MATCH-AI
Cliente
Progetto interno
Sede del progetto
Martano (Italia)
Durata del progetto
settembre 2025 –
dicembre 2025
Descrizione
Match-AI, integrato in Beatbridge, utilizza AI e NLP per abbinare i CV alle posizioni aperte. Analizza competenze, esperienza e contesto, ordinando i candidati per compatibilità per decisioni di selezione più rapide, intelligenti e accurate.
Dimensioni
MATCH-AI è un servizio scalabile basato sull’AI che potenzia i processi di recruiting e di gestione dei talenti di Beatbridge. La piattaforma supporta l’analisi automatizzata di dati strutturati e non strutturati, combinando ricerca semantica, ranking basato sull’AI e strategie di matching configurabili all’interno di un’architettura modulare. Progettata per evolvere con il cambiare dei requisiti di business, la soluzione integra più provider di AI e può essere estesa a diversi scenari di selezione, risultando adatta sia alla gestione interna dei talenti sia ai processi di selezione esterni.
Complessità
La sfida principale del progetto è stata superare le tradizionali ricerche per parole chiave, implementando un’analisi semantica in grado di comprendere il contesto, il significato e le relazioni tra profili dei candidati e opportunità di lavoro. La soluzione combina intelligenza artificiale, Natural Language Processing ed embedding semantici per migliorare l’accuratezza del matching, mantenendo flessibilità, scalabilità e prestazioni. Un’ulteriore complessità deriva dal supporto a più provider di AI, dall’ottimizzazione dei tempi di risposta tramite caching intelligente e dalla progettazione di un’architettura capace di evolvere di continuo con l’arrivo di nuovi modelli di AI e nuovi requisiti di business.
Tecnologie
MATCH-AI si basa su uno stack tecnologico moderno e guidato dall’AI, progettato per garantire scalabilità, flessibilità ed evoluzione continua. La soluzione sfrutta Python e FastAPI per offrire API REST ad alte prestazioni, mentre tecniche di Natural Language Processing e di embedding semantico consentono un’analisi intelligente di CV e descrizioni delle posizioni, andando oltre il tradizionale matching per parole chiave. L’architettura supporta più provider di AI, permettendo di adottare modelli linguistici diversi in base a prestazioni, costi o requisiti di privacy. La gestione dei dati si basa su MongoDB Atlas, mentre deploy containerizzato, pipeline CI/CD e meccanismi di caching intelligente garantiscono affidabilità, manutenibilità e una scalabilità efficiente man mano che la piattaforma evolve.