skills matching intelligence : améliorez la qualité de vos recrutements
Intelligence artificielle | 15 Mai 2022
Pour chaque nouvel emploi, un responsable RH est confronté à un grand nombre de candidatures qui posent deux problèmes énormes : la perte de compétences importantes pendant l’analyse et le refus de profils potentiellement compatibles avec le poste offert qui en dérive.

INDEX
Dans le Applicant Tracking System, la technologie de Matching de compétences de JobArch est capable de lire les CV et les offres d’emploi, analyser les textes, comprendre la signification des mots et pré-qualifier les candidats de façon automatique.
Ce type d’outil analyse tous les profils de candidats grâce à un premier tri, en extrayant et élaborant des informations spécifiques concernant leurs expériences de travail et les compétences professionnelles acquises.
Ce faisant, même si le titre professionnel défini par le candidat en phase de postulation ne correspond pas à un rôle et/une tâche unique, le moteur de recherche sémantique est capable de matcher les compétences d’un candidat avec les requis d’un poste à pourvoir, afin d’optimiser le processus de sélection, qui aura donc un avantage tant en termes de rationalisation du tri de bons talents qu’en qualité des processus.
Notre moteur de recherche sémantique n’effectue pas une simple recherche par mot-clé mais une analyse logique du texte, en identifiant les relations sémantiques et les liens possibles entre les mots et les concepts extrapolés.
Après la publication de l’offre d’emploi, le moteur de recherche sémantique reconnaît les tâches professionnelles et assigne des descriptions professionnelles à l’annonce d’emploi.
Les candidats sont classés sur la base des tâches et des compétences lues dans les CV, qui sont donc comparées avec celles requises pour l’offre d’emploi.
JobArch détecte la compatibilité du candidat avec l’offre d’emploi, qui est immédiatement visible dans l’aperçu de son profil.
Grâce à l’Intelligence Artificielle et au Machine Learning, notre équipe est en mesure de travailler constamment à l’amélioration de notre moteur sémantique, en assurant un matching de plus en plus précis entre les candidats et les offres d’emploi et en permettant ainsi à la technologie de traiter une énorme quantité de données en temps réel et de travailler sur la qualité des candidatures en même temps.
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