シニアAIプラットフォームエンジニア
マッチ根拠: LLM, インフラ, 東京, 大規模API
CmdHireは画面上の候補者を保有求人と瞬時に照合し、なぜマッチするのかを示して、次の一手を準備します。
ATSではありません。 Greenhouse、Lever、現在お使いのシステムと併用できます。データ移行は不要です。
マッチ根拠: LLM, インフラ, 東京, 大規模API
確認事項: Rustの実務深度と直近の本番環境規模
隣接スキルあり、担当者の要件確認が必要
次の推奨アクション: Kubernetesの運用経験、LLMサービング規模、東京での勤務可否を確認。その後、企業推薦用のアウトリーチ文を作成。
候補者プロフィールを開いている間、CmdHireが文脈を保持し、すべての保有求人と比較。勢いを失わず、リクルーターが最適な次の一手を選べるよう支援します。
スタッフAIプラットフォームエンジニア - 東京 / ハイブリッド
LLM, Kubernetes, 東京, バックエンド基盤
システム基盤の知見あり。Rustの主導実績を確認要
プロフィールをメモリに保持し、ローカルDBへ保存し、同じコンテキストから企業提案用メッセージを作成。
CmdHireはプロフィール、求人適合度、懸念点、次の一手を1箇所に集約。候補者がアクティブなうちに素早く行動できます。
LinkedInを開くだけで、CmdHireが必要な候補者情報を質問・マッチング・保存用に自動スタンバイ。
マッチレーダーが確実な根拠に基づいて求人をランク付け。なぜ推薦するのかを明確に説明可能。
一度保存すれば、スキル、勤務地、職種、企業名、メモからいつでも即座に再発掘。
候補者と求人のコンテキストから、スカウト文、面談質問、推薦文を即座にドラフト。
CmdHireはATSの置き換えではなく、ソーシングやスクリーニング、推薦準備のスピードを極限まで高めるコマンドレイヤーです。
ショートカットを押すと、CmdHireが閲覧中ページの情報を瞬時に取得。
マッチレーダーが保有求人と比較し、適合理由と確認項目を表示。
候補者を保存し、スカウト文を作成し、推薦用サマリーを準備。
求人・候補者・メモは、リクルーターの端末内にあるアプリ管理のローカルデータベースで管理。
Ollamaによる完全ローカルLLM、承認済みリモートAPI、またはオフライン処理を自由に選択可能。
GreenhouseやLeverなど主要ATSとの連携を想定し、個別のAPIキー管理の手間を排除。
どの求人にマッチするかを実務根拠に基づいてランク付け。
クライアント企業に提案する前に確認すべきギャップ。
候補者の経歴と求人要件を踏まえたパーソナライズ文面。
後からいつでも条件検索・再発掘できる候補者レコード。
人材紹介事業所数、紹介手数料市場、人材不足、外国人材の動向を一次情報から分析し、エージェンシー経営への示唆をまとめました。
対象: アクティブな求人を保有し、LinkedInやGreenhouse、Lever、CSV、メモを活用している人材紹介エージェンシー。