Pipeline-ul: șase agenți în secvență

Fiecare anunț de angajare care intră în Kitsuno parcurge șase etape. Fiecare etapă are un agent diferit, un model IA diferit și un scop diferit.

Etapa 1 — Scanner. Explorează sursele de joburi pe un program stabilit. Frecvența depinde de plan: o dată pe zi pentru Kit (gratuit), până la patru ori pe zi pentru Pro. Sursele includ platforme globale, agenții naționale de ocupare a forței de muncă, portaluri de nișă și platforme ATS prin căutare X-Ray. Scanner-ul colectează anunțuri brute și le stochează pentru procesare.

Etapa 2 — Extractor. Citește fiecare anunț brut și extrage date structurate: titlul postului, compania, locația, tipul contractului, semnale de senioritate, cerințe lingvistice, salariul (când este disponibil) și o clasificare geografică (mondială, restricționată la țară sau restricționată la oraș). Aceste date structurate alimentează tot ce urmează.

Etapa 3 — Filtru geografic. Înainte de a investi resurse în evaluarea completă, sistemul verifică dacă postul este posibil din punct de vedere geografic. Locația extrasă este comparată cu regiunile de autorizare de muncă înregistrate. Un post restricționat la o țară fără autorizație de muncă este eliminat înainte de evaluare. Acest filtru gestionează și ambiguitatea remote — „remote” singur nu înseamnă internațional, cu excepția cazului în care anunțul o specifică explicit.

Etapa 4 — Scorer. Pasul central al evaluării. Un LLM primește descrierea completă a postului și dovezile structurate ale carierei (competențe, experiență, educație, certificări — din Professional Record Store). Evaluează compatibilitatea pe patru criterii și returnează o evaluare structurată cu potriviri și lacune specifice.

Etapa 5 — Writer. Când se solicită o ciornă, agentul Writer adună context din biblioteca de carieră, datele de evaluare și un eventual Fit Report, apoi generează un CV personalizat, o scrisoare de intenție și un e-mail de candidatură. Trei apeluri IA succesive produc fiecare secțiune a documentului. Rezultatul folosește setările configurate pentru ton, limbă și accente.

Etapa 6 — Validator. Fiecare document generat de IA trece prin 14 verificări automate de calitate înainte de a fi afișat. Problemele sunt semnalate vizibil. Erorile critice oferă o reciornă gratuită. Rezultatele validării alimentează ciornele viitoare printr-o buclă de autocorectare.

Cele patru criterii de evaluare

Fiecare post este evaluat pe o scală de 100 de puncte pe patru dimensiuni ponderate. Ponderile sunt configurabile per profil de căutare — iată valorile implicite.

Alinierea la rol (40 puncte). Cât de bine corespund cerințele postului competențelor și experienței demonstrate? Scorer-ul analizează responsabilitățile, expertiza de domeniu și cerințele tehnice în raport cu dovezile din bibliotecă. Nu este potrivire pe cuvinte-cheie — ci înțelegere semantică a ceea ce rolul necesită și ce demonstrează cariera.

Compatibilitate geografică și remote (25 puncte). Funcționează geografia? Scorer-ul ia în calcul regiunile de autorizare de muncă, locațiile preferate, modurile de lucru acceptate (remote, hibrid, la sediu) și cerințele specifice de locație ale postului. Se aplică un criteriu eliminatoriu: dacă postul este restricționat la o regiune fără autorizație de muncă, scorul geografic scade aproape de zero, indiferent cât de bună este compatibilitatea cu rolul.

Potrivirea de senioritate (20 puncte). Este nivelul de experiență potrivit? Scorer-ul evaluează amploarea conducerii, semnalele privind anii de experiență și așteptările de management în raport cu parcursul profesional. Nivelurile de senioritate preferate se pot configura, iar cele irelevante pot fi excluse.

Tipul organizației (15 puncte). Se potrivește tipul de angajare cu preferințele? Corporație, startup, ONG, administrație publică, mediu academic — medii diferite se potrivesc unor oameni diferiți. Scorer-ul evaluează semnalele organizaționale din anunț în raport cu preferințele declarate.

Scorul total produce un verdict de compatibilitate: potrivire puternică, potrivire moderată, potrivire slabă sau nepotrivire. Fiecare scor arată descompunerea — se poate vedea exact ce criteriu a contribuit cu cât, ce competențe s-au potrivit și ce lacune a identificat IA.

Validatorul: 14 verificări, zero toleranță pentru fabricare

Validatorul este un agent dedicat a cărui singură sarcină este să detecteze greșelile celorlalți agenți. Rulează pe fiecare document înainte de livrare.

Erorile critice blochează livrarea și oferă o reciornă gratuită. Acestea includ: conținut gol, artefacte de șablon rămase în text, scurgeri de autoreferință IA, neconcordanțe lingvistice (germană cerută, engleză primită), scurgeri de informații de contact în scrisori de intenție, halucinații de cifre (numere sau procente care nu există în biblioteca de carieră) și încălcări de persoană întâi.

Avertismentele sunt afișate ca semnalări lizibile care pot fi examinate și ignorate. Acestea includ: lungime neobișnuită a documentului, cuvinte de umplutură suprautilizate (a leveraja, sinergii, a exploata — echivalentul verbal al unui costum gol), inconsistențe ale numelui companiei sau rolului între documente și o verificare prin LLM pentru afirmații inventate.

Bucla de autocorectare. Rezultatele validării sunt stocate după fiecare ciornă. Când se solicită o reciornă, erorile anterioare sunt injectate în contextul Writer-ului ca instrucțiuni obligatorii de evitare. IA știe ce a mers prost ultima dată și evită activ repetarea. Ciornă, validare, stocare erori, reciornă cu conștiință, revalidare.

Validatorul este calibrat, nu omniscient. Modelele mici au plafoane structurale. Principiul de design se bazează pe semnalări lizibile și ignorabile — nu pe zero alarme false. Transparența privind limitările este în sine un semnal de calitate.

Arhitectură multi-model: modelul potrivit pentru fiecare sarcină

Kitsuno nu folosește un singur model pentru tot. Sarcini diferite au cerințe diferite — viteză, acuratețe, creativitate, cost — și modele diferite le servesc cel mai bine.

Evaluarea și extracția folosesc modele optimizate pentru ieșire JSON structurată. Sarcina este de clasificare: dat fiind acest post și această carieră, produce o evaluare structurată. Modele mai mici și rapide gestionează acest lucru fiabil, deoarece formatul de ieșire este constrâns.

Redactarea folosește modele mai mari optimizate pentru generarea de limbaj natural. Scrisorile de intenție și rezumatele profesionale cer nuanță, consistență de ton și capacitatea de a sintetiza dovezi într-o narațiune convingătoare. Conturile plătite primesc modele premium pentru această sarcină, deoarece diferența de calitate este vizibilă.

Validarea folosește modele rapide și ușoare. Sarcina este clasificare binară (trecut/picat) pe verificări specifice. Viteza contează, deoarece validarea rulează după fiecare ciornă.

Chat-ul Concierge folosește modele echilibrate pentru calitate conversațională și profunzime de context. Conturile plătite primesc ferestre de context mai largi și modele mai performante, dar personalitatea și vocea rămân identice la toate nivelurile.

Rutare EU-first. Datele personale ale conturilor plătite sunt rutate exclusiv prin furnizori IA din UE în funcționare normală. Aceasta nu este o afirmație de marketing — este o constrângere arhitecturală impusă la nivelul stratului de rutare. Furnizorii specifici, modelele și lanțurile de fallback sunt documentate, testate și monitorizate.

Cascadă gratuită. Conturile gratuite beneficiază de aceeași calitate a evaluării printr-o cascadă de furnizori gratuiți. Dacă un furnizor este indisponibil, sistemul trece la următorul. Criteriile de evaluare, ponderile și metodele de evaluare sunt identice — ceea ce se schimbă este furnizorul, nu metodologia.

Brain-ul: inteligență deterministă

Nu totul necesită un LLM. Brain-ul Kitsuno este un motor de diagnostic pur SQL și Python care aplică 21 de reguli datelor — zero cost IA, zero risc de halucinare.

Brain-ul verifică lucruri precum: completitudinea bibliotecii (câte competențe au dovezi de susținere), sănătatea pipeline-ului (raportul candidaturi/răspunsuri), eficacitatea surselor (care surse produc potriviri puternice), calitatea configurării profilului (ponderi lipsă, liste goale de cuvinte-cheie) și semnale de pregătire (este profilul pregătit pentru o căutare eficientă de joburi).

Brain-ul generează un document de cunoștințe pentru fiecare profil, care alimentează contextul chat-ului Concierge. Când Kitso spune ceva specific despre o carieră, adesea Brain-ul vorbește: observații deterministe extrase din date reale, nu speculație LLM.

Ce este verificabil

Fiecare etapă a pipeline-ului produce un rezultat inspectabil.

Scorer-ul afișează descompunerea pe patru criterii, potrivirile cheie și lacunele pentru fiecare post. Writer-ul produce documente care se revizuiesc înainte de trimitere. Validatorul afișează rezultatele verificărilor ca note de calitate — verde, galben sau roșu — cu descrieri specifice. Diagnosticele Brain-ului alimentează observațiile lui Kitso, care numesc posturi, scoruri și competențe concrete.

Pipeline-ul nu este o cutie neagră cu un număr la capăt. Este o secvență de pași transparenți, fiecare cu intrări și ieșiri vizibile, unde decizia umană determină ce urmează.

Explorează repertoriul open-source al surselor de joburi europene pe GitHub →

Pentru principiile din spatele acestor decizii tehnice, citește De ce există Kitsuno. Pentru date de piață live din acest pipeline, vizitează Market Pulse.