Vai al contenuto principale

Come l'AI vede un candidato

Competenze estratte da quello che un candidato ha costruito. Non da quello che ha scritto.

L'AI legge i file veri — codice, tesi, design, report — e ogni competenza che estrae indica il progetto da cui è stata letta.

Prova la ricerca AIVedi l'algorithm registryPersona o AI? →

Esempio illustrativo

Un README in entrata, competenze tipizzate in uscita

Input — estratto del README di progetto

# Adaptive reuse of the ex-Falck industrial site

Master thesis · Politecnico di Milano · Architecture · 2025

Designed a mixed-use intervention on 12,000 m² of the
former Falck steelworks in Sesto San Giovanni. The plan
keeps three of the original blast-furnace structures
(listed under Italian heritage law D.Lgs. 42/2004) and
inserts new residential, retail, and public-space programs
around them.

Deliverables: 1:200 master plan, 1:50 sectional studies of
the heritage shells, full sustainability assessment under
LEED v4 BD+C, structural feasibility study with FEM
analysis on the reused frames.

Software: Revit (BIM model), AutoCAD, Grasshopper + Rhino,
Adobe InDesign for the boards. Worked with two structural
engineers on the FEM model and with the municipality's
heritage office on the listed-element constraints.

Final review: presented to the jury in English; final PDF
set in Italian for the regional planning authority.

Output — bucket competenze tipizzati

  • Hard skill

    • Revit (BIM)
    • AutoCAD
    • Grasshopper
    • Rhino
    • FEM analysis
    • Adobe InDesign

  • Soft skill

    • Cross-disciplinary collaboration
    • Heritage-office negotiation
    • Public review presentation
    • Multi-stakeholder coordination

  • Competenze di design

    • Master planning (urban scale)
    • Sectional design
    • Adaptive reuse
    • Material composition

  • Conoscenza di dominio

    • Italian heritage law (D.Lgs. 42/2004)
    • LEED v4 BD+C
    • Industrial heritage / brownfield reuse

  • Lingue

    • Italian (thesis, final PDF set)
    • English (jury presentation)

Nel prodotto, dove l'analisi ha citato un'evidenza, la frase trovata viene mostrata insieme alla competenza.

Cosa mostriamo

Ogni competenza estratta indica il lavoro da cui proviene

  • Ogni competenza mostra ai recruiter il suo livello: confermata dal tutor di tirocinio o da una referenza, valutata da un docente, estratta dall’AI o autodichiarata.
  • Il progetto da cui è stata letta ogni competenza estratta, con i nomi dei file analizzati se lo studente li condivide

Cosa non affermiamo

Cosa l'AI non può fare

  • Non misura il potenziale di un candidato — solo le competenze evidenziate in ciò che ha già costruito
  • Non sostituisce il colloquio: dice solo su che cosa farlo.
  • Non certifica che il lavoro sia del candidato — può dirlo un docente che l’ha seguito, in una valutazione chiesta dallo studente

Cerca candidati su evidenze, non su dichiarazioni.

Cerchi per competenza, apri il lavoro da cui l’AI l’ha estratta e scrivi allo studente.

Registra la tua azienda