İşe Alımda Yapay Zeka ile CV Tarama

İki farklı iş aynı adla anılıyor. Birincisi okuma: PDF'ten deneyim, eğitim, dil, proje ve sertifika alanlarını çıkarıp sabit bir şemaya yerleştirmek. İkincisi puanlama: bu alanların belirli bir ilanın gereksinimlerini karşılayıp karşılamadığına bakmak. Bu sayfa birinci katmanı anlatıyor, ilana göre sıralama pozisyon uyum skorunun konusu.

Ayrımın pratik karşılığı şu: okuma ilandan bağımsızdır. Aynı CV hangi ilana başvurursa başvursun aynı şemaya çıkarılır, aynı deneyim yılı hesaplanır. İlana bağlı olan yalnızca ikinci katmandır, o yüzden aynı aday iki ilanda iki farklı uyum puanı alabilir.

Okuma bittikten sonra yapılandırılmış profilden bir arama metni kurulur ve bölüm bölüm parçalanır: her deneyim ve her proje ayrı parça olur, kimlik ve özet bloğu tek parça kalır. En fazla 10 parça vektör olarak saklanır. Parçalama, kanıt aramasının tüm belgenin ortalaması yerine odaklı bir pasaj döndürmesi içindir.

• Aday başvuru formunu gönderdiğinde analiz isteği bekletmez: kayıt açılır, onay ekranı hemen görünür, analiz arka planda koşar
• Panelde görünen ilerleme dört adım: CV Okunuyor, Metin İşleniyor, Yapay Zeka Analizi, Sonuçlar Kaydediliyor
• Yapılandırılmış veri hazır olduktan sonra altı anlatı analizi paralel koşar: özet, beceri, eğitim, dil, sosyal beceri, deneyim
• Analiz edilememiş başvurular için günlük bir tarama işi var; toparlanan her başvuru olay kaydına düşer

Aday tarafında kabul edilen tek biçim PDF. Yapısal kapı, PDF olmayan dosyayı, 5 MB üstünü, şifre korumalı PDF'i ve sayfa sınırını aşan dosyayı analize hiç sokmaz; sayfa tavanı varsayılan 15 ve ortam değişkeniyle değişir. DOCX ve diğer biçimler yalnızca Kurumsal paketteki Drive içe aktarımında geçerli, orada da PDF'e çevrildikten sonra aynı akıştan geçer.

Kapı kredi düşümünden önce koşar. Fatura, tez ya da sözleşme yüklenmişse hiç hak harcanmaz, koşu başarısız işaretlenir ve iade gerekmez. Belge sınıflandırıcıya veri olarak verilir, komut olarak değil; aranan şey bir kelime kalıbı değil, ifadenin kime hitap ettiğidir. Adayın kendi yetkinliğini anlatması yönlendirme sayılmaz.

Yönlendirme işareti bulunması analizi durdurmaz. Kayıt insan incelemesi kuyruğuna girer, tespit edilen ifade İK'ya birebir gösterilir, adaya dönük hiçbir metin değişmez ve aday elenmez. Ölçümde gizli metnin puana etkisi iki yöntemde de sıfır çıktı; sebebi tarama değil, madde başına birebir alıntı zorunluluğu.

Çıkarım tek bir çok kipli çağrıdır: PDF olduğu gibi modele gider, çıktı sıcaklık 0 ile alınır ve bir şemaya karşı doğrulanır. Şema tutmazsa çıkarım hata verir, kısmi veri kaydedilmez. Alanlar sabittir: kişisel bilgi, özet, deneyimler, eğitim, beceriler, diller, projeler, sertifikalar, başarılar ve yayınlar.

Tarihler serbest metinden tek biçime çevrilir. 03/2024, 2024-03-01, Mart 2024 ve March 2024 hepsi aynı biçime iner; çözülemeyen tarih boş kalır. Adayın kendi yazdığı tarih hassasiyeti de kaydedilir: yalnız yıl yazılmışsa alan öyle işaretlenir ve sert kriter kapısı bunu eşiğe yakınken bilinmiyora çevirir, adayı elemez.

Çıkarımdan sonra kod tarafında bir düzeltme katmanı çalışır: proje olması gereken bir kayıt deneyime düşmüşse taşınır ve düzeltme gerekçesiyle kaydedilir. Normalizasyon rol unvanlarını ve derece adlarını tek yazıma çeker ama orijinali silmez, ayrı alanda saklar. Dil seviyesi CV'de nasıl yazıldıysa aynen çıkarılır; tek ölçeğe çevirme sonraki adımda ve tek yerde yapılır.

• Çalışma türü CV'nin kendi ifadesinden alınır, çıkarsanmaz; gönüllülük ayrı bir tür, çünkü profesyonel unvanlı gönüllü bir rol anahtar kelimeye bakılarak iş sayılıyordu
• Her deneyim satırında şirket, pozisyon, tarih, sorumluluk, başarı ve teknoloji alanları ayrı tutulur
• Eğitim tarafında okul, bölüm, derece, yıl, not ortalaması ve devam durumu ayrı alanlardır
• Çıkarım güvenilirliği orta ya da düşük çıkarsa İK ekranda uyarı görür, veri gizlenmez

Toplam deneyim yılı bir tahmin değil, kodda yapılan bir hesap. Çakışan roller tek kez sayılır, yarı zamanlı roller yarım ağırlıkla girer, staj ve gönüllü çalışma profesyonel yıla girmez, devam eden rol analiz tarihine sabitlenir. Hesabın gerekçesi de kayda geçer: çakışma tekilleştirildi, yarı zamanlı yarıya indirildi, staj hariç tutuldu, tarih geçersiz.

Modelin verdiği kıdem etiketi bu hesaba göre yukarıdan kırpılır. Model senior dese de yıl tutmuyorsa etiket düşürülür; staj başvurusunda tavan junior kalır. Boyut puanı da modelin verdiği bir sayı değil, sabit bir kanıt listesinin karşılanma oranıdır.

Toplamdaki karşılığı şu: genel puanın %89'u CV'den kodla hesaplanır, modele sorulmaz. Model sayı üretmiyor, madde madde "bu CV'de kanıtlı mı" sorusuna cevap veriyor ve kararının yanına birebir alıntı bırakıyor.

Analiz tamamlandıktan sonra belge seviyesinde bir anomali taraması koşar ve iki doldurma sinyalini birleştirir: beyan edilen beceri sayısı eşiği aşıp kullanım oranı eşiğin altında kalırsa, ya da hiçbir deneyimde geçmeyen beceri adlarının belgedeki kelimelere oranı eşiği aşarsa işaret düşer. Varsayılan eşikler 25 beyan, %35 kanıt oranı, %3 karşılıksız anahtar kelime yoğunluğu ve 1 ay gelecek tarih toleransı; hepsi şirket ayarlarından değişir.

Beceri eşleşmesi birebir eşitlik değil kanonik bir çözücüdür: React, React.js, ReactJS ve React 18 tek teknolojidir, karşılaştırma ASCII katlamalı yapılır, yani "Yazılım" ile "Yazilim" tek beceridir. Yoğunluk sinyali kısa CV'lere karşı yanlı çalışmasın diye iki alt taban taşır: 40 kelimenin altında hiç ölçülmez, 6 karşılıksız becerinin altında sinyal üretmez. Ölçülen sınır da burada: kendi ölçümümüzde belge seviyesindeki bu eşik orta ölçekli doldurmayı kaçırdı.

İşaretin sonucu eleme değil, kanalın kapanması: doldurma işareti varsa yalnız beceri listesinde geçen bir madde puan kazanmaz. Görünmez metin tespiti yapılmıyor ve bu yazılı bir karar: bir metnin rengi ve saydamlığı PDF'in sıkıştırılmış içeriğinde okunmuyor, projede bunu açacak bir kütüphane de yok. Yapay zeka hiçbir başvuru durumunu kendiliğinden değiştirmez, sistem geçmiş işe alım sonuçlarından da öğrenmez.

• Bir CV analizi tam olarak bir yapay zeka değerlendirme hakkı harcar; analiz ortasında hata olursa hak otomatik iade edilir
• Bütünlük kapısı, parçaların vektöre çevrilmesi ve puanın yeniden hesaplanması hak harcamaz; bunlar aboneliğe dahildir
• Aynı dosya ikinci kez yüklenirse analiz CV'yi indirmeden döner; dosya farklı ama olgular aynıysa çıkarım koşar ve altı analiz önbellekten gelir
• Bayatlama dört imzaya bakar: dosya özeti, kriter özeti, puanlama yapılandırması özeti ve analiz sürümü
• Aynı olgu kümesi başka bir başvuruda görülürse aynı aday için bilgi notu, farklı aday için insan incelemesi kaydı düşer
• Kişisel veri görme yetkisi olmayan kullanıcıda eşleşen CV pasajı ve alıntılar sunucuda maskelenir, işaretin kendisi kalır