分析結果の理解

テックリクルーターとして、これらの結果は候補者があなたの技術的ジョブ要件にどれだけ適合するかを迅速に評価するのに役立ちます。

結果コンポーネント

• スコア: テックポジションのフィットのための1-100評価、迅速なスクリーニングのためのカラーコード付き。
• 理由: スコアの詳細な説明、技術的スキルと経験のギャップを強調。
• タグ: 技術的基準のサブスコア、例 “React専門知識: 95”。
• 名前: 履歴書からの候補者名。
• 教育: 関連する技術的教育のサマリー。
• 経験: テックキャリア履歴の概要。
• エンリッチ: LinkedInデータがテックプロファイル分析を強化したかどうかを示す。
• LinkedInリンク: テックタレント評価のための完全プロファイルへの直接アクセス。

結果例

UIテーブルで、あなたは見ます:

• 名前: 候補者名
• 教育: MITでのコンピュータサイエンスBS
• 経験: Googleでのシニアエンジニア
• スコア: 76 (カラーコード付き)
• 理由: “強固な技術的基盤だがシニアロールのためのリーダーシップ経験が限定的…” (フルツールチップ)
• タグ: フロントエンド (95), 5年以上経験 (80)
• エンリッチ: はい、LinkedInリンク付き

これらの洞察を使用してテック候補者を優先し、リクルートメントパイプラインを最適化。

次は何ですか？

• クレジットと請求 テックリクルートメントコストの管理のため。
• プライバシーとストレージ 候補者データの扱いのため。