IA en el cuestionario de análisis de currículums y búsqueda de talentos

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Qué hace principalmente el análisis de currículums?
   • Convierte texto de currículum no estructurado en campos estructurados como habilidades y fechas.
   • Escribe currículums para candidatos.
   • Entrevista a candidatos por teléfono
   • Establece el salario para cada rol.
2. ¿Cómo mejora la concordancia semántica moderna con respecto a los filtros de palabras clave antiguos?
   • Sólo busca coincidencias exactas de palabras.
   • Entiende términos relacionados, por lo que "desarrollador de React" puede coincidir con "ingeniero de front-end"
   • Ignora la descripción del trabajo.
   • Requiere que los candidatos vuelvan a escribir su currículum
3. ¿Por qué el sesgo es una preocupación grave en la búsqueda de talentos de IA?
   • La IA no puede leer archivos PDF
   • Los currículums son siempre anónimos.
   • Los modelos capacitados en contratación histórica pueden aprender y amplificar la discriminación pasada
   • La coincidencia es puramente aleatoria
4. ¿Qué técnica convierte texto en vectores numéricos para comparar similitudes?
   • escaneo OCR
   • Clasificación de hojas de cálculo
   • revisión ortográfica
   • Incrustaciones de modelos de transformadores.
5. ¿Qué podría ser necesario para extraer texto de un currículum escaneado basado en imágenes?
   • Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
   • Un micrófono más fuerte
   • Una impresora más rápida
   • Una nueva oferta de trabajo
6. What is one possible use of semantic matching in a resume-screening workflow?
   • Automatically decide who should be hired without human review
   • Compare job requirements with skills described in candidate profiles
   • Guarantee a fair outcome for every applicant
   • Infer protected traits from a candidate’s name
7. When can an OCR step be useful in resume parsing?
   • When comparing two already-computed embedding vectors
   • When deciding a candidate’s interview score
   • When a resume is a scanned image and its text is not directly selectable
   • When converting a job title into a salary
8. What does cosine similarity compare in the guide’s embedding-based matcher?
   • The number of pages in each document
   • The chronological order of work history entries
   • The acoustic pitch of candidate names
   • The direction or angular similarity of job-description and candidate-profile vectors