الحجم
معالجة آلاف الوثائق بشكل موثوق دون ربط الدفعة كلها بطلب واحد.
معالجة البيانات بالذكاء الاصطناعي · مشروع بيانات توظيف
مسار معالجة غير متزامن حلل أكثر من 7,000 سيرة ذاتية، باستعمال الذكاء الاصطناعي التوليدي (واجهات Gemini وChatGPT) لاستخراج معلومات المرشحين وتنظيمها.
Documents go in unstructured. Generative AI reads them. Consistent candidate data comes out.
CV files arrive in bulk, in many layouts and formats.
Each CV becomes its own background job.
The Gemini and ChatGPT APIs extract and analyse the key information.
Candidate information is stored in consistent fields.
AI reads. Data comes out clean.
مخطط توضيحي لمسار المعالجة، وليس لقطة من المنتج.
01 / الموجز
كان على CVFinder WinMatch تحويل كمية كبيرة من السير الذاتية إلى معلومات مرشحين منظمة وقابلة للاستعمال.
صممت مساراً غير متزامن عالج أكثر من 7,000 سيرة ذاتية، مع دمج واجهات Gemini وChatGPT لاستخراج البيانات وتحليلها.
تُعالج كل وثيقة كمهمة مستقلة، فتجري الدفعات الكبيرة في الخلفية بدل طلب واحد طويل. التطبيق نفسه خاص، لذلك تصف هذه الصفحة البنية بدل عرض شاشات العميل.
02 / مساهمتي
دوري في هذا المشروع: مطور full-stack. يُعرض العمل أدناه مع سياقه والتقنيات المستعملة.
03 / التفاصيل
معالجة آلاف الوثائق بشكل موثوق دون ربط الدفعة كلها بطلب واحد.
تصل السير الذاتية بتنسيقات وصياغات مختلفة؛ ويحوّلها الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى حقول منظمة ومتسقة.
الأساس
النتيجة
+7,000 سيرة ذاتية معالجة · Async مسار المهام · Gemini · GPT استخراج بالذكاء الاصطناعي
في ذهنك شيء مشابه؟
واصل الاستكشاف
