Ottimizzazione avanzata del matching semantico tra profili professionali e opportunità lavorative in Italia: il Tier 3 dell’Asset Tagging semantico con Knowledge Graphs e modelli LLM avanzati

**2. Fondamenti del matching semantico nel Tier 2: da ontologie a modelli LLM multilingue**
Il Tier 2 ha introdotto il riferimento a ONTOLOI settoriali (ISCO-08, SNOMED-CT) e pipeline di NER basate su BERT multilingue addestrati su corpus professionali italiani (*ad esempio, il corpus delle competenze digitali del Ministero del Lavoro*). Tuttavia, il Tier 3 va oltre: integra modelli linguistici di ultima generazione – come Llama 3 ItaliaNL fine-tunato su dati professionali regionali – per la disambiguazione contestuale di competenze polisemiche. Il cuore del Tier 3 è il **Knowledge Graph (KG) dinamico**, una struttura semantica direzionata che mappa competenze, settori (es. ICT, manifatturiero, sanità) e requisiti tecnici attraverso nodi interconnessi, dove ogni arco rappresenta una relazione di tipo “richiede”, “supporta”, “è inclusa in”, o “è sollevata da progetto”. Questo modello permette di superare la corrispondenza superficiale per cogliere relazioni implicite, come la transizione da competenze in “cloud computing” a “DevOps con microservizi scalabili”, grazie a inferenze basate su ontologie estese e pattern linguistici riconosciuti dal modello.

Fase chiave: costruzione del grafo delle competenze cross-referenziato
– Definire un **vocabolario controllato multilingue** (italiano/inglese) che mappa termini standard (es. “Kubernetes” → “container orchestration”, “gestione PESCE” → “progetti pubblici regionali”).
– Integrare dati da fonti ufficiali: INPS, ISTAT, SNOMED-CT Italia, e modelli LOM estesi con annotazioni ontologiche.
– Utilizzare SPARQL per interrogare relazioni gerarchiche e assiomatiche, ad esempio: *“trova tutte le competenze collegate a ‘automazione industriale’ e che supportano ‘manutenzione predittiva’”*.
– Validare l’indice di copertura terminologica con metriche F1 su dataset di profili annotati manualmente (target > 90% precisione).

**3. Asset Tagging semantico nel Tier 2: evoluzione verso il Tier 3 con Knowledge Graphs e modelli LLM**
Il Tier 2 si basa su pipeline di NER e mapping semantico statico. Il Tier 3 introduce un **asset tagger contestuale dinamico** basato su Knowledge Graphs che evolvono nel tempo grazie ai feedback operativi. Ogni profilo professionale viene rappresentato come un vettore embedding contestuale generato da Sentence-BERT su frasi chiave estratte dal CV, arricchito con triple KG: ad esempio, un profilo con “esperienza in Manutenzione Predittiva + competenze in Python + progetto con IoT” genera un embedding che collega implicitamente a offerate di lavoro con “IoT industriali” o “automazione smart”. Il processo segue:
– Estrazione di entità semantiche arricchite (non solo parole chiave) tramite modelli BERT multilingue addestrati su terminologie tecniche italiane (es. “PLC”, “PLM”, “PESCE”).
– Arricchimento tramite inferenza: un progetto descritto come “implementazione di un sistema di monitoraggio energetico” attiva inferenze verso competenze in “energy management” e “sistemi SCADA”.
– Validazione tramite feedback umano: revisori esperti correggono esempi di ambiguità, migliorando iterativamente la qualità dei tag.

Esempio pratico: mappatura competenze DevOps su un KG con Llama 3 ItaliaNL
Un profilo con “Kubernetes”, “CI/CD pipeline”, e “container orchestration” genera un embedding che, confrontato con il CV di un’opportunità “DevOps Senior con supporto cloud native”, ottiene un punteggio di similarità semantica del 83% grazie al KG che collega Kubernetes a “cloud”, “automazione deployment” e “infrastruttura come codice”.

**4. Fasi concrete di implementazione dell’Asset Tagging semantico Tier 3**
**Fase 1: progettazione semantica del grafo delle competenze con ontologie personalizzate**
– Definire un **modello ontologico ibrido** basato su SNOMED-CT Italia (per competenze cliniche), ISCO-08 (ruoli professionali), e termini specifici settoriali (es. “PESCE” = Pubblici Appalti per Progetti Infrastrutturali ed Ambientali).
– Creare mapping bidirezionali tra termini (es. “Programmazione Python” ↔ “Data Analysis in ambito sanitario”) e definire pesi di relazione basati su frequenza d’uso reale nel mercato italiano.
– Utilizzare strumenti come Protégé per modellare gerarchie (es. “Automazione Industriale” → “Controllo di processo” → “PLC programmabile”) e attributi contestuali (livello di esperienza, tecnologie specifiche).

**Fase 2: estrazione avanzata con modelli LLM fine-tunati**
– Addestrare o fine-tunare modelli linguaggi (Llama 3 ItaliaNL) su corpus professionali annotati: frasi tipo “gestione progetti PNRR con budget fino a 5M euro” → estrazione automatica di competenze in “bandi pubblici”, “project management”, “finanza progetti”.
– Implementare modelli di disambiguazione contestuale: distinguere “cloud” in contesto IT (“cloud computing”) da “cloud” in logistica (“cloud di dati spedizioni”).
– Integrare **Named Entity Recognition (NER) multilingue** per riconoscere termini stranieri con equivalenti standardizzati (es. “Scrum Master” → “Scrum Master certificato”, con mapping a competenze riconosciute in Italia).

**Fase 3: creazione di vettori embedding dinamici e knowledge graph live**
– Generare embedding contestuali per profili e opportunità tramite Sentence-BERT su frasi chiave, arricchiti con triple KG (es. profilo “esperto in cybersecurity + competenze in ISO 27001” → embedding che collega a “Data Protection Officer”).
– Utilizzare algoritmi di *graph embedding* (TransE, ComplEx) per rappresentare relazioni semantiche e supportare matching fuzzy: un profilo con “cybersecurity + IoT” può essere semanticamente vicino a un’opportunità “security specialist IoT factory”.
– Aggiornare il KG in tempo reale con dati di feedback: ogni revisione umana modifica i pesi relazionali e arricchisce nuovi nodi (es. “nuova certificazione in AI generativa” → aggiornamento competenze in “machine learning applicato”).

**Fase 4: validazione e feedback loop con XAI per trasparenza**
– Implementare un ciclo iterativo di revisione: esperti validano matching con visualizzazione dei percorsi semantici (es. “Profilo X → competenze → competenze trasversali → opportunità Y”).
– Usare tecniche di *explainable AI*: generare report di decisione tipo: “Match motivato da: 1) sovrapposizione competenze Kubernetes/container orchestration, 2) esperienza in progetti cloud native, 3) certificazione AWS Certified DevOps”.
– Integrare *active learning*: il sistema identifica casi ambigui (es. competenze simili ma domini diversi) e propone validazione umana, migliorando il modello con pochi esempi.

**Fase 5: deployment in pipeline CI/CD con integrazione ATS e monitoraggio**
– Esporre il motore di matching tramite API REST protetta con OAuth2, integrata con sistemi ATS (es. Greenhouse, Lever) per aggiornamenti in tempo reale.
– Monitorare metriche chiave: F1-score medio nel matching (target > 0.88), coverage ontologica (percentuale competenze mappate), tempo di risposta (<2 sec).
– Implementare dashboard di controllo con grafici di tendenza: evoluzione tagging competenze, precisione matching per settore, errori frequenti (es. “mancata disambiguazione cloud”).

**Tabella comparativa: Tier 2 vs Tier 3 nell’Asset Tagging semantico**