Нет, я говорю о другом. Равенство частоты предметов разных видов в мешке и вероятности вынимания вслепую предметов этих видов из мешка чисто механическое. У тебя есть мешок с кандидатами, которые помечены скиллами, и другой мешок с работами, которые тоже помечены скиллами. И соответственно вероятности того, что ткнув в случайного кандидата или в случайную работу ты найдешь этот скилл.

Нет, умножать не надо. Чтобы понять байесову формулу, проще всего начать с рисования квадрата, который будет представлять всех кандидатов. Потом его поделить на две части: в одной части те, что нашли работу, в другой - что не нашли работу, и с площадью пропорциональной количеству. Потом каждую часть поделить на две части: у которых есть скилл, и у которых нет скилла.

Априорная вероятность встречания скилла среди всех кандидатов - это соотношение количеств: (есть скилл) / (все кандидаты)
Постериорная вероятность встречания скилла среди нашедших работы - это: ((есть скилл) И (нашел работу)) / (нашел работу)
Условная вероятность нахождения работы при наличии данного скилла - это: ((есть скилл) И (нашел работу)) / (есть скилл)

То есть, можно даже пропустить два деления и просто сразу делить количество встречания скилла среди работ на количество встречания скилла среди кандидатов.