미국의 기업들은 매년 인재 채용에 150억 달러를 지출합니다. 채용 광고에서 가장 중요한 지표는 구인 플랫폼에서 유료 클릭에서 고용주가 받는 지원서로의 전환입니다. 업계 전체에서 지원 전환율은 5%에 불과합니다. 구인 플랫폼에서 회사 사이트로 지원자를 리디렉션하는 것이 포기의 가장 큰 원인입니다. 이 단계에서는 반송률이 70%입니다. NVIDIA의 AI Podcast의 이번 에피소드에서 진행자 Noah Kravitz는 SonicJobs의 공동 설립자 겸 CEO인 Mikhil Raja와 함께 후보자가 리디렉션 없이 구인 플랫폼에서 직접 지원을 완료할 수 있도록 하는 AI 에이전트를 구축하여 완료율을 5%에서 26%로 높인 방법에 대해 이야기합니다. Raja는 기존 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 구인 신청 웹 흐름을 이해하고 상호 작용하는 SonicJobs의 최첨단 기술을 자세히 설명합니다. 그는 또한 더욱 영향력 있고 확장 가능한 혁신을 달성하기 위해 기본 모델을 미세 조정하는 것의 중요성을 강조합니다.
SonicJobs는 다음의 회원입니다. 엔비디아 인셉션 스타트업을 위한 프로그램.
타임스탬프
1:19: 일자리 지원이 여전히 웹 1.0 경험인 이유와 SonicJobs의 AI 에이전트가 이를 어떻게 변화시키고 있는지
6:06: SonicJobs 기술과 사용자 및 회사에 대한 이점에 대한 설명
9:03: AutoGPT에서 수직화된 B2B 솔루션으로의 AI 에이전트의 진화
11:33: SonicJobs가 Agentic AI에 대해 취해야 할 접근 방식을 실현한 방법
15:18: SonicJobs의 AI 에이전트와 적응 학습 플라이휠 확장
17:45: Raja는 기초 모델의 미세 조정을 포함한 정확성의 필요성에 대해 논의합니다.
20:45: SonicJobs의 Verticalized AI Agent 솔루션이 추가 Verticals에 적용될 수 있는 방법에 대한 프레임워크
23:23: Raja가 현재 채용을 시도하고 있는 회사에 줄 조언
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