Qwiksift

Działanie

Qwiksift jest obecnie na etapie MVP i jest tworzony w języku Python (Django DRF) oraz React JS. Platforma działa jako zaawansowany system ATS, umożliwiając administratorom publikowanie ofert pracy za pomocą interfejsu administracyjnego Django. Korzystamy z interfejsu Gemini API (gemini-1.5-pro-latest) do analizowania ofert pracy i wyodrębniania z nich kluczowych informacji, takich jak stanowisko, pracodawca, umiejętności i kwalifikacje. Interfejs Gemini API przypisuje wagi tym czynnikom, które są łączone z niestandardowymi wagami algorytmu, aby skutecznie filtrować i umieszczać życiorysy w rankingu.

Gdy kandydaci składają aplikacje, ich życiorysy są analizowane za pomocą Gemini LLM, a wyodrębnione dane są przechowywane w bazie danych PostgreSQL. Jeśli na przykład 100 kandydatów ubiega się o stanowisko, Qwiksift filtruje i klasyfikuje 20 najlepszych kandydatów na podstawie łącznych wag. Następnie administratorzy mogą zawęzić listę kandydatów, stosując niestandardowe preferencje, takie jak określone umiejętności lub lokalizacja (np. Python, LLM, NLP i Nowy Jork, USA).

Model LLM Gemini wraz z naszym niestandardowym algorytmem służy następnie do oceniania kandydatów na podstawie tych preferencji, co zwiększa dokładność. Elasticsearch obsługuje zaawansowane wyszukiwanie, a system ponownie ustala ranking kandydatów na podstawie nowych wyników. Administratorzy mogą zastosować do 7 różnych filtrów, aby ocenić i uporządkować życiorysy. Mogą też pobrać wyniki filtrowania w celu dalszej weryfikacji.