Блог

Традиционные базы резюме мертвы. Статья раскрывает концепцию самоуправляемой сети, где активные AI-агенты (цифровые двойники) заменяют устаревшие PDF-файлы, автоматизируя поиск и пре-скрининг.

Отказ инвестора может стать лучшим бизнес-уроком. Мы считали себя продуктовым стартапом, но фонд открыл нам глаза: мы — технологичное агентство. В статье честно разбираем кейс пивота: как выйти из ловушки «гибридной модели», юридически и операционно разделить сервисный бизнес и SaaS-продукт. Узнайте, почему попытка усидеть на двух стульях снижает оценку компании и как превратить критику в стратегию кратного роста.

В статье рассматривается подход к построению автономной системы подбора персонала, способной к непрерывному самообучению без участия человека-разметчика. Предложена архитектура, где различные алгоритмы ранжирования (векторный поиск на базе fine-tuned embeddings, MLP, Batch-нейросети) конкурируют за максимизацию метрики качества. В качестве эталона ("Ground Truth") и генератора обучающих пар используется Большая Языковая Модель (LLM), оценивающая семантическое соответствие пар «специалист-вакансия». Приводятся результаты сравнительного анализа корреляции предсказаний алгоритмов с оценками LLM, демонстрирующие превосходство дообученных эмбеддингов над сложными нейросетевыми классификаторами в условиях ограниченной выборки.

Сравнение протоколов и инфраструктуры для AI-агентов.

Ответ прост: чтобы перейти от пассивного генератора контента к активному исполнителю задач

Как в Iconicompany планируют спринты без жёсткого контроля: методики QUEST и STOP помогают команде находить узкие места, работать автономно и развиваться.

Как ИТ-специалисту прокачать новый опыт без курсов и тренингов? Используй рабочие задачи! Выбери приоритетную зону роста, внедряй новые знания в проекты, разбивай изучение на шаги и следи за прогрессом. Учись небольшими блоками, включай изучение в спринты и делись знаниями. Такой подход ускорит развитие и повысит твою экспертность.

Сегодня, 23 мая 2024 года, нашей компании исполняется два года. За это время мы достигли значительных высот, запустили несколько успешных финтех проектов, стали финалистами и победителями акселератора ФРИИ, а также создали собственный маркетплейс для ИТ специалистов. Мы гордимся своими достижениями и тем, как далеко смогли продвинуться за столь короткий срок.

Целью проекта была автоматизация процесса подбора вакансий для кандидатов на основе анализа резюме в формате JSON. Это решение позволило не только упростить процесс подачи резюме, но и значительно ускорить подбор релевантных вакансий, что стало возможным благодаря использованию передовых технологий искусственного интеллекта, в том числе моделей GPT для анализа данных.