Qwiksift

Что он делает

Qwiksift в настоящее время находится на стадии MVP, созданной с использованием Python (Django DRF) и React JS. Платформа служит в качестве продвинутой ATS, позволяя администраторам размещать вакансии через интерфейс администратора Django. Мы используем API Gemini (gemini-1.5-pro-latest) для анализа вакансий, извлекая ключевые данные, такие как должность, работодатель, навыки и квалификация. API Gemini назначает веса этим факторам, которые объединяются с пользовательскими алгоритмическими весами, чтобы эффективно фильтровать и ранжировать резюме.

Когда кандидаты подают заявки, их резюме анализируются с помощью Gemini LLM, а извлеченные данные сохраняются в базе данных PostgreSQL. Например, если на вакансию претендуют 100 кандидатов, Qwiksift фильтрует и ранжирует 20% лучших на основе объединенных весов. Затем администраторы могут дополнительно уточнить этих кандидатов, применив пользовательские настройки, такие как определенные навыки или местоположение (например, Python, LLM, NLP и Нью-Йорк, США).

Затем Gemini LLM вместе с нашим пользовательским алгоритмом используется для оценки кандидатов по этим предпочтениям, что повышает точность. Elasticsearch поддерживает расширенный поиск, и система повторно ранжирует кандидатов на основе новых оценок. Администраторы могут применять до 7 различных фильтров для оценки и ранжирования резюме с возможностью загрузки отфильтрованных результатов для дальнейшего просмотра.