Dev Journal
Notas técnicas del equipo de Fitlane AI — desarrollo, coincidencia de IA, decisiones de producto, experimentos transparentes.
-
Почему privacy-first профили важны для Senior-разработчиков
Мы внедрили privacy-first профили, что существенно повысило доверие пользователей и улучшило взаимодействие с продуктом.
Leer → -
Как мы выбирали между подпиской, contact credits и success fee
Мы внедрили новую модель ценообразования, которая позволила нам улучшить взаимодействие с пользователями и повысить их удовлетворенность.
Leer → -
Cómo resolvimos el problema de la coincidencia de vacantes y currículos sin almacenar datos innecesarios
Desarrollamos un enfoque que permite comparar vacantes y currículos, minimizando la cantidad de datos almacenados.
Leer → -
Cómo las notificaciones de Telegram ayudan a los candidatos a no perder oportunidades laborales
Hemos implementado notificaciones de Telegram para que los candidatos puedan recibir información instantánea sobre nuevas ofertas de trabajo y no pierdan oportunidades.
Leer → -
Por qué no confiamos en que GPT clasifique a todos los candidatos directamente
Hemos renunciado al uso directo de GPT para clasificar candidatos con el fin de aumentar la precisión y reducir el riesgo de errores.
Leer → -
Cómo explicamos las coincidencias por etiquetas en lugar de un sistema opaco
Hemos implementado algoritmos transparentes para explicar las coincidencias por etiquetas, lo que ha mejorado la comprensión de los usuarios sobre el funcionamiento de nuestro sistema.
Leer → -
Cómo optimizamos el onboarding de empleadores con AI
Implementamos un proceso respaldado por AI que simplificó significativamente el onboarding para los empleadores.
Leer → -
Por qué elegimos la nicho IT para Fitlane AI
Implementamos un enfoque que minimiza la brecha entre candidatos y empleadores, mejorando el proceso de selección.
Leer → -
Cómo Laravel queue nos salvó del lento AI-parsing
Implementamos Laravel queue para acelerar el AI-parsing, lo que mejoró significativamente el rendimiento de nuestro producto.
Leer → -
Cómo diseñamos la búsqueda de candidatos sin filtraciones de datos privados
Desarrollamos un sistema de búsqueda de candidatos que protege los datos personales, mejorando al mismo tiempo la calidad del reclutamiento.
Leer → -
Por qué los créditos de contacto son más justos que la tarifa de éxito para las startups
Hemos sustituido el modelo de tarifa de éxito por créditos de contacto, lo que ha hecho que la interacción con los clientes sea más transparente y predecible.
Leer → -
Cómo un trabajo de copiar y pegar la descripción del puesto reemplazó 12 campos del formulario de vacantes
Simplificamos el proceso de creación de vacantes al reemplazar un largo formulario por un solo campo para ingresar la descripción.
Leer →