Sept limites des grands modèles linguistiques (LLM) dans la technologie du recrutement

textkernel on 11 janvier 2024

L’IA révolutionne le secteur du recrutement, en automatisant des tâches telles que la sélection des CV et la planification des entretiens, libérant ainsi les recruteurs pour qu’ils se concentrent sur l’établissement de relations et la prise de décisions d’embauche éclairées. L’IA permet aux recruteurs de travailler plus intelligemment, elle ne les remplace pas. Adoptez l’IA pour garder une longueur d’avance et embaucher les meilleurs talents pour votre organisation.

Construire un grand graphe de connaissances pour le domaine du recrutement avec l’ontologie de Textkernel

Elke Nijhoff on 28 novembre 2023

Cet article traite de la construction d’un grand graphe de connaissances dans le domaine du recrutement. Il explique ce qu’est un graphe de connaissances et les avantages de son utilisation. L’article explique également comment le graphe de connaissances de Textkernel est construit et entretenu. Les points importants de cet article sont que le graphe de connaissances est utilisé pour améliorer la précision du logiciel Textkernel et qu’il est constamment mis à jour.

Les offres d’emploi en ligne comportent de nombreux doublons. Mais comment les détecter s’ils ne sont pas des copies exactes les uns des autres ?

Elke Nijhoff on 28 novembre 2023

L’article traite du problème de l’identification et du regroupement des offres d’emploi en double. Les auteurs proposent un système qui utilise le shingling, le min-wise permutation hashing et l’indexation inversée pour trouver des offres d’emploi textuellement similaires à un nouveau document d’entrée. Ils utilisent également des techniques d’apprentissage automatique et des techniques basées sur des règles pour supprimer le contenu non pertinent et identifier les sections de texte contenant la description du poste et les exigences du candidat. Le système est capable de trouver 90 % des doublons.

Textkernel acquiert la société de logiciels américaine Sovren pour devenir le leader mondial de la technologie de recrutement alimentée par l’IA.

Chloe Shoobridge on 27 novembre 2023

Amsterdam, 30 novembre 2021 – Textkernel, soutenu par l’investisseur stratégique Main Capital Partners (” Main “), a renforcé sa position de leader mondial de la technologie de recherche et d’matching grâce à l’acquisition complémentaire de Sovren, une société américaine spécialisée dans l’IA.

L’IA dans le recrutement en 2023 : Le parcours du recruteur vers la gestion intelligente du temps & l’engagement significatif des candidats.

textkernel on 16 novembre 2023

L’IA est en train de révolutionner le secteur du recrutement, en automatisant des tâches telles que la sélection des CV et la planification des entretiens, libérant ainsi les recruteurs pour qu’ils se concentrent sur l’établissement de relations et la prise de décisions d’embauche éclairées. L’IA permet aux recruteurs de travailler plus intelligemment, elle ne les remplace pas. Adoptez l’IA pour garder une longueur d’avance et embaucher les meilleurs talents pour votre organisation.

L’Office for National Statistics choisit Textkernel pour améliorer ses connaissances sur les marchés du travail au Royaume-Uni.

textkernel on 13 novembre 2023

Textkernel, leader mondial des technologies de recrutement et d’intelligence du marché du travail alimentées par l’IA, a annoncé un partenariat avec l’Office for National Statistics (ONS), le plus grand producteur indépendant de statistiques officielles du Royaume-Uni. Ce partenariat permettra à l’ONS d’enrichir sa connaissance du marché de l’emploi en ligne et de soutenir des stratégies fondées sur des données probantes grâce aux données en temps réel de la solution Textkernel de connaissance du marché de l’emploi.

Improving extraction from Column Resumes

textkernel on 18 octobre 2023

Column CVs are visually appealing and are becoming widely used by candidates. We estimate that currently at least 15% of CV documents use a column layout. However, properly dealing with this layout is a surprisingly difficult computer vision problem. Since third party tools do not work well on CVs or are very slow, Textkernel already had a system in place to deal with column layout documents.