मैं एचआर के लिए रिज्यूमे और उम्मीदवार चयन के लिए एक बॉट सेटअप करूंगा

जब एक नौकरी के उद्घाटन को एक सौ पचास से दो सौ रिज्यूमे मिलते हैं, तो भर्तीकर्ता काम के दिन को लोगों से बात करने के बजाय फॉर्म पढ़ने और फ़ाइलों को छांटने में बिताता है। मैं एक बॉट बनाता हूं जो काम के इस हिस्से को ठीक से संभालता है: यह प्रत्येक रिज्यूमे को पढ़ता है, इसे विशिष्ट नौकरी की आवश्यकताओं - कार्य अनुभव, आवश्यक कौशल, वेतन अपेक्षाएँ, स्थान - के खिलाफ जांचता है और उम्मीदवारों को एक अंतहीन फ़ोल्डर के बजाय स्पष्ट समूहों में व्यवस्थित करता है।

बॉट विभिन्न प्रारूपों में रिज्यूमे को पार्स करता है, संरचित तथ्यों को निकालता है और उम्मीदवार का मूल्यांकन आपके चेकलिस्ट के खिलाफ करता है, केवल कीवर्ड मेल की खोज नहीं करता। जो स्पष्ट रूप से फिट नहीं होते - अनुभव की कमी, आवश्यक कौशल नहीं होना, वेतन अपेक्षाएँ बजट से बहुत अधिक होना - बॉट स्वचालित रूप से उन्हें फ़िल्टर करता है और संक्षेप में कारण बताता है। बाकी एक छोटी सूची में आते हैं, प्रासंगिकता के अनुसार क्रमबद्ध, ताकि भर्तीकर्ता दिन की शुरुआत कॉल के साथ करे, न कि फॉर्म के ढेर को छांटने में।

मैं समाधान को अंत से अंत तक कॉन्फ़िगर करता हूं: बॉट को उस चैनल से जोड़ता हूं जहां रिज्यूमे वास्तव में आते हैं, एचआर के साथ मिलकर स्क्रीनिंग नियम सेट करता हूं और बॉट के लाइव होने से पहले वास्तविक पिछले प्रतिक्रियाओं पर प्रदर्शन की जांच करता हूं।

सेवा में शामिल है:
— नौकरी की आवश्यकताओं के खिलाफ रिज्यूमे का मिलान
— stated कारणों के साथ अनुपयुक्त उम्मीदवारों का स्वचालित फ़िल्टरिंग
— भर्तीकर्ता के लिए छोटी रैंक की सूची
— वास्तविक डेटा पर नियम सेटअप और परीक्षण