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Come professionista che lavora nello sviluppo dell'IA, posso attestare che questo strumento di screening dell'IA è efficace. Saina ci ha aiutato a filtrare i candidati non qualificati valutando competenze reali, come PyTorch e NLP, invece di basarsi esclusivamente sulla corrispondenza delle parole chiave. L'uso di una rubrica strutturata e di schede di valutazione basate su prove ha significato che i nostri ingegneri senior non dovevano più dedicare tempo agli screening iniziali. Alla fine, siamo stati in grado di ridurre un processo che una volta durava due settimane a soli 48 ore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sebbene la piattaforma offra valore, ci sono aree da perfezionare. Per i ruoli di ML altamente specializzati, le domande di intervista AI potrebbero essere più rigorose; occasionalmente devo ancora integrarle con valutazioni personalizzate. Vedo anche margini di miglioramento per quanto riguarda l'integrazione con i nostri strumenti interni, in particolare Greenhouse. Spostare i candidati tra i sistemi crea un passaggio manuale, anche se non è un ostacolo insormontabile. Inoltre, la funzione del pool di candidati mostra potenzialità ma è ancora in fase di maturazione—non abbiamo ancora trovato molti ingegneri ML senior pre-selezionati, anche se il processo di screening per il nostro traffico in entrata rimane solido. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.