AI Job Application Screener ist ein Tool, das entwickelt wurde, um den Bewerbungsprozess zu erleichtern. Es verwendet künstliche Intelligenz, um Zusammenfassungen der Qualifikationen von Bewerbern zu erstellen, so dass Personalvermittler relevante Details der Bewerbungen effizient überprüfen können.
Das Tool organisiert die Zusammenfassungen unvoreingenommen und präsentiert sie in der Reihenfolge, die am besten zur Stelle passt. Bewerber, die den gewünschten Qualifikationen am nächsten kommen, werden nach oben verschoben, so dass Personalvermittler sich auf die vielversprechendsten Kandidaten konzentrieren können. Um die Effizienz und Genauigkeit des Auswahlverfahrens zu verbessern.
Personalvermittler können ihren idealen Kandidaten beschreiben, und der Stapel der Bewerbungen wird anhand der Ähnlichkeit mit den gewünschten Merkmalen neu sortiert. Durch das Hochladen des Lebenslaufs eines herausragenden Mitarbeiters können Personalvermittler "Klone" unter den Bewerbern finden und sie nach Ähnlichkeit ordnen.
Das Tool ermöglicht auch die Beseitigung von Voreingenommenheit, indem Namen zu Initialen reduziert und Abschlussjahre ausgeschlossen werden, um den Einfluss von Geschlecht, Rasse und Alter im Entscheidungsprozess zu minimieren. Das Team hinter AI Job Application Screener besteht aus Software-Engineering-Profis mit umfangreicher Personalbeschaffungserfahrung.
Zuvor haben sie Funktionen entwickelt, um unter Millionen von professionellen Profilen zu suchen, und Teams bei der Entwicklung von Bewerbungs-Screening-Tools geleitet. Das Tool integriert sich nahtlos in gängige Bewerber-Tracking-Systeme (ATS) und ermöglicht eine reibungslose Daten-synchronisierung zwischen dem Tool und dem vorhandenen System des Personalvermittlers. AI Job Application Screener befindet sich derzeit in der geschlossenen Beta-Phase, mit einem Frühzugang bis zum 25. August 2023.
Danach wird es im Oktober 2023 öffentlich eingeführt und verwendet ein monatliches Preismodell pro Benutzer. Das Tool bietet auch Anpassungsoptionen durch ein SDK für interne Anwendungsfälle oder für Benutzer.
