500强客户的共同选择:
招聘工作普遍面临的困扰
  • 流程工作太复杂

    传统的招聘流程中,HR需要与业务部门沟通需求,发布职位,筛选简历,安排面试等,消耗了HR的大量时间。

  • 面试官意见难统一

    由于面试官缺乏统一衡量候选人的“标尺”及受限于各自的经验水平,HR与用人部门之间很难达成一致的意见。

  • 候选人质量难把握

    在人才筛选过程中,企业往往缺乏针对岗位的胜任力、专业技能等的统一标准或有标准却不知如何在日常面试中进行操作。

  • 招聘成本难降低

    复杂招聘流程管理成本高。面试官意见难统一,面试决策成本高。在校园招聘或者跨区域面试场景下,差旅成本也非常高。

AI得贤招聘官一体化解决方案
从加速招聘流程转到基于胜任力、知识和技能考察的精准匹配
  • 招聘管理系统
  • L4级别AI视频面试
  • 在线代码考试系统
  • 在线笔试系统
智能招聘管理系统
  • 一站式职位管理和简历聚合RPA。通过一键发布、插件上传、AI简历解析等RPA功能,帮助HR解决重复劳动的工作;
  • 灵活便捷的面试安排。HR可自定义配置面试轮次,针对不同的面试轮次设定面试评价表,同时可进行群面或分组面试;
  • 远程视频面试。支持万级候选人和千级面试官,根据1对1,多对一,多对多等复杂规则面试场景进行自动面试日程的排班,打破地域限制,降低招聘成本;
  • 人才库搭建,自定义人才库,构建企业专属人才库,通过智能化技术应用,最大化实现企业人才资源的盘活,为企业发展保驾护航。
    AI视频面试
      • L4级别AI视频面试系统:
        基于预训练的多模态算法,结合候选人的回答质量、表情、声音、颜值等多维度,对所有候选人基于胜任力模型和岗位进行精准匹配和推荐。她可以模拟人类面试官进行最终决策,直接告诉企业来应聘的候选人是否应该被录用,特别适用于校园招聘和面试量较大的职位族招聘。
      • L2级别的AI视频面试系统:
        L2级别的AI面试系统,可录制候选人的面试视频,企业HR可通过系统后台进行回看候选人的面试视频,同时系统会基于候选人的AI表情分析、AI颜值分析、AI声音分析输出一份基础的面试报告,解决了批量面试和异地面试的难点,提高招聘效率,节省时间。
      在线代码考试系统
      • 支持java, c, c++, python, c#, go等多种主流编程语言;
      • 支持核心代码和ACM格式;
      • 不仅可以考核候选人的代码结果,还可以考核候选人的代码质量。
        在线笔试系统
            丰富的论述题,单选题型,多选题型,排序题型,心理测评题和模拟编程题等各类题型,可可全方位考核候选人的硬技能。
            与数千家高成长企业一起定义下一代
            他们在各行各业创新,AI得贤招聘官助力他们更好的创造未来
            为什么选择我们
            REASON 01
            HR使用的招聘系统由我们HR自己设计
            AI得贤招聘官的顾问团队平均拥有15年以上大型、知名企业HR管理和经验,对HR业务理解透彻,深刻理解甲方HR的痛点和业务诉求,和甲方HR拥有共同的语言。AI得贤招聘官的顾问团队已顺利实施并交付过多个大项目,拥有丰富的复杂项目管理经验,并形成了成熟的方法论、工具、模板、知识库等知识体系。
            方小雷 CEO
            • 南京大学工商管理学士,多伦多大学Rotman商学院MBA
            • 中兴通讯,德国瑞好,万科集团相关工作经验,具有地产、零售、化学和通信等多行业的管理经验
            • 11年人力资源管理经验,曾在中国、德国、西班牙、英国和加拿大等地全面负责所在区域的人力资源管理工作
            • 是中国稀缺的具有国际实战经验的人力资源劳动关系专家、薪酬专家和人才培养与发展专家
            REASON 02
            国际一流的AI团队,让AI智能招聘成为现实
            AI得贤招聘官和国内顶级院校合作,拥有业内顶尖的算法团队,该团队由拥有20多年算法和工程融合经验的中文自然语言领域专家带领,聚集了一批青年才俊,技术水平遥遥领先。
            • 陈清财合伙人
              哈工大(深圳)智能计算研究中心主任,教授、博导,中国中文信息学会理事
              中文自然语言处理领域专家,具有20余年丰富算法和工程融合经验
              曾任英特尔(中国)有限公司高级软件工程师,香港理工大学访问学者等职
            • 陈凯CTO
              哈尔滨工业大学(深圳)博士
              5年以上NLP研究经验,主要研究方向包括自然语言生成、文本摘要、机器阅读理解;对开放问答评估、对话系统构建、口音识别等具有丰富经验
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