Hoe AI-matching werkt: de technologie achter MatchPilot
Van CV naar perfecte match
Traditionele vacaturesites werken met trefwoorden: je typt "React developer" in en krijgt alles waar "React" in staat. Maar dat mist context. Een senior architect met 15 jaar ervaring krijgt dezelfde resultaten als een junior die net begint.
MatchPilot pakt het fundamenteel anders aan.
Stap 1: Je CV begrijpen
Wanneer je je CV uploadt, analyseert onze AI het document op meerdere niveaus:
- Vaardigheden: Niet alleen de woorden, maar ook de context. "5 jaar ervaring met React en TypeScript in grootschalige applicaties" wordt anders gewogen dan "kennis van React".
- Ervaring: Senioriteitsniveau, industriekennis en leiderschapservaring.
- Voorkeuren: Uit je werkgeschiedenis leiden we af welk type werk bij je past.
Stap 2: AI-embeddings
We zetten je CV-profiel om in een wiskundige representatie — een vector met 1536 dimensies. Dit heet een embedding. Stel je het voor als een punt in een enorm grote ruimte, waar vergelijkbare profielen dicht bij elkaar liggen.
Elke vacature wordt op dezelfde manier omgezet. Hierdoor kunnen we de afstand berekenen tussen jouw profiel en elke vacature.
Stap 3: Intelligente matching
In plaats van simpele trefwoordmatching kijken we naar:
- Semantische overlap: Begrijpt de AI dat "frontend developer" en "React engineer" vergelijkbare rollen zijn?
- Vaardigheden-fit: Hoe goed sluiten jouw vaardigheden aan op de vereisten?
- Niveau-match: Een senior vacature voor iemand met junior ervaring is geen goede match.
Het resultaat
Je ontvangt alleen vacatures die echt bij je passen — niet honderden irrelevante resultaten. En dat automatisch, zonder dat je hoeft te zoeken.
Benieuwd? Maak gratis een account aan en upload je CV.
Klaar om de juiste match te vinden? Maak een gratis account aan.
Start gratisGerelateerde artikelen
Machine learning in vacature-matching: zo werkt het achter de schermen
Hoe wordt machine learning ingezet om kandidaten aan vacatures te koppelen? Ontdek de werking van trainingsdata, modellen en continue verbetering in AI-matching.
AI-embeddings uitgelegd: hoe machines tekst begrijpen
Wat zijn AI-embeddings en hoe helpen ze bij vacaturematching? Een begrijpelijke uitleg over vectoren, semantische gelijkenis en slimme matching.
Blockchain en CV-verificatie: de toekomst van betrouwbare referenties
Hoe kan blockchain helpen om CV-fraude te bestrijden? Lees over verifieerbare credentials, lopende pilots en de impact op het sollicitatieproces.
MatchPilot