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Kategorie

Geschäftsführung

Erstellt von

Beam.ai

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Bewerten Sie Brillium-Assessments, Kandidaten-Ergebnisse und Testdaten automatisch. Automatisieren Sie das Screening, indem Sie Einreichungen benoten, Ausreißer markieren und Kandidateneinträge nahtlos aktualisieren.

Bewertung abgeschlossener Tests anhand eines Bewertungsschemas

Brillium erfasst die Antworten und das Ergebnis jedes Kandidaten, sobald ein Test abgeschlossen ist. Ein Beam AI Agent liest das fertige Ergebnis, gleicht die Punktzahl mit dem genehmigten Schwellenwert für die jeweilige Rolle ab und aktualisiert den Status des Kandidaten (z. B. als „bestanden“ oder „nicht weiter berücksichtigt“), sobald die Kriterien eindeutig erfüllt sind. Er kann auch den Recruiter über das Ergebnis benachrichtigen. Ergebnisse, die nahe am Schwellenwert liegen, auf ungewöhnlichen Aufgabentypen basieren oder von Kandidaten stammen, bei denen während des Tests ein technisches Problem gemeldet wurde, werden zur manuellen Überprüfung an einen Recruiter weitergeleitet.

Kandidaten kennzeichnen, die einen Schwellenwert erreichen oder verfehlen

Über die bloße Gesamtpunktzahl hinaus kann Brillium detailliert berichten, in welchen spezifischen Fähigkeiten oder Bereichen ein Kandidat gut oder schlecht abgeschnitten hat. Ein Beam AI Agent liest diese Aufschlüsselung und wendet eine vordefinierte Regel an, um beispielsweise einen Kandidaten als besonders geeignet für einen bestimmten Kompetenzbereich zu kennzeichnen oder ihn aufgrund eines schwächeren Bereichs zu einem anderen Test umzuleiten. Dies sorgt für einen kontinuierlichen Fluss im Recruiting-Prozess, ohne dass ein Recruiter jedes einzelne Ergebnis im Detail lesen muss. Gemischte Ergebnisse, bei denen sich Stärken und Schwächen gegenseitig aufheben, werden zur direkten Abwägung an einen Recruiter übergeben, statt sie automatisch zu bewerten.

Kandidatendokumente nach der Bewertung weiterleiten

Sobald ein Kandidat einen Test in Brillium besteht, muss dieses Ergebnis in der Regel an den nächsten Schritt übermittelt werden, wie etwa die Terminierung eines Vorstellungsgesprächs oder die Aktualisierung im Bewerber-Tracking-System. Ein Beam AI Agent liest das abgeschlossene, bewertete Ergebnis und aktualisiert automatisch den verknüpften Datensatz oder benachrichtigt die nächste Person im Prozess, sobald die definierten Kriterien erfüllt sind. Falls die Daten eines Kandidaten keinem vorhandenen Datensatz zugeordnet werden können oder das Ergebnis aufgrund einer Unregelmäßigkeit während des Tests eine zweite Prüfung erfordert, wird ein Recruiter hinzugezogen, um die Entscheidung zu treffen.

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