결정론적 설계상.
다른 모든 AI 채용 도구는 검사할 수 없는 모델의 점수를 제공합니다. Scovai는 AI가 절대 숫자를 결정하지 않도록 구축되었습니다: 증거만 준비합니다.
점수 산출이 어떻게 실제로 작동하는지.
이력서, 평가, 면접 기록이 깔끔하고 구조화된 신호로 변환됩니다. 모델의 역할은 여기까지입니다.
모든 역량, 매칭, 순위는 투명하고 가중치가 적용된 계산입니다. 같은 입력 → 같은 출력, 항상.
어떤 신호가 점수를 제공했는지, 가중치는 얼마인지, 신뢰도 수준은 어느 정도인지 확인합니다. 블랙박스가 아닙니다.
플랫폼은 추천합니다. 사람이 결정을 내립니다. 항상.
이력서, 평가, 면접 기록
모델이 읽고 정규화하며, 점수 매기지 않습니다
가중치 적용, 결정론적. 같은 입력 → 같은 출력
정렬된 목록, 모든 점수는 확실성으로 표시됩니다
전체 분석, 모든 입력까지 추적 가능
2단계 재순위 파이프라인: AI가 읽고, 공식이 순위를 매기고, 사람이 결정합니다
왜 이것이 중요한가요.
"어느 정도 설명 가능한" 수준이 아닙니다. 모든 숫자는 한 번의 클릭으로 입력값으로 추적됩니다.
재현 가능한 결과, 전체 작업 로그. 누군가 이유를 묻으면 답을 가지고 있습니다.
인구통계학적 신호는 설계상 점수 매기기에서 제외됩니다. 공정성은 추정이 아닌 추적됩니다.
지원자, 감사자 또는 규제 당국이 "왜 이 사람인가?"라고 물을 때, 실제적이고 구조화된 답변을 가지고 있습니다.
S.C.O.V.A.I.: 만들어진 단어가 아닌 방법입니다.
Semantic Career Orchestration & Validation through Augmented Intelligence.
우리는 키워드가 아닌 의미를 읽습니다. 지원하는 모든 언어의 이력서는 구조화되고 비교 가능한 신호가 됩니다.
우리는 채용에서 멈추지 않습니다. 지원부터 온보딩까지 개발에 이르기까지 동일한 데이터를 유지합니다.
모든 주장이 검증됩니다: 기술은 테스트되고, 신원은 확인되고, 특성은 측정됩니다. 아무것도 믿음에만 의존하지 않습니다.
핵심 단어는 보완입니다. AI가 무거운 읽기 작업을 합니다. 사람이 결정을 내립니다. 항상.
모든 이력서와 모든 직무는 의미의 벡터로 임베딩됩니다. 키워드가 아닌 의미입니다. 후보자가 이 공간에서 직무에 가까울수록 언어에 관계없이 의미적 적합도가 높아집니다.
의미적 매칭: 동일한 임베딩 공간의 후보자와 직무
추출 엔진은 Cortex, 개인용 규제 환경을 위해 구축된 관리형 인프라에서 실행됩니다.
