AI-скрининг резюме

Задача клиента и исходная проблема

В проекте заказчику из сферы «HR» требовалось ранжировать отклики по прозрачным критериям и объяснять совпадение.

До запуска проекта рекрутер тратил одинаковое время на каждый профиль и мог пропустить релевантный опыт.

Что именно реализовали

Основой решения стал следующий сценарий: иИ извлекает факты, сравнивает с критериями и формирует объяснимую карточку.

• Навыки.
• Опыт.
• Критерии.
• Стоп-факторы.
• Объяснение.
• Ручное решение и обратная связь.

Как работает решение

1. 01

   Запрос или документ

   В проекте заказчику из сферы «HR» требовалось ранжировать отклики по прозрачным критериям и объяснять совпадение.

2. 02

   Подготовка контекста

   Основой решения стал следующий сценарий: иИ извлекает факты, сравнивает с критериями и формирует объяснимую карточку.

3. 03

   ИИ-обработка

   Внутри решения предусмотрены навыки, опыт, критерии, стоп-факторы, объяснение, ручное решение и обратная связь.

4. 04

   Передача результата

   В контуре решения связаны ATS, email, HRM.

5. 05

   Рабочий эффект

   После внедрения решения рекрутер быстрее формирует короткий список, сохраняя решение за человеком и видя причины оценки.

Техническая логика и интеграции

Внутри решения предусмотрены навыки, опыт, критерии, стоп-факторы, объяснение, ручное решение и обратная связь. Подтверждённые системы и элементы: ATS, email, HRM.