En Jobsket ATS hemos invertido años de desarrollo e I+D en la creación de un innovador motor de búsqueda basado en la tecnología semántica y que le garantiza los mejores resultados. Se trata de una evolución en el mercado de empleo que beneficia tanto a los candidatos como a los profesionales de Recursos Humanos, acelerando los procesos de contratación al retornar resultados mucho más relevantes para sus búsquedas.

Seguramente esté harto de que la mayor parte de los buscadores de empleo y herramientas tradicionales le devuelvan resultados totalmente irrelevantes para sus búsquedas.

Jobsket ATS utiliza su tecnología de extracción de información y análisis conceptual para garantizar los mejores resultados y su relación con las consultas originales incrementando su productividad y ahorrando costes en sus operaciones.

Las bases de la Búsqueda Semántica

La búsqueda semántica, al contrario de lo que otros anuncian intentando engañar a sus clientes, está lejos de ser una mera búsqueda por palabras clave. La búsqueda semántica se basa en la localización, análisis y contextualización de la información antes de devolver los resultados para garantizar la eficacia de sus consultas.

Esquema Conceptual

En Jobsket ATS hemos construido nuestra propia ontología. Podríamos haberlo realizado para otros sectores donde todos estos conocimientos son aplicables como el Legal, el de las Finanzas o el Sanitario pero finalmente decidimos lanzar nuestro producto donde veíamos que tenía más sentido, el mundo del Empleo.

Esta conceptualización de términos nos permite conocer con mucha más exactitud lo que usted está realmente buscando y proporciona resultados mucho más exactos. Por ejemplo, si usted está buscando un Desarrollador (término comúnmente aplicado a programadores) seguramente no esté interesado en resultados de Desarrolladores de Negocio o Desarrolladores Turísticos.

Relaciones

Las relaciones entre datos conforman el siguiente aspecto más importante dentro de un motor semántico. Todo concepto está asociado con una serie de atributos que permiten su clasificación y que ayudan a ponderar sus búsquedas. Por ejemplo, un ingeniero de redes podrá tener certificaciones de Cisco como CCNA o CCNP que deberían influir positívamente en los resultados de búsqueda.

Las relaciones tienen una labor fundamental dentro de la clasificación automática de los resultados. Una persona que se haya dedicado al mundo de Forex, Murex, etc. estará encuadrada dentro del mundo de las Finanzas, mientras que alguien cuya experiencia gira en torno a Java, JEE u Oracle entrará dentro la categoría de Tecnologías de la Información.

Contextualización

La contextualización de la experiencia es otro aspecto fundamental a la hora de devolver resultados de búsqueda. La experiencia más reciente debe tener más peso en las búsquedas. Por ejemplo, si un candidato trabajó como Camarero hace años para pagarse los estudios de Ingeniería y no ha vuelto a realizar ese trabajo, no debería ser recomendado para búsquedas de Camareros.

Internacionalización

Un último aspecto relevante es la internacionalización. A menudo recibirá currículums en diferentes lenguajes. Es común que los candidatos envien currículums en Inglés para puestos que requieran un gran nivel en este lenguaje. Por lo tanto, sus búsquedas deberían considerar también resultados de currículums en diferentes lenguajes.

Por ejemplo, si usted busca un Programador, seguramente estará interesado también en obtener resultados de currículums en su base de datos que estén en Inglés, donde el término será Programmer.