sharpscreen.ai
Scores job applicants against criteria extracted from job descriptions, surfacing top candidates with transparent reasoning.
ещё не прочитано
Использование
- Для кого
- Recruiting teams screening large volumes of job applications and resumes
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- Без кода
- extract scoring criteria from job descriptions
- score and rank resumes against job criteria
- surface top candidates with transparent reasoning
- #1
Free Resume Builder
Создает отформатированные резюме и сопроводительные письма с шаблонами, помощью AI и подбором вакансий для рекрутеров.
1.3MПоддерживаетсяОт $2.95/мес - #2
Gusto
Описания пока нет.
1.7Mне прочитаноОт $35/мес2011 - #3
Ashby
Система отслеживания кандидатов и платформа рекрутинга со встроенным AI для поиска кандидатов, планирования встреч и аналитики найма.
207kне прочитаноОт $400/мес2018 - #4
Workable
Ищет, отбирает и привлекает кандидатов в систему управления кандидатами, управляет HR-операциями.
699kне прочитаноОт $299/мес2012 - #5
Paradox
Автоматизирует задачи найма, включая обработку заявок, скрининг кандидатов, планирование собеседований и адаптацию сотрудников через диалоговый AI.
62.9kне прочитаноПо запросу - #6
Uplers
Подбирает технологические компании с инженерами-программистами в Индии с помощью AI-ассистированного рекрутмента.
18kЖивойОт $1,800/мес
Что такое sharpscreen.ai?
Scores job applicants against criteria extracted from job descriptions, surfacing top candidates with transparent reasoning.
Для кого sharpscreen.ai?
Recruiting teams screening large volumes of job applications and resumes
Пользуются ли sharpscreen.ai?
Набирает аудиторию.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.