Skip to content

Fas 4 · Efter praktik · 4.3

Feedback-loop till matchningsmotorn

Resultat och utvärderingar från avslutade praktiker matas tillbaka som signaler in i matchningsmotorn, så att varje genomförd period gör nästa matchning bättre.

· Q2 2025

Det som gör matchningsmotorn smartare över tid är inte att den får fler regler, utan att den får fler datapunkter. Varje avslutad praktik blir en träningssignal som påverkar hur framtida studenter rankas mot framtida företag.

Signaler som matas tillbaka

Tre signaler från en avslutad placering går direkt in i ranker-modellens feature vector. Det är samma fält som dokumenteras i matching-engine/ranker/features.ts.

SignalBeskrivningBidrag till nästa rankning
companyHistoricalCompletionRateAndel avslutade godkända placeringar för företagetFöretaget brukar slutföra praktiker
studentHistoricalCompletionRateStudentens egen historiska slutförandegradStudenten brukar fullfölja sina åtaganden
programInternshipFitPer (företag, program)-genomförandegradFöretaget matchar studentens program

Vad som räknas som lyckad

Inte alla avslutade placeringar väger lika tungt. Modellen behandlar avslut med betyg på olika sätt så att ett "godkänd med 5" inte räknas lika som ett "godkänd med precis 3".

  • Slutfört med betyg minst 4 av 5. Räknas som positivt exempel i träningen.
  • Slutfört med betyg under 4. Räknas som halvviktigt positivt exempel.
  • Avbrutet. Räknas som negativt exempel, vilket sänker företagets framtida rank.
  • Slutfört utan betyg. Räknas som halvviktigt negativt exempel.

Veckovis omträning

Modellen tränas om varje vecka på all data från de senaste tolv månaderna. En ny modellversion sparas i match_models-kollektionen och rullas ut bara om den är minst lika bra som föregående version i offline-eval.

StegTröskel
TräningSöndagar 02:00
Offline-evalNDCG@10, acceptansrate, recall
PromotionBättre eller likvärdig + manuell godkänning
Canary10 % trafik i 48 timmar
Fullt utrulladResterande trafik

Explainability

Eftersom signalerna från avslutade praktiker direkt påverkar framtida rankningar är det viktigt att kunna förklara dem. Varje match-resultat har ett "Varför rankades detta så här"-fält som listar de tre starkaste positiva och negativa bidragen.

Studentens kontroll

Studenten kan välja att utesluta enskilda praktiker från sin egen profilhistorik om de av personliga skäl inte vill att den ska påverka framtida matchningar. Datan finns kvar för aggregerad statistik på företagets sida, men kopplas bort från studentens individuella signaler.

Dela avsnitt

LinkedInXMejl