論文の概要: Smart Hiring Redefined: An Intelligent Recruitment Management Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04437v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 06:02:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 13:19:51.485073
• Title: Smart Hiring Redefined: An Intelligent Recruitment Management Platform
• Title（参考訳）: Smart Hiring Redefined: インテリジェントなリクルート管理プラットフォーム
• Authors: Fangzhe Wu, Dongyang Lyu, Xiaoqi Li,
• Abstract要約: この研究は、Java技術フレームワークを活用して、キャンパス採用シナリオに適したインテリジェントな採用管理システムを設計し、実装する。 このシステムは、情報技術とインテリジェントなソリューションを通じて、学生、企業、管理者を繋ぐ共同プラットフォームを確立する。 このプロジェクトは、学生により便利な求職体験を提供し、企業に対してより効率的な人材選抜と採用管理サービスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6405153080101806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Against the backdrop of deepening digital and intelligent transformation in human resource management,traditional recruitment models struggle to fully meet enterprises growing demand for precise talent acquisition due to limited efficiency,high costs,and information asymmetry.As a vital tool for optimizing recruitment processes,reducing labor and time costs,and enhancing core competitiveness,intelligent recruitment management systems become an indispensable component of modern organizational talent strategies.Compared with the labor intensive tasks of resume screening,candidate position matching,and interview coordination in traditional manual recruitment,intelligent recruitment systems significantly enhance the efficiency and accuracy of the hiring process through automation and data driven approaches.These systems enable rapid parsing of massive resume volumes,intelligent matching of candidates to positions,and automated scheduling of interview processes.This substantially reduces the workload on human resources departments while improving recruitment quality and response speed.This research leverages the Java technology framework to design and implement an intelligent recruitment management system tailored for campus recruitment scenarios.The system establishes a collaborative platform connecting students,enterprises, and administrators through information technology and intelligent solutions,offering comprehensive functionalities including job posting distribution,resume submission,candidate position matching,and process management.Guided by the vision of "Smart Campus Recruitment",the project delivers a more convenient job seeking experience for students and provides enterprises with more efficient talent screening and recruitment management services,thereby driving high quality development in university enterprise collaboration.
• Abstract（参考訳）: 人材管理におけるデジタル・インテリジェントなトランスフォーメーションの背景において、従来の採用モデルは、限られた効率、高コスト、情報非対称性による正確な人材獲得に対する需要の増大に苦慮しており、採用プロセスの最適化、労働・時間コストの削減、中核的な競争性の向上といった重要なツールとして、インテリジェントな採用管理システムが現代組織人材戦略の欠かせない要素となってきており、また、リクエスタリング、カンジデントポジションマッチング、面接調整といった労働集約的なタスクと相まって、自動化とデータ駆動アプローチによる採用プロセスの効率と正確性を大幅に向上させ、また、大規模なリクエスタブル・ボリュームの迅速な解析、自動面接プロセスの自動化、人材の選別、人材の選別、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成、人材育成など、人材育成に資する。

関連論文リスト

• Higher Satisfaction, Lower Cost: A Technical Report on How LLMs Revolutionize Meituan's Intelligent Interaction Systems [67.18731675163589]
  本稿では,産業アプリケーションに適したインテリジェントインタラクションシステムであるWOWServiceを紹介する。 LLMとマルチエージェントアーキテクチャの統合により、WOWServiceは自律的なタスク管理と協調的な問題解決を可能にします。 WOWServiceはMeituan App上にデプロイされ、主要なメトリクスの大幅な向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-15T08:35:51Z)
• SEAgent: Self-Evolving Computer Use Agent with Autonomous Learning from Experience [71.82719117238307]
  本稿では,コンピュータ利用エージェントが不慣れなソフトウェアとのインタラクションを通じて進化することを可能にするエージェント型自己進化フレームワークSEAgentを提案する。 我々は、OS-World内の5つの新しいソフトウェア環境におけるSEAgentの有効性を検証する。 当社のアプローチは,競合するオープンソースCUAに比べて,11.3%から34.5%という,23.2%の大幅な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-06T17:58:46Z)
• Vers un cadre ontologique pour la gestion des comp{é}tences : {à} des fins de formation, de recrutement, de m{é}tier, ou de recherches associ{é}es [32.26033017109275]
  本稿では,能力管理のためのオントロジに基づくフレームワークを提案する。 能力、職業、訓練プログラムの構造化された表現を可能にする。 能力間マッチングの自動化、学習レコメンデーションのパーソナライズ、キャリアプランニングを強化することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-08T08:13:30Z)
• AI Research Agents for Machine Learning: Search, Exploration, and Generalization in MLE-bench [76.23945148787051]
  我々は、AI研究エージェントを候補ソリューションの空間をナビゲートする検索ポリシーとして形式化し、演算子を使ってそれらを反復的に修正する。 我々の最良の探索戦略と演算子の組み合わせは、MLEベンチライトの最先端の成果を達成し、カグルメダルを39.6%から47.7%に引き上げることに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T11:59:15Z)
• Edge-Cloud Collaborative Computing on Distributed Intelligence and Model Optimization: A Survey [58.50944604905037]
  エッジクラウドコラボレーティブコンピューティング(ECCC)は、現代のインテリジェントアプリケーションの計算要求に対処するための重要なパラダイムとして登場した。 AIの最近の進歩、特にディープラーニングと大規模言語モデル(LLM)は、これらの分散システムの能力を劇的に向上させてきた。 この調査は、基本的なアーキテクチャ、技術の実現、新しいアプリケーションに関する構造化されたチュートリアルを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-03T13:55:38Z)
• UserCentrix: An Agentic Memory-augmented AI Framework for Smart Spaces [8.111700384985356]
  エージェントAIは、自律的で積極的な意思決定とともに、スマート環境を変革した。 本稿では、動的でコンテキスト対応な意思決定を通じてスマートスペースを強化するために設計された、エージェント型メモリ拡張AIフレームワークであるUserCentrixを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T11:54:49Z)
• AI Hiring with LLMs: A Context-Aware and Explainable Multi-Agent Framework for Resume Screening [12.845918958645676]
  大規模言語モデル(LLM)を用いたスクリーニング再開のためのマルチエージェントフレームワークを提案する。 フレームワークは、履歴抽出器、評価器、要約器、スコアフォーマッターを含む4つのコアエージェントから構成される。 この動的適応は、パーソナライズされた採用を可能にし、AI自動化と人材獲得のギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T12:56:39Z)
• Fairness in AI-Driven Recruitment: Challenges, Metrics, Methods, and Future Directions [0.0]
  改革プロセスは、組織のパフォーマンス、生産性、文化に大きな影響を与えます。 本稿では、AIによる採用システムで特定されるバイアスを体系的にレビューし、公正度指標とバイアス軽減手法を分類し、実際に使用される監査手法を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T05:25:14Z)
• The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing Workflows [55.2480439325792]
  本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。 この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T01:45:14Z)
• Autonomous Open-Ended Learning of Tasks with Non-Stationary Interdependencies [64.0476282000118]
  固有のモチベーションは、目標間のトレーニング時間を適切に割り当てるタスクに依存しないシグナルを生成することが証明されている。 内在的に動機付けられたオープンエンドラーニングの分野におけるほとんどの研究は、目標が互いに独立しているシナリオに焦点を当てているが、相互依存タスクの自律的な獲得を研究するのはごくわずかである。 特に,タスク間の関係に関する情報をアーキテクチャのより高レベルなレベルで組み込むことの重要性を示す。 そして、自律的に取得したシーケンスを格納する新しい学習層を追加することで、前者を拡張する新しいシステムであるH-GRAILを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T10:43:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。