SB

> Потому что частота - она же вероятность. В твоей байесовой модели используется событие - найм. Ты считаешь частоту встречания скилла у работников до найма, это твоя априорная вероятность,

Да: частота использования скилла в резюме - кореллирует с вероятностью того, что работника наняли из-за этого скилла.

> и частоту скилла у работ, то есть работников после найма, это твоя постериорная вероятность.

Нет.
Частота употребления скилла в описании работы - коррелирует с востребованностью этого скилла на этой работе. А вовсе не с тем, сколько работников на этот скилл уже наняли.

> Когда ты их делишь, ты получаешь условную вероятность найма с таким скиллом

В данном случае, чтобы получить вероятность найма с таким скиллом, надо умножать эти две частоты использования, а не делить их друг на друга.

> Байесовую модель можно развернуть и дальше - получить рейтинг соответствия резюме к вакансии исходя из полного списка скиллов, перечисленных в обоих.

Да, примерно так можно считать match score.
Но это слабо похоже на байесовую модель.