TalentMind AI:

быстрая оценка кандидата по интервью с помощью ИИ

Загружайте аудио/видео собеседований и получайте визуальный профиль и отчёт по софт-скилам с оценками по кандидату
Что умеет система?
Опыт, навыки, зарплатные ожидания и формат работы собраны в удобном профиле.
Профиль кандидата
1
2
Сильные стороны и риски
Прозрачная картина по кандидату
3
Карта софт скилов
ИИ формирует карту компетенций и визуальный профиль по ключевым навыкам.
4
Кейсы
по STAR-модели
Истории кандидата в формате
«ситуация – задача – действия – результат».
5
Совместимо
с любой HRM
Сервис интегрируется с любой HRM-системой и адаптируется под ваши HR-процессы.
Как работает продукт:
Загрузка интервью кандидата в формате аудио или видео
Speech-to-Text анализ интервью с высокой точностью распознавания
Лингвистический и психо-лингвистический анализ речи
Обработка данных обученной моделью на основе датасета
Отчёт компетенций с оценками по кандидату
Калькулятор стоимости и выгоды
Калькулятор стоимости и выгоды:
80
20 1000
3
1 6
120 000
30 000 ₽ 500 000 ₽
80 000
5 000 ₽ 500 000 ₽
27
1 90
Цена кадровой ошибки на 1 сотрудника, ₽
0 ₽
Годовые затраты «сейчас»
0 ₽
Годовые затраты «после внедрения»
0 ₽
Экономия, ₽ после внедрения TalentMind
0 ₽
Ключевые преимущества:
Ускорение найма —сокращение времени на оценку кандидата до 80%
Точность выше классических оценок, обучение на реальных интервью
Анализ эмоций кандидата на основе видео (скоро появится)
Сравнение кандидатов (скоро появится)
Дозагрузка данных после нескольких итераций интервью (скоро появится)
Развёртывание внутри периметра клиента (персональные данные не покидают компанию)
Снижение ошибок найма и уменьшение оттока сотрудников
Сократите ошибки найма и ускорьте процесс подбора с помощью ИИ-анализа интервью
Готовы улучшить процесс поиска и найма сотрудников?
Вопросы и ответы:
На данном этапе наша система использует лингвистический анализ текста. 
Запись телефонного интервью транскрибируется. Затем в ответах кандидата мы находим развернутые ответы и анализируем их по методологии STAR. Такой подход позволяет получить достаточно высокую точность скоринга софт-скилов, сравнимую с точностью опытного HR-специалиста. 

В дальнейшем мы планируем использовать видео-интервью для анализа вербальных и невербальных сигналов кандидата. Мы планируем научить нашу модель оценивать используемую лексику, темп и уверенность голоса. Параллельно анализировать видеоряд, распознавая мимику, жесты и зрительный контакт. Совокупность этих данных позволяет составить объективный профиль софт-скилов кандидата, выявляя такие качества, как коммуникабельность, стрессоустойчивость и лидерский потенциал.