Je vous présente Dev Rishi Khare. Ingénieur par métier, sceptique quant à la correspondance des mots clés par tempérament.

Un fondateur qui s' était assis des deux côtés de la table de recrutement .

Avant Curriculo ATS, Dev a passé des années à l'intérieur des systèmes qui décident de ce que les gens voient. Les moteurs de recommandation. Le classement des pipelines. La machine qui classe un flot d'entrées dans les cinq ou dix qui comptent. Un travail de ce genre vous apprend une vérité silencieuse: le classement est seulement aussi honnête que le signal que vous lui donnez. Si vous faites le mauvais signal, tout ça va faire disparaître les préjugés.

Cette leçon a suivi Dev dans l'embauche. Les équipes regardent les curriculaisons à travers des filtres de mots clés qui récompensent la mise en place de résumés sur le travail réel, puis se plaignent lorsque la liste courte semble mince. Ce fossé entre les outils d'embauche mesurés et les besoins réels de l'embauche est devenu impossible à ignorer. Curriculo a commencé comme la réponse: un système qui note les candidats sur ce qu'ils ont construit, pas sur ce qu'ils savaient taper.

Le chemin ici, brièvement.

Dev se situe à l'intersection de l'apprentissage automatique et du logiciel expédié en production. Chez Synopsys, le travail tournait autour de systèmes qui devaient être précis à l'échelle: le type d'ingénierie où une défaillance individuelle est mesurée en silicium, pas en billets. Chez Amazon, c'était la recherche et les recommandations: un flux constant de jugements mineurs sur ce que la personne veut probablement ensuite.

Cette combinaison, rigueur et pertinence, est la colonne vertébrale de la façon dont Curriculo réfléchit à l'embauche. Un score d'impact n’est pas de la magie. C’est une fonction de classement basée sur des signaux que un responsable du recrutement citerait réellement s’il devait expliquer sa décision à haute voix.

Notes de carrière

Chaque rôle, une question cohérente.

Chaque rôle sur le chemin a façonné la position de Curriculo: ce qui compte comme preuve, ce qui compte comme bruit, et qui paie quand on ne peut pas faire la différence.

1. Synopses · Ingénierie de l'apprentissage automatique

   Ingénierie pour la précision à l'échelle.

   Software et ML fonctionnent où les tolérances sont serrées et les mauvaises réponses coûteuses. C'est là que le biais vers le signal mesurable (numéros, pas vibrations) s'est établi.

2. Amazon · Recherche et recommandations

   Apprendre comment les systèmes de classement échouent.

   Années sur les systèmes qui classent des candidats d'un type différent: produits, résultats, contenu. Chaque mode d'échec de classement à l'échelle (loops de rétroaction, démarrements froids, mauvais proxies) apparaît maintenant dans le logiciel d'embauche aussi. Ça vaut la peine d'être remarqué.

3. 2024 · Curriculo fondé, Brooklyn, NY

   À partir du côté du CV d'abord.

   Curriculo a lancé son constructeur de CV AI pour aider les candidats à écrire des CV de la manière dont les gestionnaires d'embauche les lisent: structurés autour des résultats, pas des mots à la mode. En voyant comment les candidats décrivaient leur travail, ils ont transformé la forme d'un excellent CV en données, pas en opinion.

4. Aujourd'hui · Curriculo ATS

   Un ATS qui note ce que disent réellement les CV.

   Le même cadre de signaux fonctionnant à l'envers: un système de suivi des candidats qui lit reprend la façon dont Curriculo a appris aux candidats à les écrire. Les startups et les petites équipes l'utilisent pour remplacer les filtres de mots clés par un score d'impact de 0 à 100 qui résiste à l'examen.

Ce que Dev construit vers

Trois non négociables pour et ATS dignes de confiance pour.

Par les chiffres

où le travail a atterri jusqu' à présent.

• 200+Les équipes fondatrices de la ATS bêta
• 75%Réduction du temps de dépistage
• 15 minDe l' inscription à la première note de résumé