Çok kanallı feed
Kariyer.net XML, LinkedIn Jobs API, kendi portalın, bulk CSV — hepsi tek havuz. E-posta + TCKN eşleşmesiyle %99.3 duplikasyon tespiti.
Çözüm — ATS
Yılda 300.000 başvuruyu 10.000 mülakata indiren akıllı filtre
Kariyer.net + LinkedIn'den gelen dev hacmi %3'e filtrelemek için psikometrik + JD-R fit skoru — hem İK ekibinizi rahatlatır hem de yanlış işe alım maliyetini %45 azaltır.
300K+
Yıllık başvuru hacmi
%3
Otomatik filtre sonrası mülakat
8 aşama
ATS pipeline state machine
%45
Yanlış işe alım maliyet azalışı
Mevcut İK Araçlarıyla Yaşadığınız Sorunlar
Sorun 1
Dev başvuru hacmi
Yıllık 300K+ başvuru manuel okunamaz. Mevcut ATS'ler (Hurriyet, Kariyer.net kendi ATS'i) yalnızca liste + etiket verir, filtreleme yok.
Sorun 2
CV parsing eksikliği
Her başvuru farklı format — PDF, DOCX, JPG. Manuel veri giriş süresi başvuru başına 3 dakika. 300K × 3 dk = 15.000 saat.
Sorun 3
Psikometrik ayrı araç
Mind Garden, CEB, SHL ayrı lisans. Aday deneyimi kötü: 3 farklı linke giriş, 2 saat test. Bırakma oranı %65.
Sorun 4
Duplikasyon tespiti yok
Aynı aday LinkedIn + Kariyer.net + website üzerinden 3 kez başvurur. Mevcut sistemlerde otomatik matching zayıf.
Sorun 5
Bias riski
Adverse impact (4/5ths rule) testi çoğu ATS'de yok — hukuki risk, düzenleyici denetim hazırlığı eksik.
Sorun 6
Erken ayrılma
İşe alınan adayların %25'i ilk 6 ayda ayrılır. Maliyet: pozisyon başına 3-6 aylık maaş. Geleneksel ATS bu riski tahmin etmez.
UpCore'un Bu Sorunlara Çözümü
Türkçe CV parsing (NER)
Türkçe-tuned Named Entity Recognition — ad, soyad, email, telefon, deneyim, beceriler %93+ doğruluk. Manuel giriş gerekmez.
Tek oturum psikometrik
BAT-12-TR + IPIP-50-TR + bilişsel beceri → 25-30 dk tek link. Adaptif zorluk, anti-cheating. Completion rate %78.
JD-R fit otomatik sıralama
Pozisyonun 6 talep + 6 kaynak profiline göre adayın uygun skoru. Top %10 otomatik kısa listesi, en zayıf gap'ten Türkçe mülakat soruları.
Adverse impact audit
Her işe alım döneminde 4/5ths rule otomatik kontrol. Cinsiyet/yaş ayrımı tespit edilirse uyarı + bias düzeltme önerileri.
Erken ayrılma tahmini
XGBoost modeli — benzer profil geçmişine göre ilk 6 ay ayrılma olasılığı %60+ ise mülakatçı uyarılır. Yanlış işe alım maliyeti %45 düşer.
Bu segment için özel fiyatlandırma
Volume ATS segmenti için özel teklif — başvuru sayısına dayalı tiered pricing. 300K+ başvuru, bulk psikometrik battery, CV parsing, adverse impact audit dahil. Başlangıç aylık ₺80.000.
Özel Teklif İste