Inspectable डिज़ाइन से ही।
ज़्यादातर AI hiring tools आपको एक नंबर देते हैं जिसे आप तोड़कर देख ही नहीं सकते। Scovai पूरा calculation प्रकाशित करता है: एक तय weight budget — आधा सीधे role की घोषित requirements से गिना जाता है, और आधा model का judgement, जो चार अलग-अलग subscores के रूप में आता है, हर एक के साथ अपनी लिखित वजह। आप हमेशा देख सकते हैं कि कौन-सा हिस्सा कितने अंक लाया।
स्कोरिंग असल में कैसे काम करती है।
CV, assessments और interview transcripts संरचित signals बन जाते हैं: skills, seniority, work history, salary expectation. सिर्फ़ extraction — इस चरण में कोई score नहीं बनता।
Criticality के हिसाब से weighted skill coverage — एक BLOCKER requirement किसी ज़रूरी requirement से तीन गुना और nice-to-have से दस गुना गिनी जाती है — साथ में seniority fit और घोषित budget के मुक़ाबले compensation realism। तय weights, शुद्ध गणित: composite का ठीक आधा।
बाक़ी आधा चार dimensions पर model call है — technical depth, domain trajectory, communication fit, cultural context — हर एक 0–100 में, अपनी लिखित व्याख्या के साथ, कम temperature पर। यह judgement है, और हम इसे total में छिपाने के बजाय judgement ही कहते हैं।
Platform सुझाव देता है, फ़ैसला लोग करते हैं। जो scores अपने role-और-seniority cohort की सांख्यिकीय सीमा से नीचे गिरते हैं, वे अपने आप एक मानव reviewer के पास चले जाते हैं — ऐसी queue में जिसे उस role का recruiter ख़ुद बंद नहीं कर सकता।
CV, assessments, इंटरव्यू transcripts
Models पढ़ते और normalise करते हैं, अभी कोई score नहीं
गिना गया आधा और judge किया गया आधा, तय 50/50 budget, role family और seniority के हिसाब से calibrated
Blocker penalties, transition और context modifiers ±5 तक सीमित, data coverage से confidence
हर dimension, weight और व्याख्या सुरक्षित रहती है
Scoring pipeline: models पढ़ते और judge करते हैं, प्रकाशित weights जोड़ते हैं, लोग फ़ैसला करते हैं
यह क्यों मायने रखता है।
"लगभग explainable" नहीं। हर अंक एक नामित dimension, उसके weight और — judge किए गए आधे में — उस subscore के लिए model की लिखी वजह में टूटता है।
सहेजा गया judgement गिने गए layers पर दोबारा चलाया जाता है, इसलिए पुराना score फिर से बनाया और लाइन-दर-लाइन जाँचा जा सकता है। पीछे पूरा action log रहता है।
कोई भी demographic attribute कभी score में नहीं जाता। अपने cohort की सांख्यिकीय सीमा से नीचे रहने वाले candidates चुपचाप आख़िर में डाले जाने के बजाय मानव समीक्षा के लिए flag होते हैं।
जब कोई candidate, auditor या regulator पूछे "यही व्यक्ति क्यों?", तो जवाब है: weights, हर weight के पीछे का सबूत, और वह reviewer जिसने मंज़ूरी दी।
एक प्लेटफॉर्म। एक इंटेलिजेंस लेयर।
RISE, HIRE, DEVELOP और AUGMENT चार अलग-अलग टूल नहीं हैं। यह एक ही सिस्टम है जो पूरे जीवनचक्र में लोगों और भूमिकाओं के साथ चलता है।
Rise
क्षमता को समझें। कौशल, अनुभव, संज्ञानात्मक क्षमता, व्यक्तित्व और करियर क्षमता की सत्यापित तस्वीर।
Hire
क्षमता को बेहतर हायरिंग निर्णयों में बदलें। एक ही व्याख्या योग्य प्रक्रिया में खोजें, छांटें, आकलन करें, इंटरव्यू लें और रैंक करें।
Develop
टैलेंट इंटेलिजेंस को विकास में बदलें। दक्षताओं को समझें, कमियां दूर करें, आंतरिक गतिशीलता सक्षम करें और उत्तराधिकार की योजना बनाएं।
Augment
Role intelligence को Human और AI performance में बदलें। हर role को समझें, देखें कि AI कहाँ बढ़त दे सकता है, और सही Digital Employees तैनात करें।
जॉब टाइटल से सेकंडों में पूर्ण विवरण।
एक जॉब टाइटल दर्ज करें और एक बटन क्लिक करें। Scovai का AI एक पूर्ण, संरचित जॉब विवरण तैयार करता है, जिसमें आवश्यकताएँ, कौशल स्तर, वैकल्पिक योग्यताएँ, और प्रतिस्पर्धी वेतन सीमा शामिल है, सब वास्तविक बाज़ार इंटेलिजेंस पर आधारित।
- भूमिका संदर्भ और ज़िम्मेदारियों के साथ पूर्ण जॉब विवरण
- कौशल स्तर (उन्नत/मध्यवर्ती) और प्राथमिकता टैग के साथ संरचित आवश्यकताएँ
- भूमिका के लिए स्वचालित रूप से सुझाई गई वैकल्पिक योग्यताएँ
- वरिष्ठता और स्थान के आधार पर वेतन सीमा अनुमान
- सब कुछ संपादन योग्य, AI सहायता करता है, आप निर्णय लेते हैं
मुझे उस समय के बारे में बताइए जब आपको एक बड़े legacy codebase को refactor करना पड़ा। स्थिति क्या थी और आप किस विशेष काम के लिए ज़िम्मेदार थे?
अनुकूली साक्षात्कार, पहले वीडियो। 24/7 उपलब्ध।
AI साक्षात्कार एजेंट STAR पद्धति का उपयोग करके अनुकूली, संरचित साक्षात्कार आयोजित करता है। वीडियो डिफ़ॉल्ट फ़ॉर्मैट है; वॉइस (फ़ोन सहित) और टेक्स्ट भी उपलब्ध हैं, जिन्हें रिक्रूटर हर भूमिका के लिए सेट करता है। यह भूमिका-विशिष्ट प्रश्न तैयार करता है, उम्मीदवार के उत्तरों के आधार पर बुद्धिमान अनुवर्ती प्रश्न पूछता है, और एक व्यापक मूल्यांकन रिपोर्ट तैयार करता है, बिना किसी शेड्यूलिंग समस्या के।
- अनुकूली अनुवर्ती प्रश्नों के साथ STAR-विधि साक्षात्कार
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वही intelligence layer, अब एक seat पर बैठा हुआ।
Role-trained Digital Employees, जिन्हें आप महीने के हिसाब से hire करते हैं। हर एक को assignment पर confirm-first setting मिलती है, नामित oversight होती है, यह उन्हीं channels पर आप तक पहुँचता है जो आपकी team पहले से इस्तेमाल करती है और seat के मालिक व्यक्ति के साथ मिलकर काम करता है।
Digital Employee कोई install किया जाने वाला chatbot नहीं, बल्कि role के लिए trained एक specialist है जिसे आप हायर करते हैं: उसे आपके संगठन की एक seat की brief दी जाती है, वह सिर्फ एक ही टीम का हिस्सा होता है, और वह एक नामित इंसान के अधीन काम करता है जो उसकी हर गतिविधि के लिए जवाबदेह रहता है। ऊपर दिए score वाला ही नियम: सिस्टम प्रस्ताव देता है, फैसला इंसान करता है।
Role और competency के हिसाब से browse करें। हर Digital Employee दिखाता है कि वह क्या करता है, कहाँ reachable है, और उसकी rating क्या है। जानने के लिए किसी demo call की ज़रूरत नहीं।
Hire कीजिए और आपके Digital Employee को आपकी असली seat की brief मिलती है: ज़िम्मेदारियाँ, tools, tone और वे लोग जिनके साथ यह काम करेगा। पहले ही दिन से यह काम का साबित होता है।
आपका Digital Employee seat के मालिक के साथ-साथ चलता है: सुझाव देता, draft बनाता, जवाब देता। नियंत्रण में नामित इंसान, हर action audit trail पर।
- लावारिस. सदस्यता लेने वाली पहली टीम इसे अपना बनाती है।
- Per month · प्रति active Digital Employee
- शासित · मानव नियंत्रण में
S.C.O.V.A.I.: एक method, कोई गढ़ा हुआ शब्द नहीं।
Semantic Career Orchestration & Validation through Augmented Intelligence.
हम keywords नहीं, मतलब पढ़ते हैं। किसी भी supported भाषा का CV structured, तुलनीय signal बन जाता है।
हम hiring पर रुकते नहीं। वही data application से onboarding और आगे development तक साथ चलता है।
हर दावा verify होता है: skills का test, identity की पुष्टि, traits की माप। कुछ भी सिर्फ़ भरोसे पर नहीं।
यहाँ अहम शब्द है augmented। भारी-भरकम reading AI करता है। फ़ैसला इंसान लेता है। हमेशा।
हर CV और हर role एक ऐसे vector के रूप में embed होता है जो पकड़ता है मतलब, keywords नहीं। इस space में candidate role के जितने क़रीब बैठता है, semantic fit उतना ही मज़बूत, किसी भी भाषा में।
Semantic matching: candidates और roles एक ही embedding space में
GDPR और EU AI Act अनुपालन के लिए निर्मित।
हर AI निर्णय स्पष्ट है। हर डेटा ट्रेस करने योग्य है। Scovai शुरू से ही यूरोप के सबसे सख्त नियमों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि आप आत्मविश्वास और ज़िम्मेदारी से भर्ती कर सकें।
व्याख्या योग्य AI
हर स्कोर, हर रैंकिंग में सरल भाषा में स्पष्टीकरण शामिल है। कोई ब्लैक बॉक्स निर्णय नहीं।
GDPR सहमति
ऑडिट ट्रेल के साथ विस्तृत सहमति प्रबंधन। उम्मीदवार हर चरण में अपने डेटा पर नियंत्रण रखते हैं।
मानव निरीक्षण
किसी भी AI निर्णय की मानव समीक्षा का अनुरोध करें। EU AI Act अनुच्छेद 14 अनुपालन अंतर्निहित है।
पूर्वाग्रह निगरानी
स्कोरिंग पर स्वचालित जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रह विश्लेषण। रियल-टाइम में लिंग और आयु वितरण ट्रैकिंग।
Extraction के पीछे का engine चलता है Cortex, एक केंद्रीय रूप से गवर्न्ड AI गेटवे जिसमें नामित, ऑडिटेड प्रदाता हैं — विनियमित परिवेशों के लिए बनाया गया।
