Qwiksift

Descrizione

Qwiksift è attualmente nella fase MVP, è stato creato con Python (Django DRF) e React JS. La piattaforma funge da ATS avanzata, consentendo agli amministratori di pubblicare offerte di lavoro tramite l'interfaccia di amministrazione di Django. Sfruttiamo l'API Gemini (gemini-1.5-pro-latest) per analizzare le offerte di lavoro, estraendo dettagli chiave come titolo, datore di lavoro, competenze e qualifiche. L'API Gemini assegna pesi a questi fattori, che vengono combinati con pesi algoritmici personalizzati per filtrare e classificare in modo efficace i curriculum.

Quando i candidati presentano domanda, i loro curriculum vengono analizzati utilizzando il modello LLM di Gemini e i dati estratti vengono archiviati in un database PostgreSQL. Ad esempio, se 100 candidati si candidano per un lavoro, Qwiksift filtra e classifica il 20% migliore in base ai pesi combinati. Gli amministratori possono quindi perfezionare ulteriormente questi candidati applicando preferenze personalizzate, ad esempio competenze o località specifiche (ad es. Python, LLM, NLP e New York, Stati Uniti).

L'LLM di Gemini, insieme al nostro algoritmo personalizzato, viene poi utilizzato per assegnare un punteggio ai candidati in base a queste preferenze, migliorando la precisione. Elasticsearch supporta la ricerca avanzata e il sistema assegna un nuovo ranking ai candidati in base ai nuovi punteggi. Gli amministratori possono applicare fino a sette filtri diversi per assegnare un punteggio e un ranking ai curriculum, con la possibilità di scaricare i risultati filtrati per un'ulteriore revisione.