İşe alım süreçlerinde iki taraf da zorlanır: aday, doğru anlatamadığı için elenir; ekip, yanlış sinyallere bakıp iyi adayı kaçırır. CV’ler şablonlaşmış, ilanlar ise bazen fazla genel veya “mükemmel aday” beklentisiyle şişirilmiş olabilir. “İşe Alım Yanılgı Dedektörü” fikri; CV ile ilanı birlikte okuyup gerçek uyumu çıkaran, eksik kanıt noktalarını belirleyen ve süreçte oluşabilecek ön yargı risklerini şeffaf şekilde raporlayan bir Ai destek ürünüdür.

Dedektörün farkı “puan verip geçmek” yerine gerekçeli analiz sunmasıdır. Sistem, ilandaki gereksinimleri atomik maddelere böler: zorunlu teknikler, nice‑to‑have, deneyim seviyesi, iletişim, sektör bilgisi, dil, lokasyon. Ardından CV’den kanıt cümleleri çıkarır: “Şu projede şu sorumluluğu aldı”, “Şu aracı kullandı”, “Şu metrikleri iyileştirdi.” Eşleşmeyen maddeler için iki tür çıktı üretir: (1) gerçekten eksik olanlar, (2) CV’de olabilir ama yazılmamış olanlar. İkinci sınıf kritik çünkü adaylar bazen doğru şeyi yapmıştır ama “kanıt” yazmamıştır. Dedektör burada adaya öneri verebilir: “Bu madde için projenizde şu örneği ekleyin.”

Ön yargı (bias) tarafında sistem etik ve dikkatli çalışmalıdır. Ama pratik bir değer sunabilir: İlan dilindeki gereksiz bariyerleri işaretlemek (ör. “genç ve dinamik”, “askerlik şart” gibi), CV’deki alakasız sinyallerin etkisini azaltmak (üniversite adı, fotoğraf, yaş ima eden bilgiler) ve değerlendirmeyi kanıta dayalı hale getirmek. Dedektör; “bu aday kötü” demez, “bu karar şu sinyallere dayanıyor, şu sinyaller yanıltıcı olabilir” der. Bu sayede ekip daha adil ve tutarlı karar verir.

MVP: CV (PDF metin) + ilan metni → uyum raporu, eksik kanıt listesi, önerilen mülakat soruları. Örneğin CV’de “React biliyorum” yazıyorsa, sistem “hangi projede, hangi ölçekte, hangi state yönetimi?” gibi netleştirici sorular önerir. Bu, mülakat kalitesini artırır. Gelişmiş: ATS entegrasyonu, çoklu aday karşılaştırma, ekip içi değerlendirme notlarını özetleme. Kurumsal: rol bazlı skor kartları ve süreç analitiği (hangi aşamada neden eleniyor?).

Gelir modeli: koltuk lisansı (recruiter), ilan başı analiz, kurumsal ATS entegrasyonu. Ek ürün: aday tarafı için “CV iyileştirme” paketi. TeknolojiTR’de bu fikir, “Ai ile daha iyi işe alım ve kariyer” içeriklerine de güzel malzeme çıkarır.

Sonuç olarak “İşe Alım Yanılgı Dedektörü”, işe alımı daha şeffaf, daha kanıt odaklı ve daha verimli hale getirir. En önemlisi, her iki tarafa da somut bir rehber verir: aday neyi güçlendirmeli, ekip neyi sorgulamalı.

İlan gereksinimlerini maddelere böl ve CV'den kanıtları eşleştir. Eksik kanıtlar için öneri ve 6 mülakat sorusu üret. İlan: {job} CV: {cv}

İşe alım süreçlerinde iki taraf da zorlanır: aday, doğru anlatamadığı için elenir; ekip, yanlış sinyallere bakıp iyi adayı kaçırır. CV’ler şablonlaşmış, ilanlar ise bazen fazla genel veya “mükemmel aday” beklentisiyle şişirilmiş olabilir. “İşe Alım Yanılgı Dedektörü” fikri; CV ile ilanı birlikte okuyup gerçek uyumu çıkaran, eksik kanıt noktalarını belirleyen ve süreçte oluşabilecek ön yargı risklerini şeffaf şekilde raporlayan bir Ai destek ürünüdür.

Dedektörün farkı “puan verip geçmek” yerine gerekçeli analiz sunmasıdır. Sistem, ilandaki gereksinimleri atomik maddelere böler: zorunlu teknikler, nice‑to‑have, deneyim seviyesi, iletişim, sektör bilgisi, dil, lokasyon. Ardından CV’den kanıt cümleleri çıkarır: “Şu projede şu sorumluluğu aldı”, “Şu aracı kullandı”, “Şu metrikleri iyileştirdi.” Eşleşmeyen maddeler için iki tür çıktı üretir: (1) gerçekten eksik olanlar, (2) CV’de olabilir ama yazılmamış olanlar. İkinci sınıf kritik çünkü adaylar bazen doğru şeyi yapmıştır ama “kanıt” yazmamıştır. Dedektör burada adaya öneri verebilir: “Bu madde için projenizde şu örneği ekleyin.”

Ön yargı (bias) tarafında sistem etik ve dikkatli çalışmalıdır. Ama pratik bir değer sunabilir: İlan dilindeki gereksiz bariyerleri işaretlemek (ör. “genç ve dinamik”, “askerlik şart” gibi), CV’deki alakasız sinyallerin etkisini azaltmak (üniversite adı, fotoğraf, yaş ima eden bilgiler) ve değerlendirmeyi kanıta dayalı hale getirmek. Dedektör; “bu aday kötü” demez, “bu karar şu sinyallere dayanıyor, şu sinyaller yanıltıcı olabilir” der. Bu sayede ekip daha adil ve tutarlı karar verir.

MVP: CV (PDF metin) + ilan metni → uyum raporu, eksik kanıt listesi, önerilen mülakat soruları. Örneğin CV’de “React biliyorum” yazıyorsa, sistem “hangi projede, hangi ölçekte, hangi state yönetimi?” gibi netleştirici sorular önerir. Bu, mülakat kalitesini artırır. Gelişmiş: ATS entegrasyonu, çoklu aday karşılaştırma, ekip içi değerlendirme notlarını özetleme. Kurumsal: rol bazlı skor kartları ve süreç analitiği (hangi aşamada neden eleniyor?).

Gelir modeli: koltuk lisansı (recruiter), ilan başı analiz, kurumsal ATS entegrasyonu. Ek ürün: aday tarafı için “CV iyileştirme” paketi. TeknolojiTR’de bu fikir, “Ai ile daha iyi işe alım ve kariyer” içeriklerine de güzel malzeme çıkarır.

Sonuç olarak “İşe Alım Yanılgı Dedektörü”, işe alımı daha şeffaf, daha kanıt odaklı ve daha verimli hale getirir. En önemlisi, her iki tarafa da somut bir rehber verir: aday neyi güçlendirmeli, ekip neyi sorgulamalı.

İlan gereksinimlerini maddelere böl ve CV'den kanıtları eşleştir. Eksik kanıtlar için öneri ve 6 mülakat sorusu üret. İlan: {job} CV: {cv}