← HR
CV Screener AI-powered
CV Screener
✨
AI-assisted screening
Confidence medie · revizuire umană obligatorie · datele rămân local
Flux Încarcă CV-uri → Alege JD → Rulează AI Screening → Revizuiește shortlist → Capturează outcome 📘 Vezi ghidul
📘 Ghid complet · end-to-end workflow (15 min per sesiune) click pentru detalii
  1. Definește rolul (panoul din dreapta · ~2 min) · titlu obligatoriu · departament + senioritate din dropdown · ani experiență + locație · skill-uri must-have/nice-to-have separate clar pe linii (precizia listei = precizia ranking-ului) · focus screening (Balanced / Skills-first / Experience-first / Cultural fit) reglează cum cântărește AI-ul cele 4 dimensiuni.
  2. Încarcă CV-uri (panoul stâng · secunde) · drag-drop sau click-to-browse · până la 20 fișiere/lot · formate PDF / DOCX / DOC / TXT. LinkedIn: deschide profilul, "Save to PDF" din browser, drop-uiește PDF-ul aici · funcționează identic.
  3. Extract (automat · ~3-8s per CV · paralel) · fiecare card afișează "Extracted (N words)" când e gata. Dacă un PDF e corupt/scan-only/parolat: cardul devine "Failed" · înlocuiește-l acum (înainte de screening).
  4. Screening (click Screen candidates · ~15-30s pentru 5-10 CV-uri) · trimite tot lotul într-un singur prompt către Claude cu rol "senior HR Business Partner la CLA Romania" · primește array JSON cu scor + strengths + gaps + skills_match + recommendation + red_flags per candidat · sortare descrescătoare.
  5. Review (interactiv) · header sus arată total screened · strong-match (≥80%) · good-match (60-79%) · scor mediu. Carduri colorate per tier (verde/amber/gri/roșu). Citește top-down, sanity-check pe cei mai puternici contra CV-ului original, decide cine merge la interviu.
  6. Export (1 click · înainte să închizi tab-ul · NU se persistă sesiunea) · două formate: raport text (listă numerotată Rank·Name·Score%·Recommendation pentru email/comitet) + CSV (tabel complet pentru Excel/ATS).
  7. Acționează · forward shortlist către hiring manager · programează interviu cu strong/good matches · scrie decline politicos către weak match folosind gaps ca motiv onest.
Trei moduri de eșec pe care le rezolvi în timp real:
· Toate scorurile par prea mici → spec-ul a fost prea strict · slăbește "Must have:" și re-screen.
· Toate scorurile par prea mari → spec-ul a fost prea vag · adaugă calificări specifice (cifre · ani · certificări numite).
· Un candidat 90+ arată greșit la citire → AI-ul s-a confundat pe o secțiune · verifică text-ul CV-ului manual + dă feedback Hub pentru tunarea prompt-ului.
Nou în V2 (per candidat · expandable după screening) · 🕵️ Background check plan · MUST/SHOULD verify · referințe de cerut · public-records (ANAF · ONRC · CECCAR/CAFR/CCF/UNJR/CCIB) · ❓ Întrebări de interviu · technical · experience-probing · gap-assessment · cultural-fit (tailored per CV, nu generice) · 📝 Tests recomandate · cu rationale + pass-criterion · 🔍 Verify online · LinkedIn / Google / ONRC / ANAF · search URLs gata de click + notă GDPR.
Ce NU face încă · nu acceptă URL LinkedIn direct ca input (workaround: Save-to-PDF) · nu cross-referențiază cu hub_users_v2 (ex-CLA staff) · nu persistă sesiunea (close tab = pierdere · exportă CSV obligatoriu) · nu trimite automat email-uri către candidați.
CV-uri
📄
Trage CV-uri aici sau click pentru a alege
Până la 20 fișiere · PDF · DOCX · DOC · TXT
Cerințe rol
JD Library
Draft-ul curent se salvează automat. Template-urile factory (✨) sunt read-only.
Date rol
Titlu poziție *
Departament
Senioritate
Experiență & senioritate
Experiență (ani)
Locație
Competențe & calificări
Skill-uri obligatorii & nice-to-have
Cerințe adiționale (opțional)
Preferințe de screening
Limba rapoartelor
Focus AI
Screening 0 CVs...
Extracting text from documents...
Screening Results