AI-gestuurd Consultant Matching met Privé Embeddings
Hoe een privé recruitmentplatform Juice Factory AI gebruikt om een volledig AVG-conforme, AI-aangedreven matching-engine te bouwen — van ruwe projectdata tot precisie-gerangschikte kandidaataanbevelingen.
Samenvatting
Konsulthatten is een AI-gestuurd privé recruitmentplatform dat de volledige matching-pipeline tussen consultancyprojecten en kandidaten automatiseert. Door te combineren:
- Gestructureerde projectdata-verzameling
- Embeddings voor semantische gelijkenis
- Mathematische vector matching
- AVG-veilige inferentie van Juice Factory AI
kan het platform nauwkeurige top-50 matches in seconden leveren — zonder dat gevoelige data de gecontroleerde infrastructuur verlaat.
De uitdaging
Traditionele consultant matching is:
- Handmatig en tijdrovend
- Afhankelijk van vrije tekst en subjectieve interpretatie
- Moeilijk schaalbaar
- Risicovol vanuit AVG-perspectief wanneer CV's en profielen naar externe AI-diensten worden gestuurd
Konsulthatten had een oplossing nodig die:
- Projecten semantisch kon begrijpen — niet alleen via zoekwoorden
- Tegen consultantprofielen mathematisch en reproduceerbaar kon matchen
- Kwaliteit kon rangschikken met taalbegrip
- Kon draaien in een EU-gebaseerde, databeschermde AI-omgeving
Oplossingsarchitectuur
Stap 1: Project scanning en normalisatie
Het platform scant continu consultancyprojecten uit meerdere bronnen.
Geëxtraheerde en gestructureerde data:
- Technologie stack
- Rolbeschrijving
- Senioriteitsniveau
- Branche
- Vereiste vs wenselijke vaardigheden
- Locatie / remote graad
- Contractlengte
- Taalvereisten
De tekst wordt genormaliseerd en voorbereid voor embedding.
Stap 2: Embeddings via Juice Factory
Elk project wordt verwerkt via de Juice Factory Embedding-service.
Resultaat:
- Elk project → een hoogdimensionale vectorrepresentatie
- Semantische betekenis blijft behouden
- Technologie + rol + context worden meegewogen
- Opgeslagen in vectordatabase binnen gecontroleerde omgeving
Dit maakt mathematische gelijkenis-matching mogelijk — niet alleen tekstvergelijking.
Stap 3: Consultantprofiel → dezelfde embedding-pipeline
Wanneer een consultant deelneemt:
- CV
- Profieltekst
- Projectbeschrijvingen
- Competentielijsten
→ worden verwerkt via exact hetzelfde embedding-model.
Dit is cruciaal: zelfde model + zelfde pipeline = vergelijkbare vectoren.
Mathematische vector matching
Het systeem voert nu uit:
profiel_embedding × alle_project_embeddings
Gelijkenismaat (cosinus gelijkenis / dot product).
Output:
- Top-50 meest semantisch vergelijkbare projecten
- Volledig model-agnostisch
- Extreem snel
- Volledig reproduceerbaar
Deze stap is puur mathematisch — nog geen LLM.
AI-verfijning met Juice Factory inferentie
Nu wordt het Juice Factory AI-model geactiveerd — AVG-veilig gehost.
Het model ontvangt:
- Consultantprofiel (gestructureerd + tekst)
- Top-50 projecten
- Matching-context
Het voert uit:
- Natuurlijk taalbegrip
- Vereisteninterpretatie
- Ervaringsweging
- Risico-/fit-analyse
- Motivatie-indicatoren
- Semantische gap-beoordelingen
Output:
- Gerangschikte lijst
- Motivering per match
- "Fit-score"
- Vlaggen voor sterke / zwakke punten
AVG en gegevensbescherming
Dit was cruciaal in de architectuur.
Konsulthatten gebruikt Juice Factory AI omdat:
- Inferentie plaatsvindt in gecontroleerde EU-omgeving
- Geen profielen naar publieke LLM API's worden gestuurd
- Embeddings als interne data worden behandeld
- Geen training-lekken
- Geen derde-partij modellen op klantdata worden getraind
- Geïsoleerde inferentie-omgeving
Resultaat: AI-gestuurd matching zonder databeschermingsrisico.
Resultaten
Na implementatie:
- ⏱ Matching-tijd: uren → seconden
- 🎯 Relevantie: significant verbeterde top-hit nauwkeurigheid
- 📈 Schaal: duizenden projecten parallel
- 🔁 Reproduceerbare rangschikking
- 🔒 AVG-veilig AI-gebruik
- 🤖 Minder handmatige screening
Juice Factory waarde in deze use case
Konsulthatten gebruikt Juice Factory voor drie cruciale lagen:
Embeddings-infrastructuur
- Consistente vectoren
- Semantische vergelijkbaarheid
Privé AI-inferentie
- Taalbegrip
- Rangschikking
- Motiveringen
Databeschermde operatie
- Geen data-exfiltratie
- EU-veilige AI-uitvoering
- Enterprise-ready
Volgende stappen
Als u vergelijkbare matching-systemen, content aanbevelings-engines of semantische zoekoplossingen bouwt die AVG-conformiteit vereisen, ontdek hoe privé AI-inferentie de benodigde mogelijkheden kan bieden zonder databeschermings-trade-offs.
Leer meer over het vervangen van publieke AI-providers of hoe automatiserings-workflows integreren met privé AI.