Qwiksift

यह क्या करता है

Qwiksift फ़िलहाल, एमवीपी (मिनिमम वर्किंग प्रॉडक्ट) के तौर पर उपलब्ध है. इसे Python (Django DRF) और React JS की मदद से बनाया गया है. यह प्लैटफ़ॉर्म, बेहतर एटीएस के तौर पर काम करता है. इससे एडमिन, Django एडमिन इंटरफ़ेस की मदद से नौकरियां पोस्ट कर सकते हैं. हम नौकरी के विज्ञापनों का विश्लेषण करने के लिए, Gemini API (gemini-1.5-pro-latest) का इस्तेमाल करते हैं. इससे हमें नौकरी का टाइटल, नौकरी देने वाली कंपनी, स्किल, और ज़रूरी शर्तों जैसी अहम जानकारी मिलती है. Gemini API इन फ़ैक्टर को अहमियत देता है. इन अहमियतों को कस्टम एल्गोरिदम की अहमियतों के साथ जोड़ा जाता है, ताकि रीज़्यूमे को असरदार तरीके से फ़िल्टर और रैंक किया जा सके.

जब उम्मीदवार आवेदन करते हैं, तो उनके रीज़्यूमे को Gemini LLM का इस्तेमाल करके पार्स किया जाता है. साथ ही, निकाले गए डेटा को PostgreSQL डेटाबेस में सेव किया जाता है. उदाहरण के लिए, अगर किसी नौकरी के लिए 100 उम्मीदवार आवेदन करते हैं, तो Qwiksift, सभी उम्मीदवारों को फ़िल्टर करता है और उनमें से सबसे ज़्यादा 20% उम्मीदवारों को रैंकिंग देता है. यह रैंकिंग, सभी पैरामीटर के आधार पर तय की जाती है. इसके बाद, एडमिन अपनी पसंद के मुताबिक प्राथमिकताएं लागू करके, इन उम्मीदवारों को और बेहतर बना सकते हैं. जैसे, खास कौशल या जगह (उदाहरण के लिए, Python, एलएलएम, एनएलपी, और न्यूयॉर्क, अमेरिका).

इसके बाद, इन प्राथमिकताओं के हिसाब से उम्मीदवारों को स्कोर देने के लिए, Gemini एलएलएम और हमारे कस्टम एल्गोरिदम का इस्तेमाल किया जाता है. इससे नतीजे ज़्यादा सटीक होते हैं. Elasticsearch, बेहतर खोज की सुविधा देता है. साथ ही, यह सिस्टम नए स्कोर के आधार पर, उम्मीदवारों की रैंकिंग फिर से तय करता है. एडमिन, ज़्यादा से ज़्यादा सात अलग-अलग फ़िल्टर लागू करके, रिज्यूमे को रैंक कर सकते हैं और उन्हें स्कोर दे सकते हैं. साथ ही, ज़्यादा समीक्षा के लिए फ़िल्टर किए गए नतीजे डाउनलोड किए जा सकते हैं.