Quand on lance un recrutement pour dénicher un nouveau collaborateur à une offre d’emploi, c’est comme lorsque l’on fait du shopping. On veut chercher le moins longtemps possible et trouver le meilleur rapport qualité/prix. Face à une entreprise en quête de nouveaux champions, toutes les configurations sont possibles : une poignée de candidats seulement lorsque les compétences sont pénuriques ou des tonnes de CV lorsque le rapport de force est inversé. Détecter parmi les candidatures entrantes qui ferait le mieux le job, ou pister le parfait profil à qui il ne serait pas venu à l’esprit de candidater à notre offre d’emploi, est un exercice acrobatique, quelle que soit la palette d’outils sophistiqués à disposition. C’est là que l’algorithme de Hunteed entre en piste pour un recrutement sur mesure.
Lorsqu’une entreprise cherche un profil d’ingénieur, ce serait une perte de temps de faire appel à un consultant en recrutement non aguerri aux métiers techniques. L’inverse est vrai. Inutile pour un cabinet de recrutement de se hasarder dans un périmètre qui n’est pas le sien. Il risque d’investir beaucoup d’énergie en prospection commerciale dès lors que la mission en recrutement est rémunérée au succès.
Pour que le recrutement ne ressemble pas à un gigantesque marché à la criée, l’algorithme d’Hunteed présente aux consultants en recrutement les missions les plus à même de l’intéresser. On appelle cela un algorithme de recommandation. La recommandation n’est pas déclenchée par un autre utilisateur, mais par l’analyse et le recoupement de la somme des comportements des utilisateurs de la plateforme. Si un consultant en recrutement a trouvé les bons candidats pour des postes dans le domaine de la logistique, c’est en premier lieu ce type de missions qui lui sera suggéré sur la plateforme Hunteed.