From Code to Career: Assessing Competitive Programmers for Industry Placement
- Title（参考訳）: コードからキャリアへ:産業配置のための競争力のあるプログラマを評価する
- Authors: Md Imranur Rahman Akib, Fathima Binthe Muhammed, Umit Saha, Md Fazlul Karim Patwary, Mehrin Anannya, Md Alomgeer Hussein, Md Biplob Hosen,
- Abstract要約: 本研究は、Codeforcesユーザーが様々なレベルのソフトウェアエンジニアリングジョブを確保できる可能性を予測することに焦点を当てる。
Codeforces APIを使用してユーザデータを収集し、キーパフォーマンスメトリクスを処理し、ランダムフォレストを使用して予測モデルを構築します。
このモデルは、さらなる開発を必要とするものから、トップレベルのテック職に準備ができているものまで、ユーザーを4つのレベルに分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In today's fast-paced tech industry, there is a growing need for tools that evaluate a programmer's job readiness based on their coding performance. This study focuses on predicting the potential of Codeforces users to secure various levels of software engineering jobs. The primary objective is to analyze how a user's competitive programming activity correlates with their chances of obtaining positions, ranging from entry-level roles to jobs at major tech companies. We collect user data using the Codeforces API, process key performance metrics, and build a prediction model using a Random Forest classifier. The model categorizes users into four levels of employability, ranging from those needing further development to those ready for top-tier tech jobs. The system is implemented using Flask and deployed on Render for real-time predictions. Our evaluation demonstrates that the approach effectively distinguishes between different skill levels based on coding proficiency and participation. This work lays a foundation for the use of machine learning in career assessment and could be extended to predict job readiness in broader technical fields.
- Abstract（参考訳）: 今日の急激なテクノロジー業界では、コーディングのパフォーマンスに基づいてプログラマの仕事の準備ができていることを評価するツールがますます必要になってきています。
本研究は、Codeforcesユーザーが様々なレベルのソフトウェアエンジニアリングジョブを確保できる可能性を予測することに焦点を当てる。
主な目的は、ユーザの競争的プログラミング活動が、エントリーレベルの役割から大手IT企業の職に至るまで、地位を得る可能性とどのように相関するかを分析することである。
Codeforces APIを使用してユーザデータを収集し、キーパフォーマンスメトリクスを処理し、ランダムフォレスト分類器を使用して予測モデルを構築します。
このモデルは、さらなる開発を必要とするものから、トップレベルのテック職に準備ができているものまで、ユーザーを4つのレベルに分類する。
このシステムはFraskを使って実装され、リアルタイムの予測のためにRenderにデプロイされる。
提案手法は,コーディングの熟練度と参加度に基づいて,異なるスキルレベルを効果的に区別できることを示す。
この研究は、キャリアアセスメントにおける機械学習の使用の基礎を築き、幅広い技術分野における仕事の準備ができていることを予測できるように拡張することができる。
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