Sistema AI+RAG per la Selezione Automatizzata
Obiettivo: Sviluppare un sistema intelligente che utilizza AI e RAG per interrogare automaticamente database di CV, effettuando selezione qualitativa basata su offerte di lavoro specifiche.
CV convertiti in rappresentazioni vettoriali con embedding avanzati, indicizzati per preservare il significato contestuale.
Analisi automatica con NLP per estrarre requisiti espliciti e impliciti, creando profili ideali dei candidati.
Combina recupero semantico con generazione intelligente per produrre ranking motivati con spiegazioni dettagliate.
Analisi automatica per identificare requisiti obbligatori, competenze preferenziali e cultura organizzativa.
Trasformazione in query semantica che considera sinonimi e competenze trasferibili.
Algoritmi di similarità che considerano competenze adiacenti e fit culturale.
Produzione di analisi dettagliate con percentuali di match e raccomandazioni qualitative.
Tre livelli: letterale, semantico e inferenziale per catturare candidati eccellenti.
Valutazione del potenziale di crescita e velocità di apprendimento.
Meccanismi per mitigare bias inconsci e promuovere diversity & inclusion.
Apprendimento continuo dalle decisioni per migliorare l'accuratezza.
Inserimento offerte in linguaggio naturale con interpretazione in tempo reale.
Tabelle comparative automatiche che evidenziano punti di forza e debolezza rispetto ai requisiti specifici.
Audit trail completo con motivazioni dell'AI per ogni decisione.
Riduzione drastica del tempo per la revisione iniziale dei CV, permettendo focus su analisi approfondite.
Cattura candidati eccellenti con competenze trasferibili o background non convenzionali.
Gestione simultanea di centinaia di offerte e migliaia di CV mantenendo alta qualità.
Compatibilità con ATS esistenti, LinkedIn Recruiter e sistemi HR tramite API REST.
Evoluzione del Recruitment: Trasformazione da processo soggettivo e time-intensive a operazione data-driven, equa e altamente efficiente.
Ecosistema completo che eleva la qualità del matching nel mercato del lavoro