Skill estratte da quello che un candidato ha costruito. Non da quello che ha scritto.
La nostra AI legge i file di progetto — codice, tesi, asset di design, report di tirocinio — e produce una lista skill strutturata con link alle evidenze. Il grafo skill è funzione di ciò che lo studente ha effettivamente prodotto. Auditabile, spiegabile, conforme AI Act.
Connettiamo persone e valori.
Artefatto in entrata, skill strutturate in uscita
Quattro fasi, completamente automatiche. Il candidato carica, l'AI estrae, la piattaforma mostra l'evidenza, il recruiter cerca. Niente tagging manuale.
Caricamento
Il candidato carica i file di progetto: codice sorgente, PDF della tesi, file di design, report di tirocinio, quaderni di laboratorio. Un paragrafo di descrizione nella propria lingua.
Estrazione
L'AI legge gli artefatti. Parsa il codice, sintetizza i documenti, trascrive i video walkthrough. Produce una lista skill strutturata su cinque bucket tipizzati.
Evidenza
Ogni skill estratta è memorizzata con un confidence score e un link all'artefatto da cui proviene. Il recruiter clicca sulla skill, vede il codice o documento dove è stata dimostrata.
Ricerca
I recruiter cercano per skill, ruolo, sede, o in linguaggio naturale. I match sono ranked sull'evidenza estratta, non sull'overlap di parole chiave con il CV.
Cinque bucket skill tipizzati
Le skill non sono mai una lista piatta. Ogni estrazione categorizza negli stessi cinque bucket, così un recruiter che cerca soft skill non deve filtrare query SQL.
Hard skill
Linguaggi di programmazione, framework, database, strumenti. Estratte da repository di codice e artefatti tecnici.
Soft skill
Comunicazione, collaborazione, project management. Estratte dalla qualità della documentazione, struttura del README, valutazioni di tirocinio.
Skill di design
UI/UX, CAD meccanico, disegno architettonico, design grafico. Estratte da file di design, sketch, prototipi.
Conoscenza di dominio
Competenza specifica di settore: finance, biotech, manifattura, istruzione, settore pubblico. Estratta dal contesto del progetto e dal lavoro applicato.
Lingue
Lingue di lavoro, livelli certificati, evidenza nel lavoro del candidato. Allineate al CEFR dove possibile.
Un README in entrata, cinque bucket tipizzati in uscita
Logica di estrazione reale eseguita su un frammento di una tesi Politecnico. Frammento a sinistra, output dell'AI a destra.
# 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.
Ogni badge è cliccabile nel prodotto reale — porta alla riga dell'artefatto dove l'evidenza è stata trovata.
Ogni claim ha un link alla prova
Non chiediamo a nessuno di fidarsi dell'AI sulla parola. Ogni skill sul profilo di un candidato è cliccabile. Il recruiter vede l'artefatto da cui è stata estratta.
- Confidence score per ogni skill — visibile ai recruiter e al candidato
- Link all'artefatto sorgente (repository codice, documento, file) per ogni skill estratta
- Algorithm registry pubblico che spiega come il motore di matching ranka i candidati
Cosa l'AI non può fare
Siamo trasparenti sui limiti perché la fiducia viene dall'onestà su entrambi. Ecco cosa l'estrazione basata su artefatti non è.
- Non misura il potenziale di un candidato — solo le skill evidenziate in ciò che ha già costruito
- Non sostituisce il colloquio — toglie lo screening che non avrebbe mai dovuto essere un colloquio
- Non certifica che il lavoro sia del candidato — è qui che l'endorsement opzionale del docente aggiunge un livello di fiducia
Cerca candidati su evidenze, non su dichiarazioni.
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