Qwiksift

תיאור

Qwiksift נמצא כרגע בשלב MVP, והוא נוצר באמצעות Python‏ (Django DRF) ו-React JS. הפלטפורמה משמשת כמערכת ATS מתקדמת, ומאפשרת לאדמינים לפרסם משרות דרך ממשק האדמין של Django. אנחנו משתמשים ב-Gemini API‏ (gemini-1.5-pro-latest) כדי לנתח את פרסומי המשרות, ולחלץ פרטים חשובים כמו שם המשרה, המעסיק, הכישורים וההסמכות. ‏Gemini API מקצה משקלים לגורמים האלה, שמשולב עם משקלים אלגוריתמיים מותאמים אישית כדי לעזור לסנן ולדרג קורות חיים בצורה יעילה.

כשמועמדים שולחים בקשה, קורות החיים שלהם מנותחים באמצעות Gemini LLM והנתונים שחולצו מאוחסנים במסד נתונים של PostgreSQL. לדוגמה, אם 100 מועמדים שולחים בקשה לעבודה, מערכת Qwiksift מסננת ומדרגת את 20% המועמדים המובילים על סמך המשקלים המשולבים. לאחר מכן, האדמינים יכולים לצמצם עוד יותר את רשימת המועמדים על ידי החלת העדפות מותאמות אישית, כמו מיקום או כישורים ספציפיים (למשל, Python,‏ LLM,‏ NLP וניו יורק, ארה"ב).

לאחר מכן, ה-LLM של Gemini משמש יחד עם האלגוריתם המותאם אישית שלנו כדי לתת ציונים למועמדים בהתאם להעדפות האלה, וכך לשפר את הדיוק. Elasticsearch תומך בחיפוש מתקדם, והמערכת מדרגת מחדש את המועמדים על סמך הציונים החדשים. אדמינים יכולים להחיל עד 7 מסננים שונים כדי לתת ציונים לקורות חיים ולדרג אותם, וגם להוריד את התוצאות המסוננות לבדיקה נוספת.