Ne işe yarar (iş diliyle)
Bir CV’yi okuyup pozisyonun gerekleriyle karşılaştırır ve İK’ya hazır bir değerlendirme verir: 8 boyutta skor (beceri uyumu, deneyim derinliği, sektör uyumu, kıdem, başarı kalitesi, kariyer seyri, iletişim, güncel araç kullanımı), güçlü/zayıf yönler, “kırmızı bayraklar” (açıklanmamış boşluk, abartı, eksik zorunlu beceri…) ve net bir tavsiye (işe al / değerlendir / geç). Kritik fark: adayın ismi, telefonu, okulu, lokasyonu yapay zekadan gizlenir — yani model adayı kim olduğuna değil, yalnızca yetkinliğine göre değerlendirir. İş değeri: hızlı, tutarlı ve önyargısı azaltılmış (EU AI Act’in yüksek-riskli işe alım maddesine uyum niyetli) bir ön eleme.
Hangi müşteri/projelerde işe yarar
Başvuru eleyen her süreç: işe alım, staj/yetenek programı, burs/hibe başvurusu, bayi/tedarikçi/iş ortağı seçimi, hızlandırıcı başvuruları. “Adil ve denetlenebilir değerlendirme” beklentisi olan kurumsal/kamusal müşterilerde özellikle değerli.
Nasıl çalışır (kısa, sade)
İki aşama: (1) Çıkarma — CV’den yorum yapmadan sadece olgular (beceriler, iş geçmişi, eğitim, başarılar) yapılandırılmış veriye dökülür. (2) Değerlendirme — bu profilin kişisel veriler silinmiş hali, hedef pozisyonun nitelikleriyle karşılaştırılarak puanlanır. İsim/okul gibi alanlar bu aşamada “REDACTED” gönderilir.
Olgunluk
canlida-kanitlanmis — Aday’da gerçek CV’lerle çalıştı (tek başvuru ~4,5 dk, iki LLM çağrısı). Şema-doğrulamalı, retry’lı ve LLM erişilemezse fallback’li. Paketlenebilir; rubrik ve ağırlıklar pozisyona göre uyarlanır.
Teknik (geliştiriciler için)
aday · worker/cv_parser.py (extract_text pdfplumber/docx; stage1_extract + stage2_evaluate;
_strip_pii ile bias mitigation; CandidateAssessment Pydantic şema). LLM: Qwen3 (Ollama /api/chat,
format:json). Girdi: CV metni + pozisyon başlığı + nitelikler. Çıktı: extraction + evaluation (skorlar,
skill_matches, red_flags, recommendation). Sınır: küçük model kompozit JSON’da tutarsız olabilir → şema
düz tutulmalı + retry. “Topla–değerlendir–karar ver” akışı için bkz. icerik-degerlendirme-is-akisi;
sıfır-maliyet LLM için self-hosted-sifir-maliyet-llm.