AI Agent

Talentbeschaffungs-AI-Agent

Finden Sie spezialisierte Talente, die nicht auf LinkedIn sind

Schwer zu besetzende Positionen gefüllt. Über 50 Nischen-Communities gescannt. Verborgene Talente entdeckt. Das ist Deep-Web-Sourcing auf Autopilot.

Benefits

Gehen Sie über die LinkedIn-Suchleiste hinaus

Die besten Entwickler, Designer und Spezialisten aktualisieren ihre LinkedIn-Profile nicht. Sie arbeiten auf GitHub oder veröffentlichen auf Dribbble. Der Niche Talent Sourcer findet sie dort, wo sie tatsächlich tätig sind.

40 %

Einzigartige Kandidaten

25 %

Höhere Antwortquote

Null

Wettbewerb

Agentic Flows

Spezialisierter Beschaffungs-Workflow

Entdeckungs-Workflow: Nischenplattform-Scanning, Arbeitsprobenanalyse (Codequalität, Designportfolio), Fähigkeitsableitung, plattformübergreifende Identitätsabgleichung, Kontaktermittlung und personalisierte Outreach-Erstellung.

How it works

Deep-Web-Talententdeckung

Der Agent scannt spezialisierte Plattformen (GitHub, Behance, Kaggle, StackOverflow), analysiert Code/Portfolios zur Überprüfung von Fähigkeiten, leitet Kontaktdaten ab und engagiert Talente basierend auf ihrer tatsächlichen Arbeit.

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

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Abgeschlossen

ID-0E48

Self-Learning Agents

The agent improves with every task, adapting to outcomes, applying feedback, and self-correcting using Constitutional AI.

Upto 98% Accuracy

As a result of constant feedback loops, Beam AI Agents refine their approach with every cycle, leading to 98% accuracy across flows.

Smart Model Switching

We call it ModelMesh. Each agent selects the right model for the task, balancing speed, accuracy, and cost in real time.

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Extrahieren Sie Bestellnummer, Verkäuferinformationen, Lieferinformationen und Zahlungsdetails aus den hochgeladenen Bestellformularen.

Abgeschlossen

ID-0E48

Integrations

Verbindet sich mit Nischenplattformen

Durchsucht GitHub, GitLab, StackOverflow, Dribbble, Behance, Kaggle und Hugging Face. Synchronisiert Kandidaten mit Greenhouse, Lever und Gem. Bereichert Daten mit sozialen Footprints.

Implementation

Beschaffung von Nischen-Talenten in 7 Tagen

Definieren Sie Ihre technischen oder kreativen Anforderungen. Verbinden Sie Ihr ATS. Der Agent beginnt innerhalb einer Woche, einzigartige Profile aus spezialisierten Communities hervorzuheben.

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 1

Agent Discovery

Conduct workshop(s) with relevant stakeholders to identify and prioritize use cases and map the requirements

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 2

Agent Setup

Develop and launch your first agent with basic logic and integration (process scoping and recording, test dataset of 30-50 examples, baseline agent running and testing with target output mapping)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 3

Agent Training

Test performance and gather feedback from process users (agent optimization up to 80% against expected output, variable-level accuracy measurement and optimization, integrations setup, and feedback API interfacing)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Step 4

Agent Live

Extend to more workflows and client teams (live and continuous monitoring, human-in-the loop interfacing, node auto-tuning for automated prompt enhancements, >90% accuracy improvement, weekly business logic improvements)

Key Features

Technische Beschaffungstools

Codeanalyse

Bewertet GitHub-Repositories hinsichtlich Sprachkenntnissen und Codequalität. Findet echte Senior Engineers.

Portfolio-Bewertung

Analysiert Designportfolios nach Stil und Qualität. Passt kreatives Talent an Ihre Markenästhetik an.

Community-Reputation

Gewichtet Forumsbeiträge und Anerkennung durch Kollegen. Identifiziert angesehene Experten.

Demo

Erleben Sie Nischenbeschaffung in Aktion

Beobachten Sie, wie der Agent einen Machine Learning Engineer durch einen Beitrag zu einem Hugging Face-Modell findet, seine Python-Kenntnisse auf GitHub überprüft und eine E-Mail mit Bezug auf seine spezifische Modellarchitektur sendet.