Lexiom

1) 채용할 역할 정의: Lexiom에서 역할 프로필(예: “풀스택 AI 엔지니어, 원격”)을 입력하고 핵심 기술(예: Python + TypeScript), 관련 경험(예: LLM 통합), 선호하는 배경(예: 스타트업 경험)과 같은 주요 요구 사항을 지정하여 시작합니다.

2) 평가 기준 설정 (필수 및 있으면 좋은 기준): Lexiom이 후보자를 평가해야 하는 기준을 제공합니다. 플랫폼은 귀하의 요구 사항에 따라 후보자를 평가하고 적합도별로 순위가 매겨진 목록을 생성합니다(예: “적합도 높음”, “적합도 좋음”).

3) SOURCE를 실행하여 후보자 찾기: 소싱 에이전트를 트리거하여 역할에 대한 후보자 목록을 검색하고 컴파일합니다. Lexiom은 찾은 후보자를 반환하고 일치 점수별로 순위를 매깁니다.

4) 순위가 매겨진 후보자 목록 검토: 결과 목록(예: “3명의 후보자 발견 · 적합도별 순위”)을 열고 각 후보자의 주요 프로필과 적합도 레이블(예: “적합도 높음”)을 검토합니다.

5) 후보자의 점수 분석 검토: 후보자를 클릭하여 Lexiom이 기준별로 어떻게 점수를 매겼는지(표시된 예시 차원: 할당량 달성, 기업 경험, 위치, 도메인/배경 인접성, 회사 등급)와 전체 일치 점수를 확인합니다.

6) SCREEN으로 진행 (선택적 다음 단계): 후보자를 심사 단계로 이동하여 추가 자격을 검증합니다. (출처는 SCREEN 단계가 존재함을 나타내지만 정확한 심사 입력은 자세히 설명하지 않습니다. 이 단계를 사용하여 역할별 요구 사항과 점수 매기기에서 식별된 격차를 검증하십시오.)

7) ENGAGE를 사용하여 개인화된 아웃리치 초안 작성: 후보자를 ENGAGE로 진행합니다. Lexiom은 후보자의 실제 작업을 참조하는 첫 번째 접촉 메시지(일반적인 메일 병합 템플릿 아님)를 작성하고 전송 준비를 합니다.

8) 아웃리치 이메일/메시지 전송: 에이전트가 개인화된 아웃리치를 보내도록 합니다(표시된 예시: 후보자의 최근 성과를 참조하고 20분 통화를 제안하는 맞춤형 이메일).

9) 대화 스레드에서 회신 모니터링: Lexiom에서 후보자 응답을 직접 추적합니다(표시된 예시: 후보자가 가용성을 회신). 스레드를 사용하여 다음 단계를 조율합니다.

10) 파이프라인 구축을 위해 워크플로우 반복: SOURCE → SCREEN → ENGAGE를 통해 후보자를 계속 순환시킵니다. 여러 역할을 병렬로 실행하기 위해 추가 에이전트를 추가합니다(표시된 대로: “1 에이전트 = 1개 오픈 역할. 더 많은 역할을 병렬로 실행하려면 에이전트를 추가하십시오.”).

how_does_it_work

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Lexiom은 채용 깔때기에 맞춰진 일련의 AI 에이전트를 통해 작동합니다. 먼저, 소싱 에이전트는 잠재적 후보자를 검색하고 귀하가 제공한 기준(예: 기술, 경험, 위치, 회사 배경)에 따라 적합도별로 순위를 매겨 일치 점수가 있는 후보자 최종 목록을 생성합니다. 다음으로, 심사 단계는 동일한 요구 사항에 대해 후보자를 구조화된 방식으로 평가하여 명확한 점수 신호로 강점과 격차를 강조합니다. 마지막으로, Lexiom의 참여 에이전트는 각 후보자의 배경과 역할에 맞춰 개인화된 아웃리치 메시지를 생성하고, 이메일을 보내고, 회신을 추적하여 채용 담당자가 수동 작업을 줄이고 식별에서 대화로 전환할 수 있도록 돕습니다. 이 시스템은 반복 가능하고 확장 가능하도록 설계되어 팀이 채용 담당자의 작업량을 선형적으로 늘리는 대신 더 많은 에이전트를 추가하여 여러 역할을 동시에 실행할 수 있습니다.

short_description

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Lexiom은 채용 팀이 일치 항목을 자동으로 찾고, 적합도를 평가하고, 개인화된 아웃리치를 대규모로 작성하여 후보자를 소싱, 심사 및 참여시키는 데 도움이 되는 채용 AI 에이전트 플랫폼입니다.