Qwiksift

機能

Qwiksift は現在 MVP の段階にあり、Python（Django DRF）と React JS で構築されています。このプラットフォームは高度な ATS として機能し、管理者は Django 管理インターフェースから求人を投稿できます。Google は Gemini API（gemini-1.5-pro-latest）を利用して求人情報を分析し、職務内容、雇用主、スキル、資格などの重要な詳細情報を抽出しています。Gemini API はこれらの要素に重み付けを割り当て、カスタム アルゴリズムの重み付けと組み合わせて、履歴書を効果的にフィルタしてランク付けします。

応募者が応募すると、履歴書は Gemini LLM を使用して解析され、抽出されたデータは PostgreSQL データベースに保存されます。たとえば、100 人の求職者が応募した場合、Qwiksift は重み付けの合計に基づいて上位 20% をフィルタしてランク付けします。管理者は、特定のスキルや地域（Python、LLM、NLP、ニューヨーク（米国）など）を指定します。

Gemini LLM とカスタム アルゴリズムを使用して、これらの設定に基づいて候補をスコアリングし、精度を高めます。Elasticsearch は高度な検索をサポートしており、システムは新しいスコアに基づいて候補を再ランク付けします。管理者は最大 7 つのフィルタを適用して履歴書のスコアとランク付けを行い、フィルタされた結果をダウンロードして詳細を確認できます。