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Je vais concevoir un système de tri de CV basé sur l'IA
Abdul Khaliq
À propos de ce service
Traduction automatique
La plupart des systèmes de tri de CV se contentent de déposer chaque CV dans ChatGPT en espérant le meilleur. Le problème : les LLM hallucinent la pertinence. Un CV mentionnant Python de façon tangente peut obtenir un classement aussi élevé qu’un CV avec une expérience réelle en Python.
Je construis plutôt un pipeline de recherche de pertinence adapté — la même architecture utilisée dans les systèmes de recommandation en production chez LinkedIn et Indeed :
1. Expansion de requête — transforme un titre de poste vague en une requête de recherche sémantique riche
2. Recherche hybride — similarité vectorielle (ChromaDB) + filtres de métadonnées stricts comme les années d’expérience
3. Reclassement avec cross-encoder (FlashRank) — lit la description de poste et le CV ensemble, pour corriger le décalage sémantique
4. Analyse par LLM — seuls les meilleurs candidats après le reclassement sont envoyés au LLM pour une évaluation approfondie
Résultat : un score de 0 à 100 pour chaque candidat, compétences correspondantes ou manquantes, et une décision claire de SHORTLISTE/MAYBE/REJET — pas un vague résumé "bon profil".
Ce que vous obtenez :
- Backend FastAPI avec stockage vectoriel persistant
- Interface simple pour télécharger des descriptions de poste et des CV (PDF, DOCX, TXT)
- Résultats classés avec un scoring transparent
- Démo hébergée ou code source complet selon le package
Je teste les cas limites et documente ce que je construis. Contactez-moi avant de commander pour que je puisse bien définir le périmètre.
Découvrez Abdul Khaliq
Abdul Khaliq
AI Engineer RAG Systems, LangChain and LLM Integration
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2025
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Ourdou
Self-taught AI engineer from Karachi who learned by building things that broke, then fixing them properly. I've built a RAG teaching assistant with exact video timestamps, an AI resume screener using hybrid search, and an ML predictor with SHAP explainability. I care if it works when someone else uses it - not impressive-sounding tech alone. I test edge cases, document my work, and fix what breaks. I work in Python, FastAPI, LangChain, and LLM integration (OpenAI, Groq) - systems that retrieve and reason accurately, not just generate text. If "works in the demo" isn't enough, let's talk.
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FAQ
Traduction automatique
Dois-je partager de vrais CV de candidats, ou puis-je d’abord tester avec des données d’échantillon ?
Vous pouvez commencer avec des CV d’échantillon pour voir comment fonctionne le scoring et le classement avant d’utiliser des données réelles. Une fois satisfait, nous intégrons votre pipeline de recrutement réel.
Cela fonctionnera-t-il avec mon ATS ou outil de recrutement existant ?
Les packages Standard et Premium incluent un support d’intégration pour connecter ce système à une application ou un portail existant. Si vous n’êtes pas sûr de la compatibilité avec votre configuration actuelle, contactez-moi avec les détails avant de commander, je confirmerai le périmètre.
Que se passe-t-il si l’IA classe un candidat clairement bon trop bas (ou un mauvais trop haut) ?
Le système attribue un score basé sur les exigences indiquées dans la description de poste — donc les résultats dépendent entièrement du JD que vous fournissez. Je recommande de vérifier manuellement la catégorie "MAYBE", car c’est là que se trouvent les cas limites. Je peux aussi ajuster les poids de scoring dans le cadre d’un scope personnalisé.
