AI Agent

Interviewer-Vorbereitungs-AI-Agent

Stellen Sie sicher, dass jeder Interviewer die richtigen Fragen stellt

Unvorbereitete Interviewer stellen die falschen Personen ein. Strukturierte Interviews sagen den Erfolg voraus. Rüsten Sie jeden Interviewer jedes Mal mit einem individuellen Leitfaden aus.

Benefits

Strukturierte Interviews, automatisiert

Interviewer improvisieren oft, was zu Vorurteilen und schlechten Einstellungen führt. Die Erstellung von Leitfäden kostet Zeit. Der Interview Prep Agent erstellt ein individuelles Interviewkit für jede Sitzung und stellt sicher, dass der Fokus auf den richtigen Kompetenzen liegt.

100%

Vorbereitete Interviewer

40 %

Bessere Einstellungsentscheidungen

Null

Unzulässige Fragen

Agentic Flows

Vorbereitungs- und Lieferworkflow

Vorbereitungsablauf: Kontextanalyse (Rolle + Kandidat), Kompetenzauswahl, Fragengenerierung mit Verhaltensproben, Bias-Check, Leitfadenübermittlung über Slack/E-Mail/Kalender 15 Minuten vor Beginn.

How it works

Intelligente Interview-Leitfäden

Der Agent analysiert die Stellenbeschreibung, den Lebenslauf des Kandidaten und den zugewiesenen Kompetenzfokus, um einen spezifischen Fragenkatalog, ein Bewertungsraster und eine Kontextbesprechung für den Interviewer zu erstellen.

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

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

Verbindung zu Einstellungs-Tools

Integriert sich mit Greenhouse- und Lever-Bewertungstabellen. Bietet Vorbereitung über Slack, Microsoft Teams oder Kalendereinladungen. Zieht Kompetenzmodelle aus Ihrem HRIS.

Implementation

Bessere Interviews in 5 Tagen

Verbinden Sie Ihr ATS und laden Sie Kompetenzmodelle hoch. Konfigurieren Sie die Lieferkanäle. Interviewer erhalten innerhalb einer Woche maßgeschneiderte Leitfäden für jede Sitzung.

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

Interviewer-Befähigung

Kontextbesprechung

Fasst den Hintergrund des Kandidaten zusammen und hebt Bereiche hervor, die untersucht werden sollten. Spart das Lesen des gesamten Lebenslaufs.

Kompetenzfragen

Bietet spezifische Verhaltensfragen für das zugewiesene Merkmal. Beinhaltet Hinweise zu „Worauf Sie hören sollten“.

Rechtliche Leitplanken

Erinnert Interviewer an Themen, die vermieden werden sollten. Kennzeichnet potenzielle Vorurteile, bevor sie auftreten.

Demo

Interview-Vorbereitung in Aktion ansehen

Beobachten Sie, wie der Agent einen Leitfaden für ein ‚Culture Add‘-Interview erstellt: Er analysiert den Hintergrund des Kandidaten, wählt relevante wertbasierte Fragen aus und liefert diese 10 Minuten vor dem Gespräch über Slack an den Interviewer.