FixerCV: İnsanların İşe Alınmasına Yardımcı Olan Yapay Zeka
İşe alım süreci, nitelikli adayları anlamadıkları sistemler aracılığıyla eliyor. FixerCV, bu bilgi asimetrisini kapatmak için yapay zekayı kullanıyor — özgeçmişleri ATS uyumluluğu için optimize ederek adaylara nasıl değerlendirildiklerini gösteriyor.
İşe alım süreci belirli ve çözülebilir bir şekilde bozuk. Nitelikli adaylar gerçekten uygun oldukları işlere başvuruyor — ve otomatik sistemler, bir insan özgeçmişlerini görmeden önce onları reddediyor. ATS (Başvuru Takip Sistemi) yazılımı, anahtar kelime eşleştirme ve biçimlendirme kalıplarına göre başvuruları puanlar ve filtreler. Çoğu aday, bu puanlamanın nasıl çalıştığını ve ne yapmaları gerektiğini bilmiyor.
FixerCV tam bu sorunu çözmek için inşa edildi.
ATS Sistemleri Gerçekte Ne Yapar
ATS kullanan bir şirkete — ki bu, onlarca çalışanı olan çoğu şirket demek — başvurduğunuzda, özgeçmişiniz doğrudan bir işe alım uzmanına gitmiyor. Belgeyi ayrıştıran, bilgileri çıkaran ve başvuruyu iş gereksinimlerine göre puanlayan bir sisteme giriyor.
Bu sistemler belirli sinyaller arar: iş tanımındaki anahtar kelimeler, düzgün biçimlendirilmiş çalışma geçmişi, net bölüm başlıkları ve ölçülebilir başarılar. Görsel açıdan etkileyici tasarlanmış ama sütunlar, tablolar veya grafikler kullanan bir özgeçmiş — sistemin okuyamadığı öğeler içerdiği için — düşük puan alabilir. Adayın nitelikleriyle değil, belge formatıyla ilgili bir sorun bu.
FixerCV Ne Yapar
FixerCV, adayın özgeçmişini başvurduğu iş ilanına karşı analiz eder ve neyin işe yaradığını, neyin yaramadığını ve neyin değişmesi gerektiğini tespit eder. Yapay zeka, ATS sistemlerinin kullandığı aynı sinyalleri değerlendirir: iş tanımıyla anahtar kelime uyumu, biçim uyumluluğu ve deneyimin nasıl ifade edildiği.
Çıktı spesifik ve eyleme dönüştürülebilir — "daha fazla anahtar kelime ekle" değil, tam olarak hangi terimlerin nereye ekleneceği ve mevcut deneyimin iş ilanının gerçekte ne aradığıyla nasıl uyumlu hale getirileceği.
Arkasındaki Mantık
Küresel ticaretteki çalışmamı yönlendiren mantığın aynısı FixerCV'yi de yönlendiriyor: bilgi asimetrisi, daha az bilgiye sahip taraf için pahalı sonuçlar doğurur. İthalatçılar, satın almadan önce gerçek landed cost'larını göremedikleri için fazla ödüyor. İş arayanlar, değerlendirildikleri sistemi tanımadıkları için eleniyorlar. Her iki durumda da çözüm basit: daha önce opak olan bilgiye erişim. Yapay zeka bunu ölçekte mümkün kılıyor.