Migliora la corrispondenza tra annunci di lavoro e candidati con strumenti di analisi e ricerca semantica per il recruiting
Il motore semantico di Inda permette di effettuare un’analisi del significato semantico di parole e di testi in lingua italiana e inglese. Lavorando sulle parole chiave e sulla ricerca e comprensione dei loro sinonimi, Inda è in grado di potenziare la ricerca semantica dei candidati, assegnare uno score di similarità semantica ad ogni candidato creando un ranking delle candidature e individuare i candidati migliori per un annuncio di lavoro confrontandoli con altri profili simili.
Ricerca per chiavi semantiche
Attraverso algoritmi di Deep Learning e la creazione di Word Embedding e Document Embedding, è possibile effettuare una ricerca dei CV basata su specifiche keyword. Superando i limiti della ricerca tradizionale, i recruiter possono effettuare ricerche mirate anche in ambiti lontani dalla propria area di competenza e, contemporaneamente, ampliare il proprio vocabolario. Il risultato finale è un set di CV con testi semanticamente vicini alla chiave di ricerca utilizzata, anche in assenza di una corrispondenza diretta.
Attribuzione di uno score
Come conseguenza delle operazioni di ricerca e analisi dei curricula, viene attribuito uno score di similarità semantica ai CV dei candidati per valutare la rispondenza della ricerca: da 100% (matching perfetto) a 0 (ambiti semantici estremamente distanti). Assegnare un punteggio di rilevanza ad ogni CV consente di ordinare i profili risultati dalla ricerca, creando un database di valore in vista di ricerche future.
Matching tra annunci di lavoro e candidati
Partendo da un annuncio di lavoro, l'operazione di Document Embedding rende più funzionale il matching tra Job description e profili dei candidati. Grazie alla ricerca dei candidati simili, Inda perfeziona l'esito della ricerca individuando anche i CV semanticamente simili a quello ottenuto come risultato finale con l'obiettivo di selezionare i migliori candidati.
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Attraverso l'intelligenza artificiale di Inda e, nello specifico, grazie a tecniche di Natural Language Processing e Semantic Search , sarà più facile monitorare la qualità del tuo recruiting.
E' una tecnica del Natural Language Processing (NLP) che permette di creare un mapping che associa a ogni parola ("monogramma", cioè una singola parola o un “n-gramma”, cioè una sequenza di n parole) un punto in uno spazio multidimensionale. Il mapping viene creato in modo che parole con significati semantici simili fra loro siano mappate in punti matematicamente vicini.
A partire dal mapping fra parole e vettori si può costruire un mapping di documenti testuali, quali CV e job description, in uno stesso spazio vettoriale.
I mapping precedentemente descritti permettono di calcolare la vicinanza semantica fra diverse parole, fra una parola e un testo o fra due testi, riconducendo tutte queste operazioni a calcoli matematici fra i corrispondenti vettori.
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