Pencarian kerja yang mencocokkan pengalaman, bukan kata kunci

Pencarian kerja berbasis kata kunci membuat pelamar melewatkan lowongan yang sebenarnya cocok, hanya karena istilah di CV berbeda dengan istilah di iklan lowongan.

Di sisi lain, perekrut menerima banyak lamaran yang tidak relevan dan harus menyaringnya secara manual.

Kami membangun mesin pencocokan yang membaca pengalaman kerja sebagai makna, bukan sebagai daftar kata — sehingga 'mengelola tim' dan 'supervisi staf' dikenali sebagai hal yang serupa.

Preferensi pengguna (lokasi, jenjang, bidang) ikut diperhitungkan dalam peringkat, bukan hanya dipakai sebagai filter kaku.

Kerangka evaluasi dibangun lebih dulu agar kualitas pencocokan bisa diukur setiap kali model diperbarui.

Akurasi pencocokan mencapai 95%, diukur terhadap kumpulan data berlabel.

Pengguna menemukan lowongan yang relevan sekitar tiga kali lebih cepat dibanding alur pencarian sebelumnya.