招聘匹配AI
通过AI完成职位与求职者的匹配，实现比人工作业更高效、更精准的匹配
本方案借助最前沿的AI技术，对传统关键词检索无法捕捉的"职位招聘意图"与"求职者潜力"进行匹配。我们进行了独有的调优，使其能够理解招聘领域特有的语境。通过在高维稠密向量空间中计算职位说明书与简历的"语义相近度"，从而实现连"客户导向"与"文化契合度"等难以言述的定性要求也一并涵盖的高精度匹配。
Challenges
您是否面临这些挑战?
- 传统基于关键词的匹配精度，难以为职位筛选出最契合的求职者
例如：招聘负责人在招聘网站或人才数据库中以"Go"作为关键词检索时，会出现大量如下所示的无关结果。
- 关键词检索的本质性局限
关键词检索是依据字符串是否一致来判断，因此即使含义相同，不同表达也会被作为独立结果检索出来。此外，即便关键词一致，也无法判断技能水平。
关键词检索的本质性局限
关键词检索是依据字符串是否一致来判断，因此即使含义相同，不同表达也会被作为独立结果检索出来。此外，即便关键词一致，也无法判断技能水平。
基于向量转换机制的AI匹配技术
基于向量转换机制的"语言→向量→距离计算→匹配"流程，正是AI匹配技术的本质，也是其能够应用于各类检索场景的原因。
AI匹配技术的通用性
由于传统检索系统普遍面临共同课题，AI匹配技术不仅适用于人才与职位的匹配，也可广泛应用于按检索条件进行筛选的各类场景。
“在掌握当前数据状况、开发环境以及推进体制等前提下，为您提供最适合的解决方案。”
BizDev Executive Director - 執行役員
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主要功能
基于语义的候选人检索
对于"SRE"与"AWS运维"这类表达不同但语义相近的词语，AI能够自动理解，即便关键词不一致，也可筛选出满足要求的候选人。
抽象要求的匹配
对于"具有客户导向"等在简历中直接记载较少的定性要求，AI也可从过往行为记录与成果描述中读取语境，并推荐契合的候选人。
降低直接寻才的工作量
以往招聘负责人需借助复杂检索条件完成的候选人筛选工作，由AI予以替代。仅需输入职位说明书，最优候选人即可即时按排名呈现，大幅缩短发送邀约的时间。
通过训练数据优化提升精度
将实际的邀约发送记录作为训练数据加以运用。此外，通过针对招聘领域的领域适配，达成了较通用AI模型更高的精度。
实施效果
匹配工作量减少
新员工离职率
选择我们的理由
最前沿"神经信息检索"技术的落地
我们采用的并非传统的稀疏向量检索，而是基于稠密向量的Dense Retrieval技术。以BERT模型为基础，结合Siamese网络进行Fine-tuning，从而建立了实用水准下兼具高速与高精度的检索系统。
对招聘领域的深刻理解与适配
我们并未使用通用的日语模型，而是使用实际的职位说明书与简历数据进行二次训练。由此实现了能够准确理解行业特有专业术语、专有表达及书写习惯的AI。
通过提示词工程实现结构化
我们建立了利用[JOB_CATEGORY]、[SALARY]等特殊token，使AI对职位说明书和简历的非结构化数据进行结构化识别的技术。由此降低数据噪声，进一步提升匹配精度。
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