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Mejora de la preselección con los servicios de IA de AWS para las herramientas de los candidatos

Cliente

Herramientas para candidatos

Ubicación

N/A

Industria

Tecnología, información e internet

Servicios y tecnología

AWS Bedrock, AWS S3, AWS Lambda, AWS RDS

Resumen del proyecto

Candidate Tools, líder del sector en la automatización del proceso de preselección para ofrecer el 2% del mejor talento, pretendía mejorar sus modelos de ciencia de datos para la preselección de currículos de candidatos. Al aprovechar los servicios de IA de AWS, Candidate Tools buscaba mejorar la eficiencia y la escalabilidad de la extracción de información relevante de los currículos y otras fuentes de documentos. Avahi, un socio de nivel avanzado de AWS, fue contratado para implementar una solución GenAi utilizando servicios de AWS como SageMaker, Bedrock, S3, RDS, Lambda y API Gateway.

El problema

Candidate Tools se enfrentó a varios retos en su proceso de preselección existente:

  • Extracción de información relevante de un gran volumen de currículos.
  • Construcción de una infraestructura capaz de gestionar datos en tiempo real y las crecientes demandas de los usuarios.
  • Garantizar la precisión de la selección de candidatos para identificar sistemáticamente el 2% del mejor talento.
  • Integración de los modelos de IA con los sistemas y las fuentes de datos existentes.

Solución

Avahi propuso una solución integral para abordar estos retos, centrándose en el desarrollo de un sistema de preselección robusto, escalable y con tecnología de IA. El proyecto se ejecutó en fases, comenzando con una prueba de concepto (POC) y avanzando hacia una solución totalmente integrada.

Resultados clave

  • POC básico: Desarrollo de un asistente de recomendación inteligente para recomendaciones de productos genéricos y consultas de clientes.
  • Funciones avanzadas: Mejoras en el asistente con tecnología de IA para recomendaciones de productos personalizados basadas en el catálogo de Candidate Tools y los intereses de los usuarios.
  • Procesos ETL: Realización de ETL en datos brutos para prepararlos para el entrenamiento del modelo y el almacenamiento en Amazon S3.
  • Trabajos de post-procesamiento: Ejecución de trabajos de post-procesamiento para la salida del modelo basados en umbrales de confianza.
  • Validación: Garantizar la precisión, la mitigación de sesgos y la escalabilidad utilizando herramientas estándar del sector.
  • Revisión cualitativa: Un informe de análisis basado en la revisión manual para identificar problemas comunes.
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Recomendamos encarecidamente a Avahi como un socio tecnológico fiable e innovador. Su experiencia en tecnologías de vanguardia fue fundamental para construir nuestra prueba de concepto (PoC) y desarrollar nuestro producto mínimo viable (MVP). Avahi siempre ofreció soluciones de alta calidad a tiempo, manteniendo un enfoque colaborativo y receptivo. Fueron más allá de las expectativas al identificar oportunidades de mejora, garantizando la escalabilidad y el cumplimiento de nuestros productos centrados en la aplicación de la ley. Avahi es la elección clara si necesita un socio tecnológico con conocimiento de la industria, profesionalidad y un compromiso con la innovación.

Brandon Puhlman

Fundador, bravo foxtrot

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