재개 스크린은 계층에서 가장 잘 작동합니다. 간호사 자격증이나 CPA 같은 고정된 요구사항을 위해 키워드 스캔을 사용하세요. AI 점수를 통해 큰 질서를 잡을 수 있도록 해 주세요. 그리고 모든 거절과 진출에 대해 손으로 읽는 것은 수십 명의 지원자를 넘어서지 못하게 되고, 아무도 설명할 수 없는 점수는 부담입니다.
_ 아마존의 전 기계 학습 엔지니어인 데브 리시 카레 (검색 및 추천) 와 시노시스 (synopsys) 에 의해
월요일에 로프를 올리고, 수요일까지 하루 동안 읽을 수 있는 것보다 더 많은 것을 올립니다. 첫 몇 개를 신중하게 읽어 다음을 살펴보고 나머지는 Gmail에서 기다립니다. 데브의 견해에 따르면, 많은 작은 팀들이 이렇게 스크린을 하고, 집합이 커질 때까지 계속 유지합니다.
아래의 작업 흐름과 엄지 손가락 규칙은 Dev의 시각입니다. 출판된 자료와 법률은 이름에 의해 연결된다.
팀들의 스크린이 어떻게 재개되고, 무엇이 깨지는지
데브의 견해에 따르면 대부분의 작은 팀과 독립적인 채용자는 손으로 읽으며, 날짜에 따라 분류되는 축의 꼭대기만 읽습니다. 더 큰 팀은 ATS 키워드 필터를 사용하는 경향이 있습니다. AI 점수는 더 최근입니다. 각각의 방법은 다른 곳에서 실패합니다.
모든 서사진을 손으로 읽습니다.
손 읽기는 맥락을 파악합니다. 직업의 변화나 좋은 이유와 격차와 같은 것이죠. 몇 십명의 지원자를 넘어서지 않습니다. 늦은 신청자는 미뤄집니다. 그 때면 미루어버릴 겁니다. 임용 speed에서 수동적인 재개정 검사 비용에 대한 페이지는 그 타협을 포함합니다.
키워드 필터
필터는 빠르고 쉽게 설정됩니다. 그들은 또한 같은 기술을 다른 말로 묘사하는 사람들을 거부하고, 직업 설명서를 자기소개서에 넣은 모든 사람에게 보상을 합니다.
AI 점수
AI 스코어링은 정확한 단어 대신 의미를 읽을 수 있습니다. 그러나 누군가가 높은 점수 또는 낮은 점수를 받은 이유를 아무도 알 수 없을 때 문제가 발생합니다. 이유 없이 숫자만 있는 것은 확인하기 어렵고 고객에게 설명하기 어렵며, 새로운 US 규칙에 따라 AI 채용에서 법적 위험입니다.
키워드 검색을 통해 라이프러미를 스캔하고, 여전히 올바른 도구가 될 때
키워드 검색을 통해 라이프러미를 스캔하는 것은 요구 사항이 바이너리이고 고정된 이름을 가지고 있을 때에도 그 자리를 차지합니다. 좋은 예:
- 간호사 자격증이나 CDL 같은 자격증
- CPA 또는 이름있는 클라우드 인증과 같은 인증
- 보안 허가가
- 법적인 등록
- 필요한 언어입니다.
키워드 일치는 체크를 시작하죠. 자기소개서에 해당되는 것을 확인하고, 다른 사람을 제출하기 전에 자격증을 확인하세요.
사람들이 다양한 방법으로 설명하는 기술들, 예를 들어, 소싱, 계정 관리, 데이터 분석 등, 영향 점수와 키워드 일치의 비교는 왜 그런지 설명합니다.
키워드 스핀을 식별하는 방법
데브의 경고 신호:
- 맥락이 없는 기술 목록
- 직업 설명의 단어에 단어로 반복되는 긴 기술 블록입니다.
- 프로젝트, 결과 또는 날짜가 첨부되지 않은 목록의 도구
- 수년간의 경험보다 더 많은 도구가 지원할 수 있습니다.
- 숨겨진 문자 또는 흰색 문자 이 서사진을 일반 텍스트 편집기에 붙여서 표시됩니다.
그의 시험: 각 필수품에 대해, 후보자가 그것을 사용한 선을 가리켜라. 만약 당신이 찾을 수 없다면, 키워드는 중요하지 않습니다.
다른 단어에서 같은 기술을 어떻게 잡을 수 있는지
그들이 뭘 했는지 읽어봐요, 레이블은 아닌요 스타트업에 전체 주기를 고용하는 것은 인재 인수입니다. 꼭 필요한 모든 것들에 대한 짧은 동의어 목록을 작성하세요. 순위 중간에 있는 것과 상위권에 있는 것도 읽어보세요. 만약 당신의 도구가 적합성에 대한 요약을 작성한다면, 정확한 단어보다는 의미를 찾기 위해 사용해서 그것을 맹목적으로 신뢰하는 대신 레지뷰에 반해서 확인해 보세요.
300명의 지원자 역할, 단계적으로
여기 데브의 작업 흐름이 있습니다. 300명의 지원자를 대상으로 한 역할을 예로 들어보죠.
- 입수 호출에서 3~5개의 진짜 필수품들을 적어 주세요. 그 점수는 직업 설명만큼이나 좋은 점입니다.
- 도구가 점수를 받고 300개 모두 순위를 달리게 해
- 전체적으로 상위 밴드를 읽어보세요.
- 중간 밴드를 통해 눈에 띄지 않는 부작용을 찾아보세요. 직업의 변화, 같은 기술에 대한 다른 문법, 좋은 이유와 관련된 격차.
- 가장 낮은 점수를 확인해 보세요.
단편 목록을 가지고 나면, 면접을 받기 위해 너무 많은 사람들을 보내는지 확인하기 위해 임금당 에 면접받은 후보자의 평균 수와] 그 크기를 비교하십시오.
300명의 지원자를 위한 재개정 검사 작업 흐름, 순위 목록 옆에서 5단계로 상위, 중위 및 낮은 점수 대역으로 나뉘어
어떤 일이든 도구가 스스로 결정하도록 절대 두지 말자
- 거절
- 고객들의 제출자료
- 보호된 특징이나 나이, 돌봄의 격차 또는 학교 이름 등에 관한 모든 것.
- 비공식 고객들은 직업 설명서에 없는 질문을 합니다.
만약 당신이 점수를 동의하지 않을 때
먼저 요약에 있는 이유를 읽어 보세요. 자기소개서에 반해서 확인해 만약 직무 설명이 놓친 탓에 도구가 무언가를 놓쳤다면, 조용히 압제하는 대신 직무 설명을 수정하고 재점점을 부여하십시오. 그러면 1줄의 이유로 오버라이드를 기록하세요. 인간 결정의 기록은 AI 고용 도구에 대한 US 규칙이 퍼지면서 더 중요합니다.
팀 크기로 얼마나 자동화해야 하는가
데브의 법칙: 어떤 결정이 더 많은 사람들에게 영향을 주면, 더 많은 사람이 그것을 서명합니다.
단독 채용자
이 도구는 로그, 랭킹, 확인 및 상태 이메일, 예약 전화 및 누가 기다리고 있는지의 일간 목록을 처리하도록하십시오. 후보들의 순서를 제안하고, 후속작을 작성하고, 과거 후보들을 다시 등장시켜라. 당신은 수입, 제출, 거절, 제안, 관계 전화를 처리합니다. 만약 당신이 여전히 도구를 선택한다면, 독립 채용자를 위한 ATS를 선택하는 지침서 ](/blogs/ats-for-independent-recruiters/)는 첫 날의 필요와 거래 해체자를 다루고 있습니다.
2~10명으로 구성된 팀
공유 파이프라인과 일관된 템플릿을 추가합니다. 이 도구는 수면으로 넘어갈 수 있고, 복제와 정체된 역할을 밀어붙일 수 있습니다. 인간은 개인 채용자와 같은 결정을 내리고 첫 번째 역할이 시작되기 전에 팀으로 점수를 결정하는 것에 동의합니다.
10명 이상의 팀
이 도구는 대규모의 첫 번째 순위 순위, 스케줄링, 일상적인 메시지 및 보고를 취하고, 검토 대역과 작업 부하 균형을 제안합니다. 사람들은 최종 결정과 관계를 유지하며, 명명된 소유자와 인간의 리뷰의 기록으로 정기적으로 편견 및 유도 감사를 수행합니다.
검진을 방어할 수 있도록 하는 습관
이건 작은 팀에 대한 데브의 습관입니다. 그 중 누구도 큰 예산이 필요 없습니다.
- 골을 넣기 전에 꼭 필요한 것들을 적고, 그 점들을 비하면만 골을 넣어야 한다.
- 모든 인간 결정에 일선적인 이유를 기록하세요. 특히 점수에 동의하지 않을 때요.
- 지원자에게 AI가 지원서를 순위화하고 결정하는 것을 알려주고 인간 검토를 제안합니다.
- 매월이나 각 역할에 낮은 점수를 확인해 보세요.
- 부피가 허용하는 그룹 간 통과율을 비교하십시오. 작은 볼륨으로 샘플이 너무 작다고 적어 보세요.
- 사진, 생년, 돌봄 간격 등 대리인 정보를 벗거나 무시하십시오.
- 직무 설명이 변경될 때마다 다시 확인하세요.
- 판매자를 알아보세요. 스코어가 무엇에 근거하고 그 이유를 알 수 있는지 알아보세요.
뉴욕에서 고용하면 NYC 지방법 144가 적용됩니다. 고용주 및 고용노동 기관들은 자동화된 고용 결정 도구를 사용하는 것을 금지합니다. 도구가 사용된 1년 이내에 편견감사를 한 경우만. 감사 결과의 요약은 공개되어야 하며, 지원자는 필요한 통지를 받아야 합니다. 시행은 2023년 7월부터 시작되었다. 이건 일반적인 정보이고 법적인 조언이 아닙니다. 그래서 변호사와 함께 의무를 확인하세요.
75%의 자동 거부 신화
여러분은 ATS 소프트웨어가 인간들이 보기 전에 75%의 서브를 거부한다는 것을 읽었을 것입니다. 우리가 발견한 가장 오래된 자료는 2012년 3월 4일 (Computerworld) 기사의 ]입니다. 이 자료는 취업자 추적 시스템을 통해 취업자 수색자의 CV를 얻는 데 도움을 준 직업 검색 서비스 회사인 Preptel에 해당합니다. 기사는 연구나 샘플이나 숫자의 방법을 인용하지 않습니다.
진짜 문제가 가까이에 있습니다. 하버드 비즈니스 스쿨과 액센터에서 작성한 [숨은 노동자 보고서] (September 2021) 는 고용주 중 88%가 높은 기술 자격을 갖춘 후보자가 검진을 받는 것에 동의했다고 밝혔다. 그 이유는, 그 후보들이 직무 설명에 명시된 정확한 기준에 맞지 않는다는 것입니다. 이 보고서는 정밀 필터와 같은 엄격한 필터에 초점을 맞추고, 고용 격차를 배제할 이유가 되는 것으로 간주합니다.
데브의 견해에 따르면 대부분의 ATS는 침묵으로 삭제하는 것이 아니라 순위와 분류합니다. 보통 신청자가 아무것도 듣지 못하는 이유는 사람이 합쳐진 음량입니다. 누군가 이 재개편에 도달하기 전에 시간이 부족했습니다. 예외는 필수 라이선스 또는 업무 허가 등의 노카웃 질문입니다. 일부 ATS는 신청자를 자동으로 필터링하기 위해 사용합니다. 그래서 귀하의 설정 방식을 확인하십시오.
Curriculo ATS가 들어있는 곳
Curriculo ATS는 모든 후보자를 0에서 100까지 당신의 직장에 대해 점수를 부여하고, AI의 필기적인 합격자 요약과 함께 재직자 심사위원은 지원자를 등록한 후 자동으로 직장에 대해 순위를 매긴다. 스타터는 영원히 무료이며 1,000명의 후보까지 순위를 달린다. 프로는 월 50달러 (약 100달러의 상표 가격에서 50% 할인) 이며, 어떤 계획에서도 좌석 수수료가 없습니다. 제품 세부 사항은 AI 재개시력검정 페이지에서 0~100 점수를로 표시됩니다.
자주 묻는 질문
재개시험 검사는 뭐죠?
재직검사는 누가 더 자세히 살펴볼 수 있는지 결정하기 위해 첫 번째 신청서를 통과합니다. 팀들은 키워드 필터, AI 점수를 받거나 세 가지의 혼합으로 손으로 합니다.
키워드 검색을 통해 라이프러미를 스캔하는 것은 여전히 유용합니까?
예, 간호사 자격증, CDL, CPA, 보안 허위 또는 필요한 언어와 같은 고정된 이름의 바이너리 요구 사항에 대해 일치 확인하고, 인증서 자체를 확인하세요.
ATS 시스템은 75%의 서브를 거부합니까?
발표된 방법은 그 숫자를 뒷받침하지 않습니다. 우리가 발견한 가장 오래된 자료는 2012년 컴퓨터월드 기사가 있습니다. 그 기사는 취업자 추적 시스템을 극복하는 데 도움이 된 직장을 찾는 서비스 회사인 프리펠에 기인된 것입니다. 데브의 견해에 따르면 대부분의 ATS는 침묵으로 삭제하는 것이 아니라 순위와 분류합니다.
AI가 스스로 검진 결정을 내려야 하는가?
데브의 견해로는 아니죠 도구가 순위를 세우고 요약하도록 해 주며, 모든 거부와 진전을 위해 사람을 유지하십시오. 각 결정에 대해 한 줄의 이유를 적어주십시오. 특히 점수에 동의하지 않을 때요.
더 많은 검진 및 고용 안내서는 Curriculo ATS 블로그에 있습니다.
Curriculo ATS에서 자유롭게 시작]
