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Unser Empfehlungsmodell berechnet eine Punktzahl für die Talente anhand der Job-Details bzw. einiger vordefinierter Kriterien. Hinter dem Empfehlungsmodell steht eine künstliche Intelligenz, Machine Learning (deutsch: maschinelles Lernen), welche nahezu alle aktuellen Informationen berücksichtigt und fortlaufend weiterentwickelt wird. Das Modell lernt ebenfalls, wenn andere Recruiter·innen Personen zur Bewerbung eingeladen oder abgelehnt („verworfen“) haben und somit hat dies einen Einfluss auf den Matching-Wert. Die Häufigkeit, wie oft Personen eingeladen oder abgelehnt wurden, beeinflusst den Wert jedoch nicht.
Lesen Sie weitere Details rundum die Kandidat·innen-Empfehlungen im Artikel „Active Sourcing mit automatischen Kandidat·innen-Empfehlungen“.