創設者 · CurriculoATS
現在出荷中 · ブルックリン, NY元AmazonのMLエンジニア。約10年間、スケールでのランキングと推薦システムを構築し、その後、全ての人間のキャリアに関わる仕事、つまり雇用に同じツールを使うようになりました。
創設者元Amazonブルックリン, NYランキングとML採用テーブルの両側に座った創設者。
CurriculoATSに入る前、Devは人々が何を見るかを決定するシステム内で数年を過ごしました。推薦エンジン。ランキングパイプライン。数十億の入力を重要な5つまたは10に整理する機械。こうした作業は静かな真実を教えてくれます：ランキングは、与えられたシグナルに対してだけ正直です。シグナルを間違えると、その全体がバイアスを拡大します。
その教訓は、Devが採用の現場に求めていく中で続きました。キーワードフィルターを使って履歴書を処理するチームを見て、実際の仕事ではなく履歴書の調整を報いることに不満を持ち、その短いリストが薄く感じられると不平を言う。採用ツールが測定するものと採用が実際に必要とするものとの間のギャップは無視できなくなりました。Curriculoは、その答えとして始まりました：候補者を知っていることではなく、彼らが構築したものに基づいてスコアリングするシステムです。
「キーワードマッチングは、すでにゲームがどのように操作されているかを知っている人々を報います。成果は、実際の仕事をした人々を報います。」
Dev · 創設者ここに至る経緯、簡潔に。
Devのバックグラウンドは、機械学習と製品出荷のソフトウェアの交差点にあります。Synopsysでは、スケールで精密さが求められるシステムに取り組みました：1桁の誤差がシリコンで測定されるエンジニアリング。その後、Amazonではランキングと推薦を行い、毎日数十億の決定を下し、各々が次に人が望むであろうことについての小さな判断を下します。
その組み合わせ、厳密さと関連性は、Curriculoが採用について考える際の背骨です。インパクトスコアは魔法ではありません。それは、採用者が決定を声に出して説明する必要がある場合に実際に引用するシグナルに基づいて構築されたランキング関数です。
キャリアノート
約12年、一つの一貫した質問。
ここに至るまでのすべての役割は、Curriculoがどのようにランクを付けるかを形作りました：何が証拠となるのか、何がノイズとなるのか、そして違いが分からない場合に誰が代償を払うのか。
初期のキャリア · Synopsysスケールでの精度を追求するエンジニアリング。許容範囲が厳しく、間違った答えが高価になるソフトウェアとMLの業務。ここで測定可能なシグナル（数値、雰囲気ではなく）へのバイアスが形成されました。Amazon · ランキングと推薦ランキングシステムが失敗する方法を学びました。候補者ではなく、製品、結果、コンテンツをランク付けするシステムで数年過ごしました。ランキングがスケールで失敗するあらゆるモード（フィードバックループ、コールドスタート、不適切な代用）は、現在採用ソフトウェアでも発生しています。注目に値します。2024 · Curriculo設立、ブルックリンNY履歴書の側面から始めました。Curriculo.meは、候補者が採用者が読む方法で履歴書を書くのを助けるために立ち上げられました：バズワードではなく、成果を中心に構成されるものです。1万件の候補者の後、優れた履歴書の形はデータであり、意見ではないことが分かりました。今日 · CurriculoATS実際に履歴書が何を言っているかをスコアリングするATS。同じシグナルフレームワークを逆に運用：候補者が書くようにCurriculoが教えた履歴書を読む申請追跡システム。5-200人を採用する初期段階のチームは、キーワードフィルターを置き換えるために、0-100のインパクトスコアを使い、その精査に耐えられます。Devが目指すもの
信頼できるATSのための3つの非交渉条件.
01形容詞よりも成果。
生成された収益、スケールしたチーム、出荷されたシステムをスコアリングします。決して形容詞の山ではありません。
02フラットプライシング、シートごとのゲームはなし。
すべてのプランで無制限のチームメンバー。採用はすでにストレスの多いものです。請求もそのもう一つの軸であってはいけません。
03デフォルトでの監査可能性。
すべてのスコアには、その下に理由がしっかりとついています。人間が部屋で説明できる決定です。
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