Qwiksift

作用

Qwiksift 目前处于 MVP 阶段，采用 Python (Django DRF) 和 React JS 构建而成。该平台可用作高级 ATS，让管理员能够通过 Django 管理界面发布职位。我们利用 Gemini API (gemini-1.5-pro-latest) 分析招聘信息，提取职位、雇主、技能和资格要求等关键详细信息。Gemini API 会为这些因素分配权重，并将这些权重与自定义算法权重相结合，以帮助有效过滤和对简历进行排名。

候选人申请时，系统会使用 Gemini LLM 解析他们的简历，并将提取的数据存储在 PostgreSQL 数据库中。例如，如果有 100 名候选人申请某个职位，Qwiksift 会根据综合权重过滤并对前 20% 的候选人进行排名。然后，管理员可以应用自定义偏好设置（例如特定技能或地理位置）进一步优化这些候选人，Python、LLM、NLP 和美国纽约）。

然后，Gemini LLM 和我们的自定义算法会根据这些偏好对候选人进行评分，从而提高准确性。Elasticsearch 支持高级搜索，系统会根据新的得分对候选项重新进行排名。管理员最多可以应用 7 个不同的过滤条件来为简历评分和排名，还可以选择下载过滤后的结果以供进一步审核。