L’industrie du recrutement en Inde croît de 21% par an et vaut environ 35 000 crores de roupies selon l’Executive Recruiters Association et Ernst & Young. Actuellement, les entreprises utilisent un logiciel traditionnel de gestion des ressources humaines. Même si ces solutions promettent une gestion de bout en bout du processus de recrutement, il y a des trous béants à combler. Les solutions qui utilisent une technologie de pointe et la puissance de l’IA pour s’intégrer à ces plates-formes existantes peuvent résoudre certains problèmes réels de l’industrie.
Avec une passion pour transformer le processus de recrutement avec l’IA, la start-up californienne Skillate exploite des algorithmes NLP profonds et des techniques de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour permettre à l’ensemble de l’expérience de recrutement de manière transparente. Récemment, la société a levé 1 million de dollars en pré-série-A. Actuellement, la société possède des bureaux à San Francisco et à Bangalore.
Pour la colonne hebdomadaire, Magazine Analytics India a interviewé Anand Baranwal, cofondateur de Skillate, afin de mieux comprendre comment l’entreprise exploite l’IA et la PNL pour une expérience de recrutement transparente.
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Fondé par Anand Baranwal, Kumar Sambhav et Bipul Vaibhav en 2016, Skillate est un moteur de prise de décision avancé pour rendre l’embauche facile, rapide et transparente. La plateforme basée sur l’IA de Skillate aide à optimiser toute la chaîne de valeur du recrutement, à partir de la création de la demande d’emploi, pour reprendre le jumelage et l’engagement des candidats.
Produit phare
Le produit phare est le moteur de correspondance de Skillate, qui fonctionne en cartographiant tous les profils pertinents avec les exigences de l’emploi, des compétences, de l’éducation à l’expérience et recommande le meilleur candidat. Le produit est intégré à tous les canaux externes et ATS à la source reprend directement. Formé avec plus de 20 millions de profils divers, l’algorithme AI de Skillate aide à filtrer et à présélectionner les CV en un seul clic.
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Les outils et produits propriétaires de Skillate comprennent:
● Analyse automatisée des CV: Un modèle basé sur l’IA et l’apprentissage profond formé sur 120 millions de profils pour comprendre la sémantique de chaque déclaration présente dans le CV.
● Job v / s Reprendre la correspondance: Cela se fait par correspondance de personnalités plutôt que par correspondance de mots clés. Les recommandations sont basées sur l’industrie, les compétences souhaitées, les rôles et les responsabilités pour obtenir les meilleurs candidats en un clic.
● Chatbots intelligents: Les chatbots intelligents sont utilisés pour automatiser l’intégralité de la conversation de présélection à l’aide d’un bot.
● Assistant de description de poste: L’assistant de description de poste est utilisé pour aider les entreprises à attirer de grands talents et à se positionner pour la marque employeur.
Comment ce produit est-il différent des autres produits sur le marché?
À cette question, Anand a répondu que les algorithmes d’IA de Skillate ont été formés avec un ensemble de données de 20 millions de profils. Son comprend le modèle d’embauche des entreprises et recommande des candidats selon ses apprentissages. Les algorithmes automatisent non seulement les efforts de recrutement, mais le font intelligemment et intelligemment.
Les fondateurs croient que chaque entreprise, en particulier celles en Inde, ont des schémas d’embauche différents, non seulement dans les secteurs verticaux mais également en fonction de l’emplacement. L’algorithme d’appariement de Skillate est conçu pour auto-apprendre ces modèles en fonction des actions des recruteurs, des descriptions de poste et des entrées de CV pour améliorer les recommandations pour les recruteurs.
Comment Skillate utilise l’IA et le ML
Skillate a créé un tout nouveau système de classification pour séparer les CV en différents types, en fonction de leur modèle, et aborder chaque type différemment. Les curriculum vitae contenant des tables, des partitions, etc. nécessitaient une intelligence d’ordre supérieur du logiciel. Pour ces types complexes, la société utilise la reconnaissance optique de caractères (OCR) ainsi que des algorithmes de traitement en langage naturel profond (NLP) pour extraire le texte des CV. Pour fournir un algorithme de classification robuste pour séparer précisément les CV, les fondateurs ont fusionné différentes technologies pour développer une méthode d’extraction de texte très précise et rapide. L’algorithme intègre également la puissance de l’auto-apprentissage, où il apprend les modèles d’embauche d’une entreprise pour améliorer les résultats.
Core Tech Stack
La pile technologique de base de Skillate recueille les CV de toutes les sources potentielles telles que la base de données interne, ATS, Google Drive, la boîte aux lettres, les références, les agences externes et les pages de carrière. Il exécute ensuite son modèle ML sur les CV entrants. L’entreprise fournit plusieurs outils autour de cette technologie pour permettre aux recruteurs de prendre rapidement des décisions et de progresser dans le pipeline de recrutement. Skillate fonctionne efficacement à grande échelle et la plate-forme a la capacité de traiter 5 Lakh reprend le dépistage en 4 secondes.
Défis rencontrés
Selon Anand, convaincre les chefs d’équipe que la technologie peut rendre leur travail plus facile et plus efficace était un défi. Anand a déclaré: «Même après que nos solutions les ont convaincus, l’adoption dans l’entreprise est restée un problème. La conception hautement intuitive de notre tableau de bord, ainsi que notre équipe de réussite client engagée, ont veillé à ce que l’adoption de la plate-forme Skillate soit un processus fluide avec peu de formation pour l’équipe de recrutement. »
Feuille de route
À partir de 2020, les fondateurs attendent avec impatience un avenir plein de croissance et de pénétration de nouveaux marchés. Anand a déclaré: «Nous nous concentrons sur l’expansion internationale en tant que domaine prioritaire, en particulier aux États-Unis. Alors que nous développons nos opérations, nous rendons notre produit multilingue et plus évolutif afin qu’il puisse gérer des volumes encore plus importants. »
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