LLM 驱动的候选人搜索
使用 AI 驱动的查询搜索超过 6000 万个开发者资料,而不是手动翻阅简历或 LinkedIn 页面。
Prog.AI 是面向招聘人员和招聘团队的开发者寻源平台,可通过分析 GitHub 上的开源代码帮助寻找软件工程师。它会基于大量技能对开发者进行评分,并展示由已验证代码贡献和其他公开信号构建的候选人资料。
该产品被定位为以简历为先或仅依赖 LinkedIn 搜索的替代方案。其工作流围绕 AI 搜索、匹配评分、统一资料和面向外联的导出展开,帮助团队识别候选人、审查其技术证据,并将其推进到联系与候选名单流程。
使用 AI 驱动的查询搜索超过 6000 万个开发者资料,而不是手动翻阅简历或 LinkedIn 页面。
按技能、地点、资历、经验、教育、语言、仓库及其他资料信号筛选开发者。
基于对已验证代码贡献和已评分技能的分析查看候选人匹配分数。
将联系方式、社交链接和已评分的技能数据整合到一个资料中,形成统一的候选人视图。
将候选人列表导出为 CSV,并连接到邮件外联平台,网站提到了 Lemlist 和 SourceWhale。
使用 Chrome 扩展在 GitHub、LinkedIn、Stack Overflow 和 Kaggle 上显示开发者洞察。
招聘人员可以先按技术要求搜索,再在建立候选名单前查看已评分技能、已验证代码贡献和联系方式。
招聘团队可以使用技术排行榜发现网络安全分析、机器学习及其他专门领域的专家。
团队可以在搜索后导出候选人列表,或将其连接到外联工具,以支持平台外的后续跟进活动。
招聘经理可以在浏览 GitHub、LinkedIn、Stack Overflow 或 Kaggle 时使用 Chrome 扩展,为潜在候选人获取更多上下文。
Prog.AI 分析软件开发者在 GitHub 上的开源代码贡献,构建带评分的候选人资料,并支持寻源与外联。
来源文本称,它可提供对超过 6000 万个候选人资料的无限访问,并包含 10 次免费搜索,但所提供的网站页面并未显示完整的定价模型。
可以。网站说明候选人可以导出为 CSV 文件,并且可以连接到你偏好的邮件外联平台;它还提到可导出到 Lemlist 和 SourceWhale,并称更多集成即将上线。
该平台旨在通过技能、地点、资历、经验、教育、语言、仓库及相关信号来寻找软件工程师,而不仅仅依赖简历文本。
网站强调了一个 Chrome 扩展,可在浏览 GitHub、LinkedIn、Stack Overflow 或 Kaggle 时显示更多开发者洞察。
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