Qwiksift

Fungsinya

Qwiksift saat ini berada dalam tahap MVP, yang dibuat dengan Python (Django DRF) dan React JS. Platform ini berfungsi sebagai ATS lanjutan, yang memungkinkan admin memposting lowongan melalui antarmuka admin Django. Kami memanfaatkan Gemini API (gemini-1.5-pro-latest) untuk menganalisis postingan lowongan, mengekstrak detail utama seperti jabatan, pemberi kerja, keterampilan, dan kualifikasi. Gemini API menetapkan bobot untuk faktor-faktor ini, yang digabungkan dengan bobot algoritma kustom untuk membantu memfilter dan memberi peringkat resume secara efektif.

Saat kandidat melamar, resume mereka akan diuraikan menggunakan LLM Gemini, dan data yang diekstrak disimpan dalam database PostgreSQL. Misalnya, jika 100 kandidat melamar pekerjaan, Qwiksift akan memfilter dan memberi peringkat 20% teratas berdasarkan bobot gabungan. Admin kemudian dapat menyaring kandidat ini lebih lanjut dengan menerapkan preferensi kustom, seperti keterampilan atau lokasi tertentu (misalnya, Python, LLM, NLP, dan New York, Amerika Serikat).

LLM Gemini, bersama dengan algoritma kustom kami, kemudian digunakan untuk menilai kandidat berdasarkan preferensi ini, sehingga meningkatkan akurasi. Elasticsearch mendukung penelusuran lanjutan, dan sistem akan mengurutkan ulang kandidat berdasarkan skor baru. Admin dapat menerapkan hingga 7 filter berbeda untuk memberi skor dan peringkat pada resume, dengan opsi untuk mendownload hasil yang difilter untuk ditinjau lebih lanjut.