Przejdź do treści
AwakastPorozmawiajmy

Klient poufny z branży HRTech, platforma rekrutacyjna

Rekruterzy oceniają teraz 4,1× więcej kandydatów dziennie

Przebudowaliśmy produkt rekrutacyjny wokół oceny CV przez prywatnie hostowany model AI. Dodaliśmy pytania do rozmów dla każdego kandydata i rozliczenia. Od koncepcji do pierwszej wersji gotowej na rynek minęły trzy miesiące.

Od pomysłu

szybsza ocena kandydatów
4,1×
profili ocenianych dziennie przez rekrutera
Z 12 do 49
od koncepcji do MVP gotowego na rynek
3 miesiące

Z czym przyszedł klient

Klient rozwija produkt rekrutacyjny. Ręczne czytanie CV i wielokrotne przygotowywanie podobnych pytań zajmowało rekruterom dużo czasu. Żeby zachować konkurencyjność, produkt wymagał przebudowy, w której AI jest podstawą działania. Nowa wersja miała przyjmować zgłoszenia w kilku językach, obsługiwać znacznie więcej kandydatów i zapewniać rekruterom nadzór nad każdą decyzją wspieraną przez AI. Dane kandydatów musiały pozostać w prywatnym środowisku.

Co zbudowaliśmy

Przebudowaliśmy cały produkt. Prywatnie hostowany model ocenia CV według instrukcji przygotowanych dla danego stanowiska. Moduł Smart Questions tworzy pytania do rozmowy z konkretnym kandydatem. Przy zbyt niskiej pewności modelu profil obowiązkowo trafia do rekrutera. Przyjmowanie zgłoszeń, ocena i widoki rekrutera działają jako osobne usługi w Kubernetes, dzięki czemu platforma może rosnąć wraz z obciążeniem. Dodaliśmy subskrypcje i rozliczenia w Stripe, panel operacyjny oraz monitoring.

Zakres prac

  • Prywatny model AI i instrukcje oceny dopasowane do stanowiska

  • Moduł Smart Questions z pytaniami do konkretnych kandydatów

  • Subskrypcje i rozliczenia

  • Panel operacyjny i monitoring

Jak to działa

  1. Zgłoszenia w kilku językach.

    Osobna usługa przyjmuje CV i przekazuje je do oceny.

  2. Prywatny model ocenia profil.

    Ocena korzysta z instrukcji przygotowanych dla stanowiska. Dane kandydatów są przetwarzane na prywatnej infrastrukturze.

  3. Niska pewność oznacza weryfikację przez człowieka.

    Wyniki poniżej progu obowiązkowo sprawdza rekruter.

  4. Rekruter otrzymuje także pytania.

    Smart Questions podpowiada, o co zapytać danego kandydata podczas rozmowy.

Rezultaty

szybsza ocena kandydatów
4,1×
od koncepcji do MVP gotowego na rynek
3 miesiące
  • Średnia liczba ocenionych profili12 dziennie przed, 49 dziennie po

  • Rekruterzy otrzymują wsparcie w decyzjach zamiast ręcznie przeglądać każde CV

  • Uporządkowane kryteria pozwalają spójniej oceniać kandydatów

  • Produkt wystartował na architekturze przygotowanej dla dużych klientów

Nie publikujemy nazwy klienta, części dokumentacji modeli ani progów ustalonych dla tego wdrożenia.

3 miesiące do MVP gotowego na rynek

  1. Miesiąc 1

    Zakres i architektura

    Ustaliliśmy zakres produktu i przepływ danych w systemie ATS korzystającym z AI.

  2. Miesiąc 2

    Główne funkcje

    Zbudowaliśmy ocenę i ranking kandydatów, Smart Questions oraz panele rekrutera.

  3. Miesiąc 3

    Przygotowanie do startu

    Wzmocniliśmy system, dodaliśmy mechanizmy kontroli i wsparliśmy wdrożenie komercyjne.

Technologie

  • Python
  • Mistral na prywatnej infrastrukturze
  • NLP
  • React
  • Node.js
  • PostgreSQL
  • Kubernetes
  • Stripe

Pokaż nam etap rekrutacji, który Twój zespół wciąż robi ręcznie.

Opowiedz nam, co budujesz