Commencez par le brief, pas le score
Quand quelque chose ne va pas, la tentation est de regarder le score. Le score est le symptôme. Le bref (vue à 3 colonnes) est l'endroit où vit le diagnostic. Le bref montre ce que l'IA a réellement vu et comment il l'a pesé.
Ouvrir le profil du candidat, lire la colonne 1 (Pourquoi ils correspondent) d'abord, puis la colonne 3 (Things to Considér). La plupart du temps, l'explication d'un score surprenant est dans l'une de ces deux colonnes. Le reste de cet article suppose que vous avez fait cela et le mémoire n'explique toujours pas la sortie.
Symptôme : les scores sont uniformément bas dans la piscine
La cause la plus probable est les critères de base trop étroits ou trop spécifiques.
Un critère comme « cinq années d'expérience dans la fintech de la série B dans la région du CCG » produira de faibles scores dans l'ensemble du jury, car presque aucun candidat ne correspond précisément à ce critère. L'IA fait son travail; les critères sont irréalistes.
La solution consiste à élargir le critère. Remplacer les fourchettes exactes par des seuils ("cinq ans plus" au lieu de "cinq exactement"), remplacer les industries étroites par des catégories plus larges ("services financiers" au lieu de "série B fintech"), et diviser les critères uniques en deux ("expérience en finance" pondérée Haute, "expérience de la région" pondérée Moyenne).
Un bon contrôle de la santé mentale : visez un top dix des candidats avec Resume Match dans la gamme 70 à 95. Si votre candidat le plus classé est inférieur à 70, les critères sont trop étroits. Si votre candidat le moins classé est supérieur à 80, les critères sont trop lâches.
Symptômes : les scores sont uniformément élevés à travers la piscine
L'image du miroir. Les critères de base sont trop vagues, trop peu ou trop pondérés. L'IA ne peut pas différencier les candidats parce que les critères ne les différencient pas.
Deux corrections. La première consiste à ajouter des critères. Un emploi comportant deux critères produira un bassin de points identiques; un emploi comportant six critères bien écrits produira un classement significatif. La seconde consiste à revérifier les poids. Si chaque critère est pondéré, le poids élevé perd son sens.
Symptôme : la note d'un candidat est très loin de ce que vous attendiez
Trois choses à vérifier.
- Est-ce que l'analyse du CV a été correcte ? Ouvrez le profil du candidat et regardez les champs parsés à côté du CV original. Si l'analyse est erronée (un titre d'emploi apparaissant comme une compétence, un CV arabe qui a analysé de gauche à droite, des dates qui ont été massacrées), l'IA marque contre de mauvaises entrées. Pour les CV et les CV arabes qui utilisent des mises en page non standard (des dessins graphiques lourds, des mises en page à deux colonnes avec des images), l'analyse peut parfois échouer. La correction consiste à cliquer sur "Reparse CV" dans les actions de profil, qui lance à nouveau l'analyseur et résout généralement le problème.
- Les critères sont-ils effectivement appariés? Lisez attentivement la colonne 1 du mémoire. Si l'IA pense que le candidat correspond à un critère qu'il n'a évidemment pas, le critère est probablement formulé de façon ambiguë. Modifier le critère pour être plus précis.
- Une question a été posée ? Posez des questions sur une évaluation des compétences que les candidats sont disqualifiés indépendamment de leur match de reprise. Un candidat avec un CV fort et un faible classement général est parfois le résultat d'un knockout qui n'était pas destiné à être un. Vérifiez les résultats de l'évaluation sur le profil.
Symptom: la recommandation dit Advance mais le mémoire dit le contraire
La recommandation est une synthèse. Il pèse les deux scores, le bref et tous les résultats d'évaluation. Parfois, il fait surface à une avance sur un candidat dont la colonne Choses à considérer est longue, parce que les bonus ou le poids de la note l'emportent sur les préoccupations dans le calcul de l'IA.
Si cela se produit assez souvent pour être perceptible, les Critères de base ne comprennent probablement pas les choses qui vous intéressent réellement. Ajouter des critères pour les lacunes que vous continuez de voir dans la colonne 3. L'IA ne peut pas peser ce qu'il n'a pas été dit de regarder.
Vous pouvez également supprimer la recommandation sur un candidat spécifique (couvert dans l'article précédent). C'est une solution pour le cas individuel, pas pour le modèle.
Symptôme : la correspondance des compétences de l'IA est beaucoup plus faible que la correspondance des résultats
C'est l'un des désaccords les plus utiles entre les deux notes. Cela signifie généralement que le CV du candidat lit bien pour le rôle, mais l'expérience sous-jacente réelle ne s'aligne pas aussi fortement. AI -l'écriture assistée de reprise produit souvent ce modèle.
Ce n'est pas un problème à résoudre. C'est le système de double notation faisant exactement ce qu'il a été construit pour faire: attraper les candidats dont le document est plus fort que leur expérience. Lisez le mémoire de 3 colonnes, en particulier la colonne 3, et décidez si les résultats de l'évaluation (si vous les avez) ou une entrevue peuvent combler l'écart.
Le cas inverse (Skill Match beaucoup plus élevé que Resume Match) est le plus intéressant. Cela signifie généralement que le candidat est sous-estimé par son propre CV. Il vaut mieux regarder de plus près.
Quand contacter le support
La plupart des problèmes d'IA sont des problèmes de configuration, et les problèmes de configuration sont plus rapides à résoudre que d'augmenter. Contactez le support lorsque :
- La même analyse se produit à plusieurs reprises sur les candidats d'une source précise.
- Une note change sans changement aux critères de base, aux candidats ou aux évaluations.
- L'assistant retourne des réponses incohérentes à la même question sur le même onglet dans la même session.
- Tout ce qui ressemble à l'IA fait quelque chose que vous ne pouvez pas expliquer en lisant le mémoire et les critères.
Le chemin complet est en contact avec le support Talinty.
