Data-Driven Hiring: AI Agent Orchestration for Recruitment

Multi-Agent AI Orkestrası ile işe alım sürecini 8 haftadan 3-4 haftaya indirmek, %65 başarı oranını %88'e çıkarmak için kurulmuş uçtan uca bir sistem tasarımıdır.

İçerikler: CV zekası, JD hizalama, bias-free ranking, sürekli öğrenme ve açıklanabilirlik.

---

İçindekiler

• Proje Hedefi
• Öncesi / Sonrası Metrikler
• Teknoloji Stack
• Agent Mimarisi
• Veri Akışı
• Örnekler ve Deneyler
• Lisans ve Atıf
• Etkileşim ve Katkı
• Güvenlik ve Etik

Proje Hedefi

İşe alımda subjektif kararları azaltmak, tutarlı ve izlenebilir bir sıralama sistemi kurmak.

Öncesi / Sonrası Metrikler

• İşe alım süresi: 8 hafta -> 3-4 hafta
• İşe alınan aday başarı oranı: %65 -> %88
• Tek aday değerlendirme süresi: 2-3 saat -> < 5 dakika
• Bias riski: yüksek -> düşük

Teknoloji Stack

• LLM: Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o
• Embedding: text-embedding-3-large veya Cohere Embed v3
• Orchestration: LangGraph / CrewAI
• Vector DB: PostgreSQL + pgvector / Pinecone
• Arayüz: Streamlit veya React + shadcn/ui
• Gözlemlenebilirlik: LangSmith, Phoenix, Grafana

Agent Mimarisi

1. CV Intelligence Agent: OCR + yapılandırma
2. JD Alignment Agent: embedding + hybrid search
3. Bias-Free Ranking Agent: çok boyutlu puanlama
4. Continuous Learning Agent: performans verisi ile güncellenebilir model
5. Explainability Agent: açıklanabilirlik ve raporlama

Veri Akışı

CV yükleme -> OCR -> Embedding -> JD ile hizalama -> Ranking -> Bias audit -> Final liste -> Aday bildirimi -> Performans döngüsü

Örnekler ve Deneyler

• Örnek CV seti
• JD örnekleri
• Test senaryoları ve bias ölçümü

Lisans ve Atıf

MIT License

Etkileşim ve Katkı

İssues ve PR'ler beklenir.

Güvenlik ve Etik

PII koruma, açıklanabilirlik, otomasyonun yalnızca destek amaçlı kullanılması.