KI-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.

Vorteile

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

Agentische Flüsse

Spezialisierter Beschaffungs-Workflow

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

Wie es funktioniert

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.

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

Selbstlernende Agenten

Der Agent verbessert sich mit jeder Aufgabe, passt sich den Ergebnissen an, nutzt Feedback und korrigiert sich selbst mithilfe von Constitutional AI.

Bis zu 98 % Genauigkeit

Durch ständige Feedbackschleifen verbessern die Beam AI-Agenten ihren Ansatz mit jedem Zyklus, was zu einer Genauigkeit von 98% über alle Abläufe führt.

Intelligenter Modellwechsel

Wir nennen es ModelMesh. Jeder Agent wählt das richtige Modell für die Aufgabe aus und balanciert Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten in Echtzeit.

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

Integrationen

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.

Implementierung

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.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 1

Agenten-Discovery

Führen Sie Workshops mit relevanten Stakeholdern durch, um Anwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren und die Anforderungen zu erfassen.

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 2

Agenten-Einrichtung

Entwickeln und starten Sie Ihren ersten Agenten mit grundlegender Logik und Integration (Prozessabgrenzung und -aufzeichnung, Testdatensatz mit 30-50 Beispielen, Basisagent läuft und wird mit Zielausgaben-Mapping getestet)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 3

Agenten-Training

Testen Sie die Leistung und sammeln Sie Feedback von Prozessnutzern (Agentenoptimierung bis zu 80 % im Vergleich zur erwarteten Ausgabe, Messung und Optimierung der Genauigkeit auf Variablenebene, Einrichtungsintegrationen und Feedback-API-Schnittstelle)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Schritt 4

Agent live

Erweitern Sie auf weitere Workflows und Kundenteams (Live- und kontinuierliche Überwachung, Human-in-the-Loop-Schnittstelle, automatische Knotenabstimmung zur automatisierten Verbesserung von Prompten, >90 % Genauigkeitsverbesserung, wöchentliche Verbesserungen der Geschäftslogik)

Hauptmerkmale

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.