HrFlow.ai

파싱 엔드포인트는 PDF, DOCX, PNG, JPEG를 받아 연락처, 경력, 학력, 회사, 직함, 스킬 등 60개 이상 항목을 돌려준다. 원문 텍스트도 처리하고 이미지용 OCR 경로는 따로 있다. HrFlow.ai는 43개 이상 언어에서 96% 정확도를 내세우는데, 이는 회사가 공개한 수치이지 독립 평가가 아니다. 동기와 비동기 모드를 골라 즉시 응답과 대량 대기열을 용도에 맞게 나눌 수 있다.

태깅 API는 이력서 전체, 경력 한 줄, 공고문 같은 임의의 텍스트에 분류 체계의 라벨을 붙인다. 마켓플레이스의 표준 체계, 예컨대 직무 분류용 ROME 4.0에서 시작해도 되고 사내 직군과 역량을 올려도 된다. 이 태그가 필터, 분석, 부족 스킬 예측을 떠받친다. 팀 간 보고서를 비교 가능하게 만드는 부분이 바로 여기다.

스코어링은 한 사람에게 공고를 줄 세우고, 한 공고에 사람을 줄 세운다. 바탕이 되는 추천 모델은 12억 건의 채용 결정으로 학습했다. 결과마다 확률이 붙고 HrFlow.ai는 정확도 약 83%를 제시한다. 매칭은 접근이 다르다. 비슷한 프로필이나 비슷한 공고를 돌려주므로 최종 후보 정렬보다 인재 발굴과 중복 탐지에 맞는다.

검색 API는 쿼리 DSL, 오타 허용, HR 의미 해석을 갖춘 관리형 엔진이다. HrFlow.ai는 응답 시간 100ms 미만을 말한다. 프로필은 Source에, 공고는 Board에 인덱싱하고 양쪽을 조회한다. Elasticsearch를 직접 띄우거나 분석기를 손볼 필요가 없다. 후보자 데이터베이스가 커지는 ATS에는 상당한 인프라 사업 하나가 사라지는 셈이다.

임베딩 API는 프로필, 공고, 일반 텍스트용 HR 전용 벡터를 만든다. 채용 데이터로 학습했고 언어를 넘어 쓰도록 설계했다. 이 벡터가 유사도 검색, 클러스터링, 중복 제거를 지탱한다. 그레이딩은 한 발 더 나아가 후보자가 지원할지, 면접이 어떻게 끝날지 예측한다. HrFlow.ai는 사람 검토자 64%에 대해 94% 정확도를 주장한다. 자사 채용 흐름에서 시험하기 전까지는 공급자 주장으로 보는 편이 낫다.

추론 API는 점수가 왜 높거나 낮은지 설명하고 결과에 영향을 준 요인을 나열한다. 재교육 경로와 면접 확인 지점도 제안한다. HrFlow.ai는 이를 EU AI Act의 투명성 의무 지원으로 위치 짓고, AI Studio에는 성별, 인종, 나이, 지역에 대한 편향 감사가 들어 있다. 규제 시장에 파는 팀에게 이런 문서는 점수만큼 중요하다.

200개가 넘는 커넥터가 ATS, HRIS, HCM, CRM, 구인 사이트, 클라우드 스토리지를 잇는다. AI 채용 소프트웨어를 파는 벤더는 이 커넥터로 자사 제품을 고객 시스템과 맞춘다. 데이터는 Source, Board, 목적지 사이를 흐르고, 워크플로는 파싱, 태깅, 스코어링, 외부 도구 전송 같은 단계를 연결한다. 중간 이벤트는 웹훅이 받는다. 전체로 보면 인재 데이터용 ETL 계층이고, 단품 파서 대신 HrFlow.ai를 고르는 이유가 대개 여기에 있다.