AI Semantic Matching

Preselekcja AI i Dopasowanie Kandydatów Znajdź 40% Więcej Kandydatów.

Przestań tracić wykwalifikowanych kandydatów przez ograniczenia wyszukiwania słów kluczowych. AI Yena rozumie kontekst, warianty tytułów stanowisk i relacje umiejętności — dopasowanie kandydatów 25-40% lepsze niż u konkurencji.

Zobacz AI w AkcjiWypróbuj za darmo
Preselekcja AI25-40% Więcej Kandydatów10 000+ Tytułów Stanowisk
Senior Python Developer
Python Developer
Exact match
98%match
Backend Engineer
Python stack
91%match
ML Engineer
TensorFlow / Python
87%match
25-40%
więcej wykwalifikowanych kandydatów znalezionych
10 000+
wariantów tytułów stanowisk rozumianych
3-5 godz.
zaoszczędzone na search vs ręczny screening

Krytyczna Wada Wyszukiwania Tylko po Słowach Kluczowych.

Tradycyjny ATS używa dopasowania słów kluczowych: Wyszukiwanie 'Senior Python Developer' znajdzie tylko dokładne dopasowania. Pomija 'Backend Engineer' (Python-heavy), 'Data Engineer' (pipeline Python), 'ML Engineer' (TensorFlow/PyTorch).

❌ ATS Tylko ze Słowami Kluczowymi
Wyszukiwanie: 'Senior Python Developer'

Znajduje: 23 dokładne dopasowania

  • Pomija: 'Backend Engineer' (stos Python)
  • Pomija: 'Data Engineer' (pipeline Python)
  • Pomija: 'ML Engineer' (TensorFlow = Python)

Wynik: 23 kandydatów, 40% pominięte

✅ AI Semantic Matching
Wyszukiwanie: 'Senior Python Developer'

Znajduje: Wszystkie 23 dokładne dopasowania

  • + 'Backend Engineer' (Python-heavy)
  • + 'Data Engineer' (praca z danymi Python)
  • + 'ML Engineer' (frameworki ML Python)

Wynik: 38 kandydatów, +65% więcej

Jak Działa AI Semantic Matching .

Zasilane przez tę samą klasę technologii AI, która napędza najlepsze wyszukiwarki świata.

Warianty Tytułów Stanowisk

Rozumie: 'Staff Engineer' = 'Principal Engineer' = 'Distinguished Engineer' w systemach poziomów Google, Amazon, Microsoft, Meta.

Wyszukiwanie 'Senior Engineer' znajduje Staff/Principal

Kontekst Umiejętności i Tech Stacki

'Python' obejmuje Django (web), Pandas (dane), TensorFlow (ML), Ansible (DevOps)—różne konteksty dla różnych ról.

Wyszukiwanie 'Backend Python' priorytetyzuje Django/Flask

Ekspertyza Specyficzna dla Branży

'Lekarz Podstawowej Opieki Zdrowotnej' ≠ 'Hospitalista' (oba Medycyna Wewnętrzna, różne miejsca praktyki).

Wyszukiwanie 'Podstawowa Opieka' wyklucza hospitalistów

Niuans Poziomu Doświadczenia

'Kierownik Zakładu z P&L 150 mln

#x27; wymaga innego doświadczenia niż 'Kierownik Zakładu z P&L 50 mln
#x27;.

Dostosowuje dla zakresu P&L, nie tylko tytułu

Specjalizacja Praktyki

'Prawnik Podatkowy M&A' ≠ 'Prawnik Podatkowy ds. Planowania Spadkowego' (oba podatki, różne specjalizacje).

Filtruje według typu transakcji, branż

Ciągłe Uczenie

Model AI ulepsza się z każdym wyszukiwaniem. Nowe tytuły stanowisk, pojawiające się umiejętności, trendy branżowe.

Nowe tytuły jak 'GenAI Engineer' włączone

Przykłady z Rzeczywistości.

Opieka Zdrowotna: 'Lekarz Podstawowej Opieki Zdrowotnej'

Problem ATS ze słowami kluczowymi:

Zwraca wszystkich 'Medycyna Wewnętrzna'—obejmuje hospitalistów, OIOM, subspecjalistów

Yena AI semantic:

  • Znajduje: Medycyna Rodzinna, Medycyna Wewnętrzna—Ambulatoryjna
  • Wyklucza: Hospitaliści (stacjonarni), OIOM, subspecjalizacje

32 dopasowania Podstawowej Opieki vs. 67 ogólnych (52% bardziej precyzyjne)

Prawo: 'Prawnik Podatkowy M&A'

Problem ATS ze słowami kluczowymi:

Zwraca wszystkich 'Prawnik Podatkowy'—obejmuje Planowanie Spadkowe, SALT, Spory Podatkowe

Yena AI semantic:

18 specjalistów M&A Podatkowego vs. 45 ogólnych (60% redukcji szumu)

Produkcja: 'Kierownik Zakładu z Przemysłem 4.0'

Problem ATS ze słowami kluczowymi:

Zwraca każdego wspominającego buzzword (większość nie prowadziła projektów cyfrowych)

Yena AI semantic:

  • Sygnały: 'Prowadził smart factory za 5 mln $,' '40% redukcji przestojów'
  • Technologia: Czujniki IoT, MES, digital twin

12 sprawdzonych liderów vs. 40 wzmianek (70% poprawy precyzji)

"AI semantic matching zmieniło wszystko. Przed: wyszukiwanie 'Python Developer' znajdowało 20-25 dokładnych dopasowań, screening zajmował 4 godziny. Teraz: Yena znajduje 35-40 kandydatów włączając Backend, Data Engineers—wszyscy Python-heavy. Screening skrócony do 45 minut. Umieszczamy 2x więcej developerów."

Marcus Hoffman, Founder
DevTalent Recruiters (Berlin)
📊 2x placements developerów • 4 godziny → 45 min screeningu