Aux États-Unis, les entreprises dépensent 15 milliards de dollars par an en acquisition de talents. La mesure la plus importante dans la publicité de recrutement est la conversion du clic rémunéré sur la plateforme d’emploi en candidature reçue par l’employeur. À l’échelle du secteur, la conversion appliquée n’est que de 5 %. La redirection du candidat de la plateforme d’emploi vers le site de l’entreprise est la principale cause d’abandon ; cette étape a un taux de rebond de 70 %. Dans cet épisode du podcast AI de NVIDIA, l’animateur Noah Kravitz s’entretient avec Mikhil Raja, cofondateur et PDG de SonicJobs, de la manière dont ils ont créé des agents IA pour permettre aux candidats de compléter leurs candidatures directement sur les plateformes d’emploi, sans redirection, augmentant ainsi les taux de réussite à 26 %. 5%. Raja approfondit la technologie de pointe de SonicJobs, qui fusionne l’IA traditionnelle avec de grands modèles de langage (LLM) pour comprendre et interagir avec les flux Web de candidatures à un emploi. Il souligne également l’importance d’affiner les modèles fondamentaux pour parvenir à des innovations plus percutantes et évolutives.
SonicJobs est membre du programme NVIDIA Inception pour les startups.
Horodatages
1:19 : Pourquoi postuler à un emploi reste une expérience Web 1.0 — et comment les agents IA de SonicJobs changent cela
6:06 : Explication de la technologie SonicJobs et des bénéfices pour les utilisateurs et les entreprises
9h03 : L’évolution des agents IA d’AutoGPT vers des solutions B2B verticalisées
11h33 : Comment SonicJobs a réalisé l’approche qu’il devrait adopter avec Agentic AI
15h18 : Mise à l’échelle de l’agent AI de SonicJobs et du volant d’apprentissage adaptatif
17h45 : Raja discute du besoin de précision, notamment en peaufinant les modèles fondamentaux
20h45 : Cadre sur la manière dont la solution Verticalized AI Agent de SonicJobs peut être appliquée à d’autres secteurs verticaux.
23h23 : Conseils que Raja donnerait à une entreprise qui essaie actuellement d’embaucher
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