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Exemples de programmes de projets du même type

Assistant de recrutement AI

AI processus d'analyse et de recrutement CV pour travailler avec le bureau

Montrez comment le AI CVS gère les profils PDF, Word et photo, extrait des informations sur l'éducation, l'expérience, les projets et les compétences, les postes de soutien correspondants, l'examen manuel, les synergies d'entrevues et la mise à jour des bassins de talents, et contrôle les risques liés à l'équité et aux renseignements personnels.

OCRAnalyse des documentsImpossible d'ouvrir le messageMatch sémantiqueIntégration du flux de travail
Exemples de programmes de projets du même type

Voici un exemple des options de mise en œuvre pour des projets similaires

Cette page est utilisée pour illustrer comment ces projets sont généralement analysés, mis en œuvre et acceptés, et ne correspondent pas à un client particulier, ni à des idées de paquets, des interfaces de démonstration ou des données de mesure dans le rendement du projet. Comprendre le contenu de la page et la portée publique

On va voir ça.

Qui l'utilise, que fait le système, quelle est la valeur?

Principaux utilisateurs

Ressources humaines, recrutement ou formation, chefs de département et personnel

Utilisation réelle

Les principaux résultats et les tâches inhabituelles sont identifiés par le personnel opérationnel de contrepartie.

Fonctions essentielles

Téléchargement et autorisation de CV

Accès au portail unifié pour les documents, les messages ou les événements commerciaux dispersés, les sources d'enregistrement et l'état du traitement.

OCR et la disposition

Indique les champs et types clés du contenu d'entrée, et le contenu faible foi ou manquant entre dans la confirmation manuelle.

Expérience en matière d'extraction des compétences

Indique les champs et types clés du contenu d'entrée, et le contenu faible foi ou manquant entre dans la confirmation manuelle.

Les candidats sont lourds.

Le personnel des opérations d'appui pour terminer les opérations au stade de la candidature pour recharger, voir l'état du traitement et confirmer manuellement les résultats anormaux.

Comparaison des données de l'emploi

Les différences sont enregistrées, rapprochées des règles de l'exploitation et les raisons des anomalies et de la base de calcul sont présentées à l'exploitant.

Examen manuel

c) De confier des tâches exceptionnelles, à haut risque et peu sûres, aux personnes compétentes et de maintenir le processus décisionnel dans son intégralité.

Valeur des opérations

On trouvera ci-après les orientations de valeur qui peuvent être classées par ordre de priorité pour les mêmes projets et ne représentent pas des produits fixes; les projets officiels devraient d ' abord établir le niveau de référence de l ' entreprise.

Réduction de l ' entrée structurée des curriculum vitae

La preuve des candidats est plus facile à recueillir

Répétition des curriculum vitae et état des processus plus clair

Les données de recrutement sont plus gérables à l'aide des frontières

01 / État des opérations

Quelles sont les conditions dans lesquelles une entreprise rencontre habituellement ce problème?

Cette page est un exemple de projet similaire qui décrit les programmes technologiques et de traitement et ne suggère pas que AI puisse remplacer les décisions de recrutement.

Le format du curriculum vitae, la langue et les expressions de champ varient considérablement et structurent le temps d'entrée

Le même candidat peut se croiser dans le bassin à partir de sources multiples

Les exigences de travail sont facilement simplifiées en tant que mots clés, ignorant le contexte et la portabilité du projet

La notation automatique peut grossir les écarts historiques ou utiliser des informations sensibles sans rapport avec le travail

Les renseignements sur les candidats se rapportent à la vie privée de la personne et exigent un mandat clair, une visite et un délai de conservation précis.

02 / Méthode de mise en œuvre

Comment décomposer ces projets

La première phase est définie par des missions opérationnelles réelles qui identifient les processus, les données, la dépendance du système et les limites inhabituelles.

01

Clarification des processus de recrutement, des qualifications professionnelles, interdiction de l'utilisation des champs et des responsabilités manuelles

02

Créer des curriculum vitae désensibilisés multiformat, des champs attendus et des collections d'échantillons d'évaluation des limites

03

Combiner OCR, résolution de la disposition, extraction physique et standardisation des lignes de temps

04

Générer des résumés des éléments de preuve et des questions de vérification en suspens, et non pas produire des conclusions sur l'emploi dans la boîte noire

05

Documenter et réinformer les candidats après examen des RH

06

Inspection continue de la qualité du terrain, modification manuelle et écarts inappropriés dans différents échantillons

Je n'ai pas besoin d'écrire une demande complète d'abord.

Vous voulez juger si c'est une bonne idée pour votre projet?

Ajouter une microlettre du consultant pour indiquer les problèmes actuels, les systèmes en place, le calendrier prévu pour la mise en œuvre et le budget, et nous aiderons à déterminer l ' ampleur de la première période et les principaux risques.

Nous contacter
03 / Limite du projet

Qui est responsable de quoi? Quelles conditions doivent être confirmées en premier?

Responsabilités des parties

Identification des postes, des processus, des domaines et des responsabilités de prise de décision avec les RH et l'employeur

Créer une évaluation d'échantillons de curriculum vitae multiformat, multi-trip et anormal

Développement des capacités d'analyse, de pondération, de données probantes sur l'emploi, d'examen et d'intégration des bassins

Complétez la confidentialité, les privilèges, les écarts, les champs d'erreur et les tests de suppression de données

Reliure et limite

AI ne peut pas déterminer directement les possibilités du candidat en fonction de caractéristiques sensibles qui ne sont pas nécessaires, telles que l ' appartenance ethnique, le sexe, l ' âge, etc.

La résolution et les résultats de correspondance doivent permettre une vérification manuelle et une correction du texte original

Les clients sont responsables de l'accès légal, de la notification, de l'autorisation et de la conservation des données sur les candidats

Les compétences professionnelles, l'évaluation des entretiens et le recrutement final resteront jugés par le personnel responsable

04 / Portée du système

Module de capacité pour inclusion éventuelle dans la première phase

Le nom du module n'est pas la plage de cotation finale. L'entrée formelle nécessite la confirmation item-par-item de l'utilisateur, sortie d'entrée, permission, interface, processus anormal et entrée ou non.

Téléchargement et autorisation de CVOCR et la dispositionExpérience en matière d'extraction des compétencesLes candidats sont lourds.Comparaison des données de l'emploiExamen manuelInterface de pool ATSVisionneuse de qualité de l'équité
05 / Livraison et acceptation

Que devrait-il rester lorsque la livraison est terminée?

LivraisonDescription du processus de recrutement et de la limite des données
LivraisonLa désensibilisation reprend et les évaluations sur le terrain
LivraisonAnalyse CV de la source du bureau de travail
LivraisonPreuves d'emploi et configuration des règles de révision
LivraisonInterface ATS ou Talent Pool
LivraisonSécurité de la vie privée et rapports de tests de qualité
LivraisonMise en place de manuels de formation et de gouvernance des données

Preuves techniques à examiner

La page ne prétend pas avoir de matériel de projet pour un client; les documents vérifiables suivants devraient être établis pour une mise en œuvre formelle, en fonction de la portée du contrat.

Preuves techniquesEmploi, domaines nécessaires, domaines handicapés, privilèges de rôle et liste de traitement
Preuves techniquesProgrammes d'études désensibilisés multiformat, champs standard manuels et collecte anormale d'échantillons
Preuves techniquesExtraction sur le terrain, calendrier, pondération et rapports sur la qualité des emplois
Preuves techniquesBlinde de champs sensibles, accès au dépassement, exportation et suppression des enregistrements de test
Preuves techniquesAI résultats, modifications manuelles, écriture de bassin de talents et état des processus
Preuves techniquesTaux de recombinaison, taux d'échec et écarts pour différents types de curriculum vitae

Niveau de référence recommandé pour l'acceptation et l'inspection

Les champs nécessaires sur l'ensemble de curriculum vitae fixe sont tracés pour atteindre la base de référence confirmée

Les résumés de correspondance peuvent s'appuyer sur les témoignages des candidats dans leur curriculum vitae

Interdire aux champs de participer aux recommandations, aux renseignements sensibles de la dissémination convenue et à l'accès autorisé

:: Examen manuel des documents de mauvaise qualité, des conflits sur le terrain et des résultats peu fiables

Identification répétée des candidats et inclusion de données non reconnues dans le bassin de talents

Le personnel de l'entreprise est en mesure de maintenir des champs, des règles d'emploi, des compétences et des échantillons d'évaluation

DECISION FAQ

Questions communes relatives aux projets en cours

Regardez les 265 questions.
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Par où devrait commencer l'entrée de la transformation de AI d'entreprise?

Enterprise AI Transport devrait commencer par une tâche opérationnelle réelle, haute fréquence et vérifiable par les résultats, plutôt que d'acheter des modèles ou de construire de grandes plateformes. Enregistrer le traitement actuel, la durée, le back-work, les conséquences d'erreurs et la responsabilité manuelle, et sélectionner une scène où des échantillons sont disponibles et peuvent être utilisés manuellement pour couvrir le bas.

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Custom AI Développement, AI personnalisation et construction d'applications interentreprises AI

Que contient habituellement Enterprise AI Custom Development?

La portée du projet devrait être définie autour d'une boucle d'exploitation fermée. En fin de compte, elle devrait également être fournie avec le code source, la configuration, l'évaluation, l'interface, le déploiement et la maintenance.

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Développement de AI, produits AI et modélisation

Quelle différence fait-elle entre l'application primaire AI et la fonctionnalité supplémentaire AI du logiciel existant?

Le logiciel existant ajoute la fonctionnalité AI en ajoutant des capacités de recherche, génération, analyse ou Agent à l'utilisateur, aux données et aux processus d'origine; l'application primaire AI commence par des capacités de modèle, des retours et une conception d'évaluation continue autour du noyau de produit. Les premiers sont généralement plus rapides, avec des risques d'affaires plus faibles, et les seconds s'adaptent à de nouveaux produits de valeur de base en soi. L'entreprise n'a pas besoin de rétablir des systèmes de stabilisation pour les natifs de --Ai.

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Entreprise AI Organisation et mise en œuvre des transports

Les entreprises n'ont pas les données à trier. Peut-elles démarrer la transition AI?

Le diagnostic de scène et l'inventaire des données peuvent être initiés, mais il n'est pas approprié de s'engager directement à des effets AI complets lorsque les conditions de données ne sont pas connues. Les entreprises peuvent prioriser les connaissances relativement centralisées, des échantillons facilement disponibles, et les résultats peuvent être vérifiés manuellement, tout en exécutant de petits PoC, et la gouvernance affectera vraiment les données de scène.

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Votre jugement est basé sur votre situation réelle.

L'affaire n'est qu'un moyen de remettre le projet dans votre entreprise.

Dites-nous ce qui est approprié, ce qui est fait dans la première phase et quels sont les risques associés à l'identification des processus, des systèmes et des problèmes actuels qui sont abordés.

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