الأسئلة الشائعة

إليك الخطوات الرئيسية للبدء مع UltraHire:

1. إنشاء حساب. ستحتاج إلى عنوان بريد إلكتروني وكلمة مرور للتسجيل في حساب UltraHire. سيمنحك هذا الوصول إلى لوحة تحكم صاحب العمل.
2. إنشاء إعلان وظيفة. في لوحة تحكم صاحب العمل، انقر على "إضافة وظيفة جديدة" لملء تفاصيل الوظيفة التي تريد نشرها. قم بتضمين عنوان الوظيفة والوصف والمتطلبات والمسؤوليات وأي تفاصيل مهمة أخرى.
3. اختياري: إنشاء استبيان. يمكنك إنشاء استبيان مخصص مع أسئلة متعددة الخيارات أو إجابات قصيرة للمرشحين لملئها كجزء من طلبهم. هذا يساعدك في جمع معلومات منظمة من المرشحين.
4. قريباً: مشاركة الوظيفة. بمجرد أن يصبح إعلان الوظيفة نشطاً، شارك الرابط عبر قنواتك المفضلة مثل LinkedIn أو Indeed أو Monster أو صفحة الوظائف في شركتك. يمكنك أيضاً المشاركة مباشرة مع المرشحين من قائمة مرشحيك المفضلين.
5. مراجعة فيديوهات المرشحين. سيتقدم المرشحون بتسجيل وتقديم فيديو قصير. يمكنك تصفح وترتيب وتصفية جميع فيديوهات المرشحين الواردة من صفحة "الطلبات" في لوحة تحكم صاحب العمل.
6. دعوة المفضلين لديك. أثناء مراجعة الفيديوهات، أضف أي مرشحين يعجبونك إلى قائمة "المفضلين" بنقرة واحدة. يمكنك بعد ذلك دعوتهم للتقدم لوظائف أخرى ذات صلة.
7. طلب معلومات الاتصال. للمرشحين الذين تريد المضي قدماً معهم في عملية التوظيف، يمكنك طلب معلومات الاتصال الكاملة والسيرة الذاتية.
8. إجراء المقابلة وتقديم العرض. تنسيق الخطوات التالية مثل المكالمات الهاتفية والمقابلات الشخصية من خلال المنصة أو مباشرة مع المرشحين.

هذه هي العملية الأساسية لاستخدام منصة التوظيف بالفيديو UltraHire!

فيما يلي النقاط الرئيسية المتعلقة بتقنية الذكاء الاصطناعي التي تدعم UltraHire:

• قريباً: تحليل الفيديو والنص - يستخدم UltraHire الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل طلبات الفيديو المقدمة من المرشحين. يمكنه تحديد سمات مثل الحماس ومهارات التواصل والشخصية والكفاءة والتناسب الثقافي بناءً على تعابير الوجه ولغة الجسد وأنماط الكلام والمفردات.
• قريباً: تحليل السير الذاتية - يمكن لـ UltraHire تحليل السير الذاتية التي يرفعها المرشحون بذكاء لاستخراج المهارات والخبرات والإنجازات والمعلومات الرئيسية الأخرى بتنسيق منظم. يمكن استخدام هذه المعلومات بعد ذلك لمطابقة المرشحين مع متطلبات الوظيفة.
• قريباً: معالجة اللغة الطبيعية - يستخدم UltraHire تقنية معالجة اللغة الطبيعية لتحليل الإجابات التي يقدمها المرشحون على أسئلة المقابلة المفتوحة. هذا يسمح للنظام بفهم أعمق للمرشحين يتجاوز ما يتم التصريح به صراحة.
• قريباً: محرك التوصيات - يقوم محرك التوصيات المعتمد على الذكاء الاصطناعي بمطابقة أفضل المرشحين مع الوظائف الشاغرة ذات الصلة بناءً على مهاراتهم المحددة وتحليل الفيديو وإجابات الاستبيان. هذا يساعد في تقليل عبء الفرز على مدير التوظيف.
• قريباً: الفرز الآلي - لبعض الأدوار، يمكن لـ UltraHire إجراء فرز أولي للمرشحين بناءً على المهارات والخبرة والعوامل الأخرى المحددة مسبقاً لتحديد أفضل المطابقات للمراجعة البشرية. يؤدي هذا الأتمتة إلى تقليل دورات التوظيف بشكل أكبر.
• قريباً: توصيات الوظائف الشخصية - يمكن للنظام التوصية بوظائف جديدة للمرشحين المسجلين بناءً على تحليل ملفاتهم الشخصية واهتماماتهم وطلباتهم السابقة. هذا يحسن تجربة المرشح على المنصة.

باختصار، العوامل التكنولوجية الرئيسية التي تميز UltraHire هي قدراته على:

1. تحليل طلبات الفيديو بما يتجاوز النص لتحديد المرشحين المتميزين
2. تعزيز الفرز البشري وصنع القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
3. أتمتة أجزاء من سير عمل التوظيف لتقليل دورات التوظيف بشكل كبير

يتم تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي باستمرار على المزيد من البيانات لتحسين دقتها والتطور مع احتياجات المستخدمين.

فيما يلي الطرق الرئيسية التي يضمن بها UltraHire دقة تحليل الفيديو المدعوم بالذكاء الاصطناعي:

• يقوم بجمع مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة من مقاطع فيديو المرشحين والسمات "الحقيقية" التي يحددها المقيمون البشريون لهؤلاء المرشحين. هذا يساعد في تدريب نماذج التعلم الآلي الأولية.
• يتم إعادة تدريب النماذج باستمرار مع جمع المزيد من مقاطع فيديو المرشحين والتقييمات البشرية. يؤدي هذا التدريب المستمر إلى تحسين دقة النماذج بمرور الوقت.
• يستخدم UltraHire العديد من المقيمين البشريين لتقييم كل فيديو للمرشحين واستخراج السمات المعروضة. ثم يأخذ متوسط هذه التقييمات كحقيقة أساسية. هذا يساعد في تقليل التحيزات الفردية للمقيمين.
• يخضع المقيمون البشريون لتدريب معايرة صارم لضمان الاتساق في تقييماتهم. يتم أيضًا فحص تقييماتهم بشكل دوري للتأكد من دقتها. يتم إعادة تدريب المقيمين غير الدقيقين أو إزالتهم من النظام.
• تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي تنبؤات قائمة على الاحتمالات بدلاً من الإعلانات القاطعة. على سبيل المثال، بدلاً من القول "هذا المرشح متحمس"، قد يقول "هناك احتمال بنسبة 80٪ أن هذا المرشح متحمس بناءً على الفيديو." هذا يترك مجالاً للحكم البشري.
• يكشف UltraHire عن معدلات دقة نماذجه المختلفة بناءً على بيانات التحقق. هذا يسمح للمؤسسات بتقييم مدى الثقة في تنبؤات الذكاء الاصطناعي.
• بالنسبة لقرارات التوظيف الحاسمة، لا يزال يتعين على مسؤولي التوظيف البشريين مراجعة مقاطع فيديو المرشحين بدقة لتأكيد أو تجاوز تحليل الذكاء الاصطناعي. يعمل النظام كأداة توصية وفحص، وليس بديلاً عن الحكم البشري.
• يراقب UltraHire باستمرار أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج ويجري التعديلات حيثما كان ذلك ضروريًا. كما يطلب ملاحظات من المؤسسات والمرشحين لمواصلة تحسين النماذج.

باختصار، يساهم مزيج من بيانات التدريب المحاكاة والواقعية، والمقيمين البشريين المتعددين، وبروتوكولات التقييم الصارمة، والتنبؤات القائمة على الاحتمالات، والشفافية حول معدلات الدقة وإمكانية الإشراف البشري في جهود UltraHire لضمان أن تكونولوجيا تحليل الفيديو الخاصة به صحيحة وعادلة.