top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

Daxtra Luncurkan TalentFlow AI untuk Meningkatkan Efisiensi Perekrut

Generatived

19/3/25, 13.30

Daxtra telah meluncurkan TalentFlow, perangkat lunak baru bertenaga AI yang dirancang untuk meningkatkan proses akuisisi bakat perekrut. Perangkat lunak ini bertujuan untuk mengotomatiskan dan menyederhanakan pencarian, pencocokan, penyaringan, dan keterlibatan kandidat dengan tujuan meningkatkan hasil perekrutan. Dengan memanfaatkan teknologi canggih seperti NLP, pembelajaran mesin, dan agen AI, TalentFlow secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan perekrut untuk mencari dan menyaring kandidat, yang berpotensi mengurangi waktu perekrutan hingga 50%.

Kemampuan TalentFlow mencakup algoritme berbasis AI yang menyederhanakan proses penemuan bakat di berbagai platform, termasuk ATS, HRIS, papan pekerjaan, dan saluran sosial. Perangkat lunak ini juga menyediakan pencocokan cerdas yang mengevaluasi kandidat terhadap persyaratan pekerjaan dan memberi peringkat berdasarkan relevansi keterampilan mereka. Selain itu, perangkat lunak ini menyediakan ringkasan dan skor untuk setiap kandidat yang dihasilkan oleh GenAI untuk meningkatkan proses seleksi.

Solusi ini menggabungkan penyaringan otomatis dengan agen GenAI dan Dax yang melakukan percakapan bahasa alami dengan kandidat dalam skala besar. Hal ini tidak hanya meningkatkan tingkat keterlibatan tetapi juga memperkaya pengalaman kandidat selama perekrutan. Daxtra Engage, komponen lain dari TalentFlow, berfungsi sebagai alat penjangkauan yang kuat, meningkatkan pengiriman SMS dan menyediakan opsi untuk komunikasi waktu nyata termasuk SMS, panggilan suara dan video.

CTO Daxtra Don Tomlinson menyoroti pemahaman perusahaan tentang perlunya AI dan otomatisasi dalam perekrutan, dengan mengatakan TalentFlow mengintegrasikan AI ke dalam alur kerja perekrutan sambil mempertahankan pengawasan manusia. CEO Terry Baker menekankan bahwa TalentFlow mewujudkan penerapan praktis AI dalam perekrutan, menawarkan solusi yang tidak dapat dicapai melalui metode tradisional. Perangkat lunak ini dirancang untuk disesuaikan dengan tuntutan perekrutan dan menghemat waktu perekrut. Pihak yang berminat dapat mengunjungi situs web Daxtra untuk melihat demo TalentFlow.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
マイクロソフト、Claude Opus 5.5�の提供を開始

マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、Anthropicが開発した最新AIモデル「Claude Opus 5.5」を開発者向けプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で一般提供開始した。

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、自律型AIエージェントの安全な実行と統制を両立する新機能「Azure Container Apps Sandboxes」の一般提供を開始した。

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、サイバー犯罪プラットフォーム「EvilTokens」のインフラを妨害・無効化したと発表した。

NVIDIAがMoE高速化手法発表

NVIDIAがMoE高速化手法発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデルやバイオ基盤モデルに向けたMoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャの学習効率化手法を公開した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

マイクロソフト、Claude Opus 5.5の提供を開始

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、Anthropicが開発した最新AIモデル「Claude Opus 5.5」を開発者向けプラットフォーム「Microsoft Foundry」上で一般提供開始した。

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

マイクロソフト、AIエージェント実行基盤を提供

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、自律型AIエージェントの安全な実行と統制を両立する新機能「Azure Container Apps Sandboxes」の一般提供を開始した。

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

マイクロソフト、AI犯罪基盤を妨害

24/9/26, 07.00

Microsoft(ワシントン州)は、サイバー犯罪プラットフォーム「EvilTokens」のインフラを妨害・無効化したと発表した。

NVIDIAがMoE高速化手法発表

NVIDIAがMoE高速化手法発表

24/9/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、大規模言語モデルやバイオ基盤モデルに向けたMoE(Mixture-of-Experts)アーキテクチャの学習効率化手法を公開した。

bottom of page