AI-drevet konsulentmatching med private embeddings

Hvordan en privat rekrutteringsplatform bruger Juice Factory AI til at bygge en fuldt GDPR-kompatibel, AI-drevet matchingsmotor — fra rå projektdata til præcision-rangerede kandidatanbefalinger.

Resumé

Konsulthatten er en AI-drevet privat rekrutteringsplatform, der automatiserer hele matchingpipelinen mellem konsulentprojekter og kandidater. Ved at kombinere:

Struktureret projektdataindsamling
Embeddings til semantisk lighed
Matematisk vektormatching
GDPR-sikker inferens fra Juice Factory AI

kan platformen levere nøjagtige top-50 matches på sekunder — uden at følsomme data forlader kontrolleret infrastruktur.

Udfordringen

Traditionel konsulentmatching er:

Manuel og tidskrævende
Afhængig af fritekst og subjektiv fortolkning
Svær at skalere
Risikabel fra GDPR-perspektiv, når CV'er og profiler sendes til eksterne AI-tjenester

Konsulthatten havde brug for en løsning, der kunne:

Forstå projekter semantisk — ikke kun via nøgleord
Matche mod konsulentprofiler matematisk og reproducerbart
Rangere kvalitet med sprogforståelse
Køre i EU-baseret, databeskyttet AI-miljø

Løsningsarkitektur

Trin 1: Projektscanning og normalisering

Platformen scanner løbende konsulentprojekter fra flere kilder.

Data der udtrækkes og struktureres:

Teknologistak
Rollebeskrivelse
Senioritets niveau
Branche
Krævede vs ønskelige færdigheder
Placering / remote-grad
Kontraktlængde
Sprogkrav

Teksten normaliseres og forberedes til embedding.

Trin 2: Embeddings via Juice Factory

Hvert projekt behandles gennem Juice Factory Embedding-tjenesten.

Resultat:

Hvert projekt → en højdimensionel vektorrepræsentation
Semantisk betydning bevares
Teknologi + rolle + kontekst vægtes ind
Lagret i vektordatabase inden for kontrolleret miljø

Dette muliggør matematisk lighedsmatching — ikke kun tekstsammenligning.

Trin 3: Konsulentprofil → samme embedding-pipeline

Når en konsulent tilslutter sig:

CV
Profiltekst
Projektbeskrivelser
Kompetence lister

→ køres gennem nøjagtig samme embedding-model.

Dette er kritisk: samme model + samme pipeline = sammenlignelige vektorer.

Matematisk vektormatching

Systemet udfører nu:

profil_embedding × alle_projekt_embeddings

Lighedsmål (cosinus lighed / dot product).

Output:

Top-50 mest semantisk lige projekter
Helt model-agnostisk
Ekstremt hurtigt
Fuldt reproducerbart

Dette trin er rent matematisk — ingen LLM endnu.

AI-forfining med Juice Factory inferens

Nu aktiveres Juice Factory AI-modellen — GDPR-sikkert hostet.

Modellen modtager:

Konsulentprofil (struktureret + tekst)
Top-50 projekter
Matching kontekst

Den udfører:

Naturlig sprogforståelse
Kravfortolkning
Erfaringsvægtning
Risiko-/fit-analyse
Motivationsindikatorer
Semantiske gap-vurderinger

Output:

Rangeret liste
Begrundelse per match
"Fit-score"
Flag for styrker / svagheder

GDPR og databeskyttelse

Dette var afgørende i arkitekturen.

Konsulthatten bruger Juice Factory AI fordi:

Inferens sker i kontrolleret EU-miljø
Ingen profiler sendes til offentlige LLM API'er
Embeddings behandles som intern data
Ingen træningslæk
Ingen tredjepartsmodeller trænes på kundedata
Isoleret inferensmiljø

Resultat: AI-drevet matching uden databeskyttelsesrisiko.

Resultater

Efter implementering:

⏱ Matchingtid: timer → sekunder
🎯 Relevans: betydeligt forbedret top-hit nøjagtighed
📈 Skala: tusindvis af projekter parallelt
🔁 Reproducerbar rangering
🔒 GDPR-sikker AI-brug
🤖 Mindre manuel screening

Juice Factory værdi i dette use case

Konsulthatten bruger Juice Factory til tre kritiske lag:

Embeddings-infrastruktur

Konsistente vektorer
Semantisk sammenlignelighed

Privat AI-inferens

Sprogforståelse
Rangering
Begrundelser

Databeskyttet drift

Ingen dataeksfiltrering
EU-sikker AI-kørsel
Enterprise-klar

Næste skridt

Hvis du bygger lignende matchingsystemer, indholdsanbefalingsmotorer eller semantiske søgeløsninger, der kræver GDPR-overholdelse, udforsk hvordan privat AI-inferens kan give dig de funktioner, du har brug for uden databeskyttelsesafvejninger.

Lær mere om at erstatte offentlige AI-udbydere eller hvordan automatiseringsarbejdsgange integreres med privat AI.