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KI für Recruiter

Kandidatenabgleich, den Sie erklären können.

Bei der Einstellung kann KI den meisten Schaden anrichten, wenn sie nachlässig ist. Ein Abgleichwerkzeug sollte Menschen finden, die eine Stichwortsuche übersieht, zeigen, warum es sie eingeordnet hat, und nie jemanden selbst ablehnen. Wir betreiben es auf einem Open-Source-Modell in Ihrer Cloud, weil Lebensläufe personenbezogene Daten sind, und testen es auf Fairness, bevor es genutzt wird.

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// worauf es hier ankommt

Was in dieser Branche anders ist.

Der Recruiter entscheidet

Das Werkzeug ordnet ein und erklärt. Wer angesprochen, eingeladen oder vermittelt wird, entscheidet ein Recruiter, und das System hält fest, wer es entschieden hat.

Verzerrung getestet, nicht angenommen

Namen, Fotos und andere Angaben, die eine Rangfolge verzerren könnten, sind vor dem Modell verborgen, und Ergebnisse werden vor dem Start und danach regelmäßig über Gruppen hinweg verglichen.

Kandidatendaten bleiben bei Ihnen

Lebensläufe verarbeitet ein Open-Source-Modell in Ihrem eigenen Cloud-Konto. Nichts geht an einen externen Modellanbieter.

Transparent für Kandidaten

Wo Regeln es verlangen, etwa in Provinzen, die von Arbeitgebern einen Hinweis auf KI bei der Einstellung fordern, unterstützt das Werkzeug die nötigen Hinweise und Aufzeichnungen.

// Beispielprojekte

Beispiele mit Preis.

Jedes ist angenommen, als solches gekennzeichnet und live aus unserer Preisliste berechnet. Öffnen Sie eines im Rechner und machen Sie es zu Ihrem.

BeispielprojektWeb-AppKIOpen-Source-Modell

Kandidatenabgleich unter Führung der Recruiter

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Recruiter durchsuchen die Kandidatendatenbank nach Stichwörtern und übersehen Menschen, deren passende Erfahrung mit anderen Worten beschrieben ist.

// Was wir bauen würden

Ein Abgleichwerkzeug auf einem Open-Source-Modell im eigenen AWS-Konto des Unternehmens, gewählt, weil Lebensläufe personenbezogene Daten sind, die nicht an einen externen Anbieter gehen sollten, das Kandidaten für einen Auftrag mit den Gründen neben jedem einordnet. Wen sie ansprechen, entscheiden die Recruiter, und jede Rangfolge wird vor dem Start auf unfaire Muster getestet.

// Was drin ist

Kandidaten nach Fähigkeiten, Zertifizierungen, Erfahrung und Verfügbarkeit abgeglichen, mit sichtbaren Gründen
Namen, Fotos und andere Angaben, die eine Rangfolge verzerren könnten, vor dem Modell verborgen
Der Recruiter wählt, wen er anspricht; das Werkzeug lehnt nie jemanden ab
Ergebnisse vor dem Start und danach planmäßig über Gruppen hinweg getestet
Ein Open-Source-Modell in Ihrem eigenen Cloud-Konto, ohne dass Kandidatendaten nach außen gehen

// Tech-Stack

Qwen oder Llama (Open Source)
vLLM
PostgreSQL mit pgvector
Anbindung an das Bewerbermanagementsystem
AWS

// Schätzung

Entwicklung: ≈ 108.000 USD bis 166.000 USD, delivered within 21 weeksCAD 154,400 to 235,900
Hosting: ≈ 6.710 USD im MonatCAD 9,550 im Monat
Support: ≈ 2.500 USD im MonatCAD 3,565 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg: Open-Source-Modell
Laufende Modellkosten: ≈ 6.530 USD im MonatCAD 9,300 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Spécification et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 3.9 weeks
Fonctions principales: 1.4 to 1.9 weeks
Développement complet: 0.9 to 1.4 weeks
Projet pilote fonctionnel: 3.4 to 5.4 weeks
Tests et corrections: 0.9 to 1.9 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Nicht in unserer Hand, und im Kalender berücksichtigt

Accès à l’API de votre fournisseur: 1 to 4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%: CAD 30,820 to 47,120
Découverte 2%: CAD 3,082 to 4,712
Spécification et plan d’évaluation 10.3%: CAD 15,872.30 to 24,266.80
Maquettes approuvées 2%: CAD 3,082 to 4,712
Fonctions principales 6%: CAD 9,246 to 14,136
Développement complet 4%: CAD 6,164 to 9,424
Projet pilote fonctionnel 31.1%: CAD 47,925.10 to 73,271.60
Tests et corrections 2%: CAD 3,082 to 4,712
Mise en ligne 2%: CAD 3,082 to 4,712
Production 10.6%: CAD 16,334.60 to 24,973.60
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 15,410 to 23,560
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: CAD 300. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine

Von diesem Beispiel aus starten

// questions

Fragen, die wir dazu bekommen.

Ist es erlaubt, Bewerber mit KI vorzusortieren?

Das hängt davon ab, wo Sie einstellen und wie das Werkzeug genutzt wird, und manche Orte verlangen inzwischen Hinweise oder Bewertungen. Ihre Berater entscheiden; wir bauen das Werkzeug nach den Anforderungen, die sie festlegen, und lassen die Entscheidung bei einem Menschen.

Lehnt es Bewerber automatisch ab?

Nein. Es ordnet ein und erklärt; es nimmt nie jemanden aus der Auswahl. Recruiter sehen den ganzen Pool und können ihn durchsuchen, wie sie wollen.

Wie testen Sie ein Abgleichmodell auf Verzerrung?

Wir vergleichen Rangfolgen und Ergebnisse über Gruppen hinweg, mit eigens dafür gebauten Testdaten, vor dem Start und danach planmäßig. Die Ergebnisse erhalten Sie schriftlich, und ein fehlgeschlagener Test stoppt eine Freigabe.

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