ИИ-скоринг и сопоставление
Как кандидаты оцениваются, получают баллы и сопоставляются с вакансиями.
Когда кандидат подаёт заявку, ИИ Scovai анализирует резюме относительно требований вакансии по 5 настраиваемым параметрам: технические навыки, опыт, образование, soft skills и потенциал. Каждый параметр получает оценку от 0 до 100 с подробным текстовым пояснением.
Каждая оценка, сгенерированная Scovai, сопровождается письменным обоснованием, объясняющим, почему именно такой балл был присвоен. Пример: «Кандидат демонстрирует высокий уровень React (95/100) на основе 5 лет enterprise-опыта. Скорректировано за ограниченный опыт GraphQL (−4 балла), компенсировано солидным опытом REST API (+2 балла).» Никаких чёрных ящиков.
Да. Каждый из 5 параметров скоринга можно взвесить в соответствии с вашими приоритетами. Если для роли техника важнее формального образования, можете увеличить вес техники и уменьшить вес образования. Сумма всегда 100%.
Scovai преобразует каждое резюме в 1536-мерное векторное представление, которое улавливает семантический смысл, а не только ключевые слова. Это означает, что профиль «React-разработчика» совпадёт с вакансией «Frontend-инженер с опытом React.js» даже без точного совпадения ключевых слов.
Scovai использует контекстное понимание, а не простое сопоставление ключевых слов. Многомерный подход к скорингу в сочетании с обоснованиями XAI обеспечивает рекрутерам полную прозрачность для проверки каждого результата. Точность непрерывно повышается по мере обработки данных в вашей организации.
Аналитический модуль Scovai проверяет скоринг на демографическую предвзятость. Он анализирует паттерны скоринга и продвижение по воронке в разрезе демографических групп (пол, возрастная группа) и показывает статистические аномалии, когда результаты группы отклоняются от общего распределения. Сам скоринг оценивает навыки и квалификацию, а не личные характеристики.
