Recommandations de prospects intelligentes

Notes

Ces notes de publication décrivent des fonctionnalités qui n'ont peut-être pas encore été publiées. Pour connaître la période de lancement prévue pour cette fonctionnalité, consultez Nouveautés et prévisions pour Dynamics 365 for Talent. Les délais de livraison peuvent changer et la fonctionnalité prévue peut ne pas être lancée (voir Stratégie de Microsoft).

Chaque fois qu'un poste est créé, le recruteur recherche parmi d'anciens candidats à des postes similaires, et recherche aussi de nouveaux talents afin de créer une courte liste de candidats potentiels. Cela prend beaucoup de temps et, très souvent, les anciens candidats à des postes similaires ne sont pas pris en compte. Attract peut faciliter ce processus en utilisant des algorithmes de machine learning qui passent au peigne fin votre vivier mondial de talents et recommandent des candidats qui conviendraient parfaitement pour le poste que le recruteur vient de créer. Le vivier de talents mondial comprend tous les anciens candidats ainsi que tous les candidats détectés par des recruteurs pour votre organisation.

Les recommandations sont basées sur la correspondance entre les compétences et l'expérience requises pour le poste, d'après la description de celui-ci, et celles mises en avant par les candidats dans leurs CV/profils. Cette fonctionnalité réduit considérablement le temps passé à parcourir les profils des anciens candidats et peut aider les recruteurs à réduire l'attente avant une embauche réussie.

Cette fonctionnalité permettra aux recruteurs d'effectuer ce qui suit :

  • Afficher les recommandations en fonction d'une correspondance intelligente des détails et des responsabilités du poste avec les profils de candidats du vivier de talents mondial. Ces candidats recommandés peuvent facilement être ajoutés à la liste des candidats potentiels.
  • Consulter en un coup d'œil les informations sur les compétences et la formation d'un candidat recommandé.
  • Fournir des commentaires sur les recommandations afin que nos algorithmes intelligents puissent être améliorés au fil du temps, de manière à proposer des recommandations mieux ciblées pour votre organisation.