山本 拓也
フルスタックエンジニア
対応可能
スコア96%
概念 × ベクトル × AI評価
案件から人材、人材から案件
全画面に常駐するエージェント
紹介する理由まで、見える。
キーワード一致だけでなく、必須要件、経験の近さ、働き方をまとめて評価。スコアの根拠と不足要件も返します。
案件要件
物流基盤 Backend Engineer
高トラフィックな配送基盤の設計・開発。事業と技術をつなげるバックエンド人材を募集。
GoAWSAPI設計Kubernetes
AI
MATCH
MATCH
概念意味条件
サンプル表示
意味で探す
概念辞書とベクトル検索で、表記が違う経験も候補に残します。
AIが並べ直す
必須・歓迎要件と経歴を読み、上位候補を文脈ごと再評価します。
根拠を持って提案
合う理由とギャップが見えるから、担当者の判断を速くできます。
どの画面でも、仕事を頼める。
今見ている案件や人材を理解したAIエージェントが、検索、更新、移動、再マッチ、連絡文作成まで実行します。
ダッシュボード Grav Agent
滞留している選考を整理して
対応が必要な選考を抽出しました。案件と候補者の状況を確認できます。
実行内容対応キューを開く
案件詳細 Grav Agent
この案件に合うGo経験者を再マッチして
要件と経歴の意味を照合し、理由とギャップ付きで候補者を並べ直します。
実行内容マッチングを実行
人材詳細 Grav Agent
この人に合う募集中案件を推薦して
希望条件を守りながら、スキルと経験が活きる案件を双方向で評価します。
実行内容おすすめ案件を見る
企業詳細 Grav Agent
選考傾向を要約して、連絡文も作って
通過傾向を読み取り、現在の文脈に合うメッセージ案まで作成します。
実行内容メッセージを確認
入力からフォローまで、ひとつの流れに。
案件票と職務経歴書を入れた後も、分析、選考管理、企業への連絡まで同じデータでつながります。
PDFを置く。構造化はAIに任せる。
案件票と職務経歴書から、表示情報、要件、スキル、検索用データを抽出します。
PDF / 原文要件・経歴概念・埋め込み
止まった選考が見える
滞留、未判定、面接予定を今日の対応キューにまとめます。
文脈のある連絡文
推薦、面接案内、フォローの文面を案件と候補者の情報から作成します。
ワークスペースごとに分離
専用ワークスペース内で、案件、人材、埋め込みまでテナント単位に管理します。
見つけたその場で、TalentGrav へ送る。
求人サイトや人材データベースを見ながら、案件・候補者をワンクリックで取り込み。AIが情報を構造化して登録します。
採用情報募集一覧会社情報
SaaS事業 / 東京都 / ハイブリッド
プロダクト基盤エンジニア
プロダクト横断の認証・課金基盤を設計し、開発チームの生産性を支えるエンジニアを募集します。
GoAWSKubernetes
TalentGrav ワークスペース新規登録
新しい案件を作成プロダクト基盤エンジニア案件 / AI要件データ
案件を登録しました。AI解析を開始します。
ページを読むタイトル、条件、経歴、スキルを抽出
TalentGrav へ送る案件または人材として新規登録
すぐ活用するAI解析後、そのままマッチングへ
登録したら、すぐ業務フローへ。
Googleアカウントで専用ワークスペースを作成。サンプルデータ入りで、TalentGrav の一連の操作を試せます。
- 01登録するGoogleでログイン
- 02サンプルで試す案件・人材・選考を確認
- 03AIに頼むマッチングと操作を体験
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