Системы онлайн-рекрутмента за последние годы накопили огромное количество данных о реальном рынке труда. Особый интерес для исследования представляют данные о реальных требованиях рынка труда, содержащихся в текстах онлайн-вакансий, а также процесс их извлечения и структурирования для дальнейшего анализа и использования. Этап составления актуального списка требований для профиля должности в процессе подбора персонала является очень трудоемким и требует от HR-специалиста значительных усилий, связанных с мониторингом изменений целых отраслей и профессий, а также анализом востребованности и актуальности существующих на рынке требований. В данной статье автором предлагается концептуальная модель рекомендательной системы, позволяющая снизить нагрузку на HR-специалиста на этапе формирования актуального списка требований профиля должности в процессе подбора персонала. В основе модели предлагается использовать комбинацию графовой модели требований рынка труда на основе таксономии ESCO, адаптированной для русского языка, и интеллектуального метода формирования рекомендаций для составления актуального списка требований в процессе подбора персонала на основе нейросетевых моделей языка на архитектуре трансформеров, таксономии навыков ESCO и корпуса онлайн-вакансий российского рынка труда. Также в статье приводится концептуальный алгоритм работы рекомендательной системы и возможные варианты рекомендаций по актуализации списка требований профиля должности в процессе подбора персонала на основе анализа потребностей реального рынка труда.