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ThEmployer.io - ThEmployer는 각 후보자가 자격을 갖춘 후보자가 신입 사원으로 활동할 수있게하여 고용 메커니즘을 혁신적으로 만들 예정입니다. 소극적인 후보자는 후보자를 결정할 때 키워드와 일치하는 신병 모집자가 더 효율적일 수 있다고 생각합니다.
블록 체인의 힘과 모든 분산 시스템을 활용하면 응시자, 평가자 또는 추천자로 공헌함으로써 후보자가 협업 모집에 참여할 수있는 기회를 제공합니다. 각 직무는 투명 체인을 형성하여 각 기부자에게 현명한 계약을 맺습니다. 모든 사람에게 고용 될 수있는 힘을줍니다.
현재 채용 절차에는 비효율적 인 중개인, 구인 게시판 및 전문 네트워킹 사이트가 포함됩니다. 중앙 집중식 비즈니스와 마찬가지로이 비즈니스의 최우선 과제는 클라이언트에 부담을주는 추가 서비스를 만드는 것입니다. 이것은 옳은 길을 찾는 것 외에 다른 일을함으로써 손상된 생태계를 만듭니다.
채용 관리자는 내부 채용 담당자와 일자리를 공유하며, 채용 담당자는 채용 담당자에게이를 알리고 채용 담당자와이를 공유합니다.
채용 대행사는 업계를 이해하지 못하고 잘 작동합니다. 한 직책에서 후보자의 성공을 결정 짓는 몇 가지 요인이 있습니다. 이러한 요소는 유사한 환경 및 설정에서 작업 할 때만 얻을 수 있습니다.
초기 선별은 잘 작동한다는 것을 이해하지 못하는 사람들이 수행하므로 회사의 채용 팀은 90 %의 자격을 갖춘 후보자로 끝납니다. 많은 시간과 돈을 낭비하여 필터링 및 잘못된 후보자와 이야기합니다.
작업자 생태계는 직책 후보자를 자동으로 지정하므로 클라이언트 팀이 잘못된 후보자를 스크롤하는 데 시간을 낭비하지 않습니다. 다음 프로세스가 각 사용자가 채용 프로세스에 기여할 수있는 곳에 배포됩니다.
각 평가자는 각기 다른 회사에서 다른 채용주기를 거치면서 순위가 매겨집니다. 순위는 적절한 사람들을 찾는 데있어 과거 성공의 순위에 의해 결정됩니다.
이는 시스템이 성능이 좋지 않은 평가자를 자동으로 해제하여 더 나은 성공 기록이있는 평가자에게 우선 순위를 부여하기 때문에 큰 이점입니다. 이 고객을 위해 실제로 가치를 창출 할 최고위급 후보자를 확보하십시오.
표준 ERC20에 따라 TEO은, 그것은 crowdsale 중에 분산되고 출시 ThEmployer MainNet 후 원래의 토큰으로 변환됩니다. TEO는 사용자가 작업 게시, 구현, 권장 및 평가를 수행하는 데있어 중요한 유틸리티입니다.
ThEmployer는 채용 부문에서 성공적인 해를 가진 전문가 팀을 자랑합니다. 채용 팀에 입사 한 이래로 우리는 많은 것을 배웠습니다. 지속적으로 진화하는 조직인 우리는 매일 다양한 인재들과 상호 작용하여 채용 품질을 천천히 개선하고 있습니다.
우리 여행 중에 여기에 우리가 배운 것들이 있습니다.
물을 통해 휴식을, 말하자면 - 우리는 후보에 가장 큰 장애물 중 하나는 초기 모집 채용 단계를 통해 전달되는 것을 발견했다. 자, 예를 들어, 당신이 후보 상상, 당신은 당신의 손등처럼 MongoDB를 알고 있지만 대신 이력서에 '비 관계형 데이터베이스'를 언급 한 이후 특별한 언급을 MongoDB를하지 않았기 때문에, 채용 프로필을 거부 할 수 있습니다.
이는 아무도 혜택을 얻지 못하는 일반적인 시나리오입니다. 꿈을 꾸는 일이없고 회사에 대한 꿈도 없습니다. 그리고 생각할 때, 당신은 천국에서 한 쌍이 될 수 있습니다. 그러나 우리는 당신이 결코 알지 못할 것이라고 생각합니다.
또한 현재의 직업 시장에 내재 된 다른 문제들이있다. Job Legend라는 회사가 있다고 가정 해 봅시다. 응시자는 자신의 개인 데이터를 Job Legends 플랫폼에 등록하고 쏟아 붓습니다. 모든 것이 곧 가열되어 큰 데이터 공이되고 디지털 스티칭으로 폭발합니다.
그런 다음 Job Legend가 데이터를 인계하여 광고주, 파트너 및 이름으로 푸시합니다. 전문 네트워크가 쉽게 탐색하고 액세스하는 데 사용되는 시간을 기억하십니까? 자, 모든 것이 중요합니다.
취업 시장에서이 큰 함정을 확인하면서, 우리는 중요한 방법으로 채용 세계를 개선하려고 노력하고 있습니다. 우리는 머리를 맞대고 후보자와 고용주 간의 완벽한 일치를 찾기위한 시스템을 개발했습니다. 처음에는 우리가 채울 수있는 일만 접수합니다.
우리가 처리하는 모든 일에 대해 의사 일치를 많이 얻게 될 것입니다. 그러나 우리는 그 일을 완벽하게 원합니다. 우리가 찾은 많은 부부 중에서 일부는 우리에게 질문을하기 위해 돌아올 것입니다. 그러나 이력서를 보내지는 않은 사람도 있습니다. 거기에서 인터뷰를하는 사람은 더 적습니다. 채용 비율은 낮지 만 품질에 결코 타협하지 않습니다.
우리는 잼 있습니다. 그런데 그 아이디어가 나왔습니다.
안녕하세요, 채용 된 사람을 추천하면 후보자에게 돌아가 보도록하겠습니다. 다음 번에는 의사 후보자들이 자신의 네트워크에서 사람들에게 역할에 대해 완벽하다는 것을 알리고 결과가 놀랍습니다. 빨리 후에, 것은 추진력을, 빨리 가지고 간다. 우리는 그것이 우리에게 중요한 순간이라고 생각했지만, 그렇지 않았습니다.
추천 시스템을 구현할 때, 우리는 큰 후보자를 받아서 인터뷰 및 인상률을 향상시킵니다. 우리가 성장함에 따라, 우리는 하나의 큰 문제를 봅니다. 일부 후보자는 이미 데이터베이스에 있지만 후보자가 추천 할 때까지는 후보자를 식별하지 않습니다.
이것은 모든 것이 매우 흥미로운 곳입니다. 우리는 문제를 발견했습니다. 우리 팀은 우리가 사람들을 찾는 데 능숙하다는 것을 알았지 만 사람들을 찾는 데는 능숙하지 않았습니다. 더 깊이 파고 들자면, 이것이 채용 산업에서 가장 큰 문제임을 알고 있습니다. 잘못된 사람은 좋은 후보자를 평가합니다.
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저자 : SanZoldyck
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