HireEZ (anteriormente Hiretual)

HireEZ: Infraestructura de Sourcing Saliente y Revisión de Orquestación de IA

HireEZ funciona como una plataforma centralizada de reclutamiento saliente, diseñada para desacoplar el descubrimiento de candidatos de los flujos de trabajo tradicionales de entrada. La arquitectura del sistema se basa en un motor de agregación de datos propietario que sintetiza datos profesionales no estructurados en un esquema unificado 📑. La lógica central de procesamiento utiliza un modelo de orquestación por niveles, gestionando la transición desde el descubrimiento de talento hasta secuencias de interacción automatizadas 🧠.

Capa de Agregación y Enriquecimiento de Datos

La plataforma mantiene un conducto de ingesta de perfiles profesionales a gran escala, aunque los intervalos específicos de actualización y los protocolos ETL por fuente permanecen sin revelar 🌑.

• Síntesis de Perfiles: El sistema interpreta interacciones digitales e historiales profesionales para construir registros de candidatos 📑. Las ponderaciones específicas dentro de los algoritmos interpretativos son propietarias 🌑.
• Gestión con Enfoque en Privacidad: HireEZ afirma utilizar paradigmas para el manejo de datos sin compartir de forma centralizada información personal sin procesar (PII), alineándose con los principios de aprendizaje federado ⌛.

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Escenarios Operativos

• Flujo de Descubrimiento de Talento: Entrada: Señales de LinkedIn/GitHub/Experiencia → Proceso: Resolución de entidades propietaria y síntesis de perfiles → Salida: Registro unificado de candidato con datos de contacto verificados 📑.
• Ciclo de Interacción Automatizada: Entrada: Señal de respuesta positiva del candidato → Proceso: Ajuste de tono mediante IA generativa y orquestación de programación → Salida: Confirmación de entrevista sincronizada con el ATS interno 🧠.

Integración y Persistencia del Sistema

La plataforma depende de una capa de abstracción para el acceso mediado a datos internos, garantizando una exposición limitada de información sensible durante la sincronización con el ATS 🧠.

• Conectividad: La integración con plataformas ATS/HRIS se logra mediante estándares RESTful y protocolos OAuth 2.0 🧠.
• Infraestructura de Almacenamiento: Los datos de candidatos y los registros de interacción se alojan en una capa de persistencia gestionada; el proveedor específico de la base de datos no está documentado públicamente 🌑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Latencia del Agente de IA: Evaluar la sobrecarga de respuesta en tiempo real del agente 'Talk to Talent' en escenarios de selección en vivo 🌑.
• Validación del Marco de Privacidad: Solicitar documentos técnicos sobre la implementación de Federated Learning para garantizar el cumplimiento de las leyes regionales de residencia de PII ⌛.
• Integridad de la Sincronización Bidireccional: Validar la consistencia de las operaciones de escritura de datos entre HireEZ y su versión específica de ATS (por ejemplo, Workday v42) 🌑.