जबकि पारंपरिक हायरिंग प्लेटफॉर्म पुराने रिज़्यूमे और टेम्पलेटेड जॉब विवरणों पर निर्भर करते हैं, Professional.me एक ब्रेकथ्रू तरीका प्रस्तुत करता है: व्यक्तिगत माइक्रो-LLMs, नियोक्ताओं और पेशेवरों दोनों के लिए कस्टम-ट्रेंड भाषा मॉडल। ये अनुकूलित मॉडल संदर्भ और सूक्ष्मताओं को गहराई से समझते हैं, जिससे स्मार्ट, तेज़ और अधिक मानवीय हायरिंग निर्णय संभव होते हैं।
"हम रिज्यूमे को डिजिटल नहीं कर रहे; हम उन्हें बदल रहे हैं," कहा Ryan Adams, CEO of Professional.me ने। "प्रत्येक कंपनी और प्रत्येक पेशेवर को अपना खुद का माइक्रो-LLM मिलता है जो संदर्भ को समझकर उनके पक्ष में काम करता है। यह स्वतः और अर्थपूर्ण रूप से सर्वश्रेष्ठ मेल दिखाता है।"
“हम रिज्यूमे को डिजिटाइज़ नहीं कर रहे; हम उन्हें बदल रहे हैं।”
“हम भर्ती की जड़ समस्या का समाधान कर रहे हैं: अधिक फिल्टर जोड़कर नहीं, बल्कि यह पुनर्विचार करके कि जानकारी कैसे संरचित और समझी जाती है।”
Garbage In, Garbage Out: पारंपरिक AI मिलान क्यों असफल रहता है
यहां तक कि ChatGPT जैसे उन्नत AI मॉडल भी केवल उतना ही अच्छा प्रदर्शन कर सकते हैं जितना उन्हें डेटा मिलता है। केवल रिज़्यूमे और जॉब विवरणों पर भरोसा करना, जो अक्सर सामान्य, पुरानी या अपूर्ण होते हैं, सतही स्तर के मेल और छूटी हुई संभावनाओं की ओर ले जाता है। यह क्लासिक 'garbage in, garbage out' का मामला है। Professional.me इसे एक बहुत अधिक समृद्ध, और अधिक संरचित डेटा परत कैप्चर करके संबोधित करता है:
नियोक्ताओं के लिए: प्लेटफॉर्म संगठनात्मक संरचनाओं, वर्तमान टीम डायनामिक्स, व्यापार इकाई लक्ष्यों और पिछले हायरिंग परिणामों का विश्लेषण करता है। यह वास्तविक संदर्भ पर आधारित भविष्यवाणीशील सफलता प्रोफाइल बनाता है न कि सामान्य भूमिका विवरणों पर, और उन प्रोफाइल्स की तुलना उद्योग के समकक्षों से कर सकता है।
पेशेवरों के लिए: प्लेटफॉर्म व्यक्तियों के साथ सीधे काम करता है ताकि सार्वजनिक संकेतों जैसे पोर्टफोलियो, प्रकाशित कार्य, थॉट लीडरशिप, प्रोजेक्ट योगदान और सहकर्मी मान्यता, और निजी संकेतकों जैसे जारी सीखना, आंतरिक प्रभाव, मेंटरिंग, प्रमाणपत्र, और उद्योग जुड़ाव—इन दोनों को संरचित किया जा सके। ये संकेत केवल शुरुआत हैं। प्रत्येक पेशेवर का माइक्रो-LLM रिज़्यूमे के बेसलाइन पर बनता है और इसे दस गुना विस्तारित करता है, गहराई, सूक्ष्मता और संभावनाओं को कैप्चर करते हुए जिन्हें पारंपरिक दस्तावेज़ व्यक्त नहीं कर सकते।
मौजूदा भर्ती वर्कफ़्लो को बदलने के बजाय बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया
Professional.me मौजूदा हायरिंग सिस्टम और वर्कफ़्लो के साथ सहज रूप से एकीकृत होता है। ATS को बदलने के बजाय, यह आपके वर्तमान स्टैक में प्लग-in करता है, AI-संचालित शॉर्टलिस्ट, रीयल-टाइम कौशल अनुमान, और संदर्भ-जागरूक मैचिंग के साथ पाइपलाइन को समृद्ध करता है। इससे हायरिंग टीमें उस पर अधिक समय बिता सकती हैं जो सबसे अधिक मायने रखता है: प्रामाणिक इंटरव्यू और आत्मविश्वासी निर्णय।
अक्टूबर 2024 में लॉन्च होने के बाद, Professional.me ने:
- 300,000 से अधिक पेशेवर प्रोफाइल बनाई और अनुकूलित कीं
- Europe, the UK और MENA में तेज़ी से बढ़ता उपयोगकर्ता आधार बनाया
- पेशेवर नेटवर्क पर 140K फॉलोअर्स आकर्षित किए
- कई उद्योग सम्मान प्राप्त किए, जिनमें AI Everything Global का GITEX Europe Award और Technology Excellence के लिए Bronze Stevie Award शामिल हैं
AI के प्रति मानव-केंद्रित दृष्टिकोण
Professional.me के मॉडल 167 उद्योगों और 1.2 मिलियन कार्यों को कवर करने वाले सैकड़ों मिलियन डेटा पॉइंट्स पर प्रशिक्षित किए गए हैं। इसके पूर्वाग्रह-सचेत सुझाव और संरचित मिलान प्रक्रियाएँ मानव संबंध को सुदृढ़ करने के लिए बनाई गई हैं, उसे हटाने के लिए नहीं।
कंपनी की वैश्विक रूप से वितरित टीम में 3 महाद्वीपों की 14 राष्ट्रीयताओं के प्रतिभागी शामिल हैं और इसमें अधिकांश कर्मचारी महिलाएँ हैं, जो इसके निष्पक्षता, समानता और समावेशी नवाचार के प्रति प्रतिबद्धता को दर्शाता है।
“हम भर्ती की जड़ समस्या का समाधान कर रहे हैं: अधिक फिल्टर जोड़कर नहीं, बल्कि यह पुनर्विचार करके कि जानकारी कैसे संरचित और समझी जाती है,” Adams ने जोड़ा। “हम मानते हैं कि AI को भर्ती को अधिक बुद्धिमान, अधिक समावेशी और अधिक मानवीय बनाना चाहिए।”
आगे क्या है
इस नए फंडिंग राउंड के साथ, Professional.me अपनी इंजीनियरिंग टीम का विस्तार करेगा, डेटा और रिसर्च साझेदारियों के नेटवर्क को मजबूत करेगा, और EMEA और उससे परे और अधिक नियोक्ताओं के लिए प्लेटफ़ॉर्म पहुँच का विस्तार करेगा।