Розробка ATS інтегрованої з розширенням Google Chrome для оптимізації рекрутингу в LinkedIn

Abstract

Кваліфікаційна робота бакалавра присвячена розробці веб-платформи яка взаємодіє з Google Chrome Extension для LinkedIn за допомогою якого можна додавати кандидатів в ATS для рекрутерів, з використанням React, Node.js, .Net, Kafka, PostgresQL. Метою роботи є створення автоматизиваної системи керування кандидатами, для можливості додавати кандидатів з сайту LinkedIn і зберігати їх резюме в прив’язці до їх LinkedIn профіля, і створення ефективної та зручної веб-платформи, яка дозволяє рекрутерам швидко і зручно взаємодіяти з ATS, не виходячи з веб-сторінки LinkedIn для керування кандидатами які знаходяться в рекрутинговому процесі. Мета досягнута завдяки використанню можливості сучасних технологій розробки ПЗ. У першому розділі проводиться аналіз обраної предметної області, визначаються вимоги до платформи для рекрутингу. Розробляються діаграми варіантів використання, обґрунтовується вибір середовища розробки та ключових технологій, включаючи React для фронтенду, Node.js для API Gateway, і бекенду на .Net, а також використання Kafka для горизонтальної масштабованості проекта, з використанням баз даних PostgresQL, а також необхідність обфускації частини коду яка має встановлюватись користувачем як розширення для Google Chrome. Другий розділ кваліфікаційної роботи описує моделювання архітектури, проектування бази даних, а також деталі процесу розробки як веб-додатку так і клієнтської частин додатку. Розглядаються ключові сервіси та описуються результати тестування. Об'єктом дослідження є рекрутингові агенції і діяльність пов’язана з підбопром висококваліфікованого персоналу. Предметом дослідження є діяльність рекрутингових агенцій під час взаємодії з платформою LinkedIn для підбору та управління кандидатами.. У кодовій базі досліджено архітектуру і реалізацію Chrome-розширення для імпорту кандидатів із LinkedIn, Node.js Gateway із PKCE/OAuth2, мікросервісів на .NET із асинхронним обміном через Kafka та React SPA з real-time Kanban-інтерфейсом для забезпечення масштабованості, відмовостійкості та безпеки рекрутингових процесів.

The bachelor's certification work is devoted to the development of a web platform integrated with a Google Chrome extension for LinkedIn, enabling recruiters to add candidates to an Applicant Tracking System (ATS) through a seamless in-browser experience. Leveraging React for the frontend, Node.js for the API Gateway with PKCE/OAuth2 authentication, .NET microservices with asynchronous messaging via Kafka for horizontal scalability and fault tolerance, and PostgreSQL for data persistence, the system automates candidate management by importing profiles and resumes directly from LinkedIn and linking them to their original profiles. The first chapter presents an analysis of the recruitment domain, defines platform requirements, and justifies the selection of key technologies, including the necessity of code obfuscation for the Chrome extension. The second chapter details the architectural modeling, database design, and the development process for both the web application and its client components, describing core services and summarizing testing results. The research object comprises recruitment agencies and their activities in sourcing highly qualified personnel, while the research subject focuses on the interaction between these agencies and the LinkedIn platform for candidate management. The codebase study covers the design and implementation of the Chrome extension, the Node.js Gateway, .NET microservices, and the React SPA with a real-time Kanban interface, demonstrating a scalable, resilient, and secure solution for modern recruitment workflows.