SonicJobs 利用 AI 革新求职申请流程
realtime news Sep 18, 2024 14:40
据 NVIDIA 博客报道，SonicJobs 通过使用 AI 代理将求职申请完成率从 5% 提高到了 26%。
SonicJobs 是 NVIDIA 创业公司孵化计划成员之一，正在通过利用先进的 AI 代理改变求职申请的格局。根据 NVIDIA 博客的报道，该公司已显著提高了求职申请的完成率，从仅有的 5% 提升到了令人印象深刻的 26%。
AI 代理提高求职申请完成率
在最近一集 NVIDIA 的 AI 播客中，主持人 Noah Kravitz 采访了 SonicJobs 联合创始人兼 CEO Mikhil Raja。Raja 解释了公司如何通过 AI 代理使候选人在不重定向的情况下直接在求职平台上完成申请，这是求职放弃的常见原因之一。这一创新解决了招聘行业中的一个主要痛点，即候选人重定向会导致 70% 的跳出率。
SonicJobs 开发的 AI 代理将传统 AI 与大型语言模型（LLM）结合起来，以理解和互动求职申请流程。Raja 强调了微调基础模型的重要性，以创建更有影响力和可扩展的解决方案。
技术创新和收益
SonicJobs 的技术不仅通过简化申请流程为求职者带来了好处，还为雇主提供了显著的优势。通过减少与重定向相关的高跳出率，雇主能够收到更多已完成的申请，从而改进其人才获取指标。
“ 从职位平台的付费点击到雇主收到申请的转化率是招聘广告中最重要的指标，” Raja 指出。行业内的平均申请转化率仅为 5%，这突显了 SonicJobs 解决方案将这一比率提高至 26% 的影响。
AI 代理的演进与未来
Raja 还讨论了 AI 代理的演进，从 AutoGPT 到更为垂直化的 B2B 解决方案。他分享了 SonicJobs 在采用 Agentic AI 时的方法论的重要见解，以及适应性学习飞轮在扩展其 AI 代理技术中的重要性。
对话进一步探讨了 SonicJobs 的垂直化 AI 代理解决方案应用于其他垂直领域的潜力，展示了其创新技术的广泛适用性。
给公司的建议
Raja 为当前试图招聘的公司提供了建议，强调了准确性的必要性以及微调基础 AI 模型的好处。他的见解为如何利用 AI 改进各行业的招聘流程提供了有价值的框架。
欲了解更多信息，请访问NVIDIA 博客。
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