Gumagamit kami ng mga analytics cookie upang maunawaan kung paano ginagamit ang site na ito. Opsyonal ang mga ito at walang anuman dito ang titigil sa paggana kung tatanggihan mo — hindi kami nagtatakda ng mga cookie para sa advertising o cross-site tracking sa alinmang paraan.
Patakaran sa Cookie
✦ Pag-hire na Nauuna ang Tao. Semantic na Pag-unawa. Deterministikong Pagmarka.
Pag-hire na Semantiko
Pinagsasama ng Expertini ATS ang buong saklaw na semantikong pag-unawa sa deterministikong Candidate Match Scoring™ upang suriin ang mga kandidato batay sa ebidensya—hindi sa mga keyword. Ang bawat rekomendasyon ay naipapaliwanag, naiaulit, at nananatili sa ilalim ng kontrol ng tao.
Ginawa para sa HR/mga recruiter na pinahahalagahan ang ebidensya, pagkakapare-pareho at transparency.
Mula noong 2008 · malayang pinatatakboDeterministikong pagmamarka, hindi hula sa black-boxAng bawat marka ay nasusuri at binabanggit ng ebidensya
Ang Expertini Proprietary CMS Score
96%
Michael J.
Senior Full Stack Developer
Itinutugma ang kahulugan, hindi lamang ang pagtutugma ng mga salita.
Buong-Saklaw na Semantikong Pang-unawaNagbabasa ng mga CV para sa kahulugan at ebidensya — hindi keyword bingo
Pag-unawa na Tinutulungan ng IntelligentGinagamit lamang para sa pag-unawa sa wika — hindi kailanman upang magtalaga ng marka
Deterministic ScoringMagkatulad na mga input. Magkatulad na ebidensya. Magkatulad na marka. Sa bawat oras.
Ang mga Tao ang NagpapasyaAng marka ay nagbibigay ng impormasyon sa iyong paghuhusga — hindi nito kailanman pinapalitan ito
0Mga live na trabaho na na-index ▲ lumalaki araw-araw
0Buwanang naghahanap ng trabaho ▲ sa buong network
0Mga platform ng trabaho sa bansa ▲ 40+ espesyalistang board
0Deterministic scoring ▲ parehong mga input, parehong marka
TaoBawat huling desisyon ▲ ang marka ay nagbibigay-alam lamang
KUNG PAANO GUMAGANA ANG EXPERTINI ATS
Malinaw. Naaulit. Maipagtatanggol.
Pag-unawa sa wika kung saan ito nakakatulong, simpleng aritmetika kung saan ito mahalaga, at isang tao na nagpapasya sa huli. Ang bawat marka ay masusundan pabalik sa ebidensya na gumawa nito.
HAKBANG 1 · PAG-UNAWA SA TUNGKULIN
Basahin ang Tungkulin
Bago markahan ang sinuman, tinitiyak namin na nauunawaan ang mismong tungkulin — sa sariling mga salita ng employer, hindi sa isang template.
Ang bawat kinakailangan ay tinutukoy at binibigyan ng timbang ayon sa kung paano ito binigkas ng employer — ang "must have" at "required" ay may pinakamabigat na timbang (JRIS 90–100), ang "preferred" ay nasa gitna (50–70), ang "a plus" ang pinakamababang timbang (30–50)
Ang mga hard blocker ay hiwalay na minarkahan, kaya ang isang nawawalang mandatoryong kwalipikasyon ay hindi kailanman pinapantayan ng mga malalakas na marka sa ibang lugar
Ang mga timbang ay nakikita at nababagay — walang anuman ang ipinapalagay sa iyong likod
Sumulat nang natural; walang espesyal na syntax na dapat matutunan
Tip: mas malinaw ang iyong wika ng kailangan/ginustong/a-plus, mas matalas ang iyong shortlist. Ang aming assistant sa pag-draft ng maipaliliwanag na mga rekomendasyon ay sumusulat sa eksaktong istrukturang ito.
HAKBANG 2 · PAG-UNAWA SA TAO
Anonymisation ng PII
Ang CV ay kuwento ng isang tao. Kinukuha namin ang ebidensya — at inaalis ang lahat ng maaaring maging dahilan ng pagkiling ng mambabasa bago magsimula ang pagsusuri.
Ang mga kasanayan, karanasan, edukasyon at mga sertipikasyon ay kinukuha mula sa mga PDF o DOCX na CV
Ang mga pangalan, edad, mga marker ng kasarian, mga larawan at mga tagapagpahiwatig ng lokasyon ay inaalis bago ang anumang semantic na pagsusuri — ang matching engine ay hindi kailanman nakikita ang mga ito
Ang buong orihinal na CV ay nananatiling available sa iyong mga tagasuri ng tao, eksakto tulad ng pagkaka-sumite
GDPR bilang default: ang data ng kandidato ay tinatanggal pagkatapos ng 24 na buwan, at ang mga kandidato ay nakakakuha ng totoong account sa kanilang lokal na site ng Expertini upang pamahalaan ito
Ang ranggo ay batay sa ebidensya ng mga kasanayan — hindi kailanman sa pangalan, edad, kasarian, o kung saan nakatira ang isang tao.
HAKBANG 3 · BUONG-LAKAS NA SEMANTIKONG PAG-UNAWA
Magtugma sa Kahulugan
Ang tradisyonal na paghahanap ng keyword ay nagbibigay ng gantimpala sa sinumang naglalaro sa mga buzzword. Ang semantikong pag-unawa ay nakakahanap ng mga taong talagang gumawa ng trabaho.
"Pinamunuan ang migrasyon ng Django na naglilingkod sa 2M na gumagamit" ay tumutugma sa kinakailangan sa Python — kahit na ang salitang "Python" ay hindi kailanman lumitaw
Ang bawat kinakailangan ay nakakakuha ng Candidate Skill Score (CSS) na sinusuportahan ng mga tiyak na sipi sa CV na nagpapatunay dito
Ang pag-unawa sa wika ang lamang na lugar kung saan ginagamit ang Artipisyal na Intelihensiya — binabasa at iniuugnay nito ang teksto; hindi ito kailanman nagbibigay ng marka
Ang bawat laban ay nag-uugnay pabalik sa ebidensya nito, upang ma-verify mo ang anumang pag-angkin sa ilang segundo
Sa aming kaalaman, walang ibang ATS ang nagpapatakbo ng semantic matching sa buong saklaw na ang marka ay pinapanatili na ganap na deterministic.
HAKBANG 4 · DETERMINISTIC NA PAGMARKA
Markahan sa Pamamagitan ng Matematika
Ang numerong nagaranggo sa isang tao ay dapat na matematika na maaari mong suriin — hindi opinyon ng isang modelo.
CMS = Σ (CSSi × JRISi) / Σ JRISi
Isang nai-publish na pormula: bawat marka ng kasanayan ay pinarami ng bigat ng kinakailangan nito, pinagsama-sama, at isinapormal — iyon ang buong pagkalkula
Parehong CV + parehong paglalarawan ng trabaho = parehong marka, sa bawat pagkakataon, magpakailanman
Ang pamamaraan ay isinumite sa isang bukas na repositoryo ng pananaliksik para suriin ng mga mananaliksik, at bukas na dokumentado — mababasa ng mga auditor, legal na koponan at mga kandidato nang eksakto kung paano nabuo ang isang marka
Walang mga nakatagong timbang ng modelo, walang drift, walang "nagpasya ang algorithm"
Ang buong pamamaraan ay nai-publish sa research.expertini.com — "From Stochastic to Deterministic" (Expertini Research Team, 2026).
HAKBANG 5 · ANG TAWAG NG TAO
Ikaw ang Magpasya
Ang CMS ay nagaranggo at nagpapaliwanag. Ang iyong koponan ay nakikipanayam, humahatol, at kumukuha. Ang pagkakasunud-sunod na iyon ay hindi kailanman binabaliktad.
Dumadating ang mga kandidato na may ranggo na may mga pagkasira sa antas ng dimensyon — tingnan nang eksakto kung aling mga kinakailangan ang pinapatunayan ng bawat tao, at kung gaano kalakas
Hindi sumasang-ayon sa marka? Nakikita ang bawat input, kaya makikita mo kung bakit at kumilos ayon sa iyong sariling paghuhusga
Ang mga paglipat ng yugto ng iyong koponan, mga marka, at feedback sa panayam ay nabubuhay kasama ng marka — ipinapaalam ng sistema, ang mga tao ang nagpapasya
Ang isang kumpletong audit trail ay nagtatala ng bawat desisyon, handa para sa anumang pagsusuri sa pagsunod
Ang isang matapat na tool ay ginagawang mas mabilis at mas dokumentado ang iyong paghuhusga. Hindi nito ito pinapalitan.
LIVE · CMS ENGINE SANDBOX
I-drag ang mga timbang. Panoorin ang matematika.
Ito ang eksaktong pormula na tumatakbo sa produksyon: CMS = Σ(CSS × JRIS) / Σ(JRIS). Ang JRIS ay kung gaano kritikal sinasabi ng employer na ang isang kinakailangan; ang CSS ay ang ebidensyang natagpuan sa naka-anonymise na CV. Walang intelligent na humahipo sa numero — subukang ipagawa itong mag-hallucinate. Hindi mo magagawa.
Python & Distributed Systems DAPAT MAYROON
Cloud Architecture (AWS/GCP)KINAKAILANGAN
Pamumuno sa KoponanMAS GUSTO
Mga Kontribusyon sa Open-SourceA PLUS
MARKAHANG CMS
0%
—
Aktibo ang mahigpit na hadlang — ang isang mandatoriyong kinakailangan ay may zero na ebidensya. Naka-pin sa 0 ang CSS; hindi ito maitatago ng mga kalakasan sa ibang lugar.
Σ(CSS × JRIS) = 0 Σ(JRIS) = 0 CMS = 0 / 0 = 0
Magkaparehong input → magkaparehong marka, sa bawat pagpapatakbo. Lumalabas ang transparency na ito sa audit PDF ng bawat kandidato.
I-drag ang isang kandidato sa Shortlist o Rejection — o i-tap ang ✓ / ✗. Ipinaliwanag nang live ng Deterministikong Makina ang dahilan nito, gamit ang parehong matrix ng patakaran at ebidensya sa likod ng markang iyon.
Deterministic Engine nagpapakita: Sophia M.
Mga mahigpit na kinakailangan para sa pag-post ng trabaho na ito — mga pass/fail gate, hiwalay sa pangkalahatang marka
100%
Pagsunod sa Patakaran
Ranggo → Magpasya
SMART RANKING · i-drag ang isang chip, o gamitin ang ✓ ✗ ⇪ — nilo-load ng ⇪ ang ebidensya ng kandidatong iyon sa sandbox sa itaas
✓ Shortlist
✗ Tanggihan
ANG KAPANGYARIHAN NG MARKA NG CMS
Holistic na Ebalwasyon ng Kandidato Higit sa Pagtutugma ng Keyword
Sinusuri ng Expertini CMS ang bawat kandidato sa mahigit 10 sukat na nagmula sa iyong aktwal na paglalarawan sa trabaho. Mag-swipe sa 7 mga industriya — ang marka, ang mga pagsusuri sa pagsunod, at ang pinagbabatayan na mga semantikong pagtutugma ay nagbabago nang sabay-sabay.
Ang parehong sampu-pampamahaging sukat, na pare-parehong inilalapat sa bawat industriya — kailanman ay hindi generic na template, palaging nagmula sa totoong deskripsyon ng trabaho.
Mga Kasanayan at Kakayahan
Kahusayan sa Wika
Karanasan at Pagkakatulad ng Papel
Mga Inaasahan sa Suweldo
Pagtutugma ng Industriya at Domain
Antas ng Senioridad
Edukasyon at Mga Sertipikasyon
Pagkakaangkop sa Kultura (Pinapagana ng Katalinuhan)
Lokasyon at Pagkakaroon
Potensyal sa Paglago ng Karera
Michael J.
Senior Full Stack Developer
London, United Kingdom
96%NAPAKAHUSAY
Pagkakahati ng marka
Deterministic na pagsunod
PAANO GUMAGANA ANG SEMANTIC MATCHING PARA SA IT
Naghahambing kami ng kahulugan, hindi mga salita.
Ang bawat sipi ng CV at kinakailangan sa trabaho ay kino-konbertir sa isang vector — libu-libong mga numero na kumukuha ng kahulugan. Sinusukat ng makina ang anggulo sa pagitan ng mga vector: cosine similarity. Malapit na anggulo, malapit na kahulugan, anuman ang ibinahaging bokabularyo.
HIGIT PA SA ISKOR — ANG PAREHONG SANDBOX, BUONG FUNNEL
Ang screening ay ang unang hakbang. Tayahin, interbyuhin, magpasya — sa isang lugar.
Ang platform ay lumilikha din ng mga pagtatasa na tiyak sa posisyon mula sa paglalarawan ng iyong trabaho, nagpapatakbo ng mga async video interview, at pinapanatili ang bawat pagsusuri sa talaan ng kandidato. Subukan ang mga demo sa ibaba — sample data, ganap na interactive.
1 · Ang isang REST endpoint ay biglang nagbalik ng lumang data pagkatapos ng isang deploy. Alin ang pinaka-malamang na unang suriin?
Cache headers / CDN invalidation sa mga binagong tugon
Palitan ang pangalan ng endpoint at muling i-deploy
Taasan ang alokasyon ng CPU ng server
2 · Mabagal ang query na nag-a-filter sa customer_email sa isang 10M-row na talahanayan. Ang karaniwang solusyon?
I-load ang talahanayan sa memorya ng aplikasyon
Palitan ang column sa buong-tekstong paghahanap
Magdagdag ng index sa customer_email
3 · Kailangan ng dalawang serbisyo ang parehong lohika ng pagpapatunay. Pinakamahusay na kasanayan?
Kopyahin ang code sa parehong mga serbisyo
I-extract ito sa isang nakabahagi at may bersyong library
I-route ang bawat tawag sa pamamagitan ng isang serbisyo upang ma-validate
Sa produkto, ang mga tanong ay nabubuo mula sa iyong paglalarawan ng trabaho (5–50, mga halo-halong format). Ang maramihang pagpipilian ay awtomatikong nagmamarka sa pagsusumite; ang mga bukas at code na sagot ay pumupunta sa pagsusuri ng intelligent na may pag-override ng tao sa bawat sagot — ang isang marka ay hindi kailanman awtomatikong nagtatanggol sa sinuman.
1 · Ang isang stakeholder ay humihingi ng bagong feature sa kalagitnaan ng sprint at sinasabing ito ay apurahan. Ano ang una mong ginagawa?
Idagdag ito nang tahimik at magtrabaho nang gabi para maipagkasya ito
Linawin ang epekto, pagkatapos ay muling unahin nang hayagan sa may-ari ng produkto
Tanggihan — naka-lock ang sprint, walang eksepsiyon
2 · Mariin kang hindi sumasang-ayon sa komento ng pagsusuri ng isang kasamahan sa iyong trabaho. Ang iyong susunod na hakbang?
Talakayin ito nang 1-sa-1 na may ebidensya, at i-escalate lamang kung hindi pa rin kayo magkasundo
Ilapat pa rin ang pagbabago upang maiwasan ang alitan
Sumagot nang publiko na nagpapaliwanag kung bakit sila mali
Ang mga sagot sa senaryo ng sa produkto ay sinusuri laban sa isang nakatagong gabay sa rubrik — ang intelligent ay nagmumungkahi ng marka na may katuwiran, at kinukumpirma o pinapawalang-bisa ng isang human recruiter ang bawat punto.
Totoong mga sample na sagot — boses at lahat. Nagre-record ang mga kandidato ng mga naka-balangkas na sagot sa kanilang sariling oras, walang kailangang pag-iskedyul; ang mga pag-record ay nakatira sa aplikasyon ng kandidato, na naka-gated sa iyong koponan sa pag-hire.
Emily J.
Q1 · "Ikuwento sa amin ang isang proyekto na ikinagagalak mo" · 0:08
Semantiko Nauunawaan ang kahulugan, hindi lamang mga keyword
Deterministic MatchingMakina na nakabatay sa panuntunan para sa 100% pagiging maaulit
NaipapaliwanagAng bawat marka ay transparent at auditable
Pag-hire na Walang PagkilingInalis ang PII bago ang anumang pagsusuri ng LLM
Tuloy-tuloy na PagkatutoBumubuti sa pamamagitan ng feedback at tunay na datos sa pag-hire
Antas Pang-EnterpriseLigtas, nasusukat, maaasahan — sa aming sariling cluster
Tingnan ang iyong susunod na mahusay na pag-upa sa loob ng 30 minuto.
Mag-book ng live demo — irere-rank namin ang mga tunay na kandidato laban sa isang tunay na paglalarawan ng trabaho sa harap mo, pagkatapos ay bibigyan ka namin ng libreng pagsubok.
Kumusta! Ako ang Intelligent Product Expert ng Expertini. Magtanong sa akin ng anuman tungkol sa aming mga solusyon, kumuha ng patnubay sa anuman sa aming mga Tool sa Pag-hire, o sabihin lamang sa akin kung ano ang sinusubukan mong gawin — ituturo ko sa iyo ang tamang direksyon. Para sa mga isyu na partikular sa account, mag-email sa support@expertini.com.
Nag-iisip ang
Idagdag ang iyong pangalan at email sa trabaho upang simulan ang pakikipag-chat — ginagamit namin ang mga ito para lamang mag-follow up sa iyong tanong kung kinakailangan.
