GiFTEM Studio

GiFTEM s'attaque au problème central du recrutement moderne : les outils des recruteurs sont fragmentés et pilotés par les mots-clés, si bien que les équipes perdent du temps à lire les descriptions de poste, deviner les termes de recherche et juger l'adéquation manuellement. GiFTEM se place comme une couche d'intelligence au-dessus du recrutement : il analyse chaque annonce en données structurées — famille de rôle, domaine, sous-domaine, spécialisation, séniorité, secteur, type d'emploi et mode de travail — et cartographie les compétences qui comptent réellement pour ce poste.

Ce modèle structuré alimente tout le reste. La recherche sémantique permet de décrire le besoin en langage naturel et de recevoir des candidats classés selon l'adéquation au niveau du rôle plutôt que la correspondance de mots-clés, avec des scores multidimensionnels sur les compétences techniques, la profondeur d'expérience, l'alignement au rôle et l'adéquation au domaine. Le mode booléen strict impose les exigences non négociables tout en gardant un classement conscient du rôle, et le mode exploration fait remonter des talents adjacents et des compétences transférables qu'une requête par mots-clés manquerait.

Au-delà de la recherche, GiFTEM ajoute des outils d'outreach et d'engagement ainsi que de l'analytique, avec des tableaux de bord candidats, postes et activité du pipeline. Le positionnement est la défendabilité et la cohérence : chaque candidat est mesuré au même modèle explicable, ce qui rend les shortlists transparentes et faciles à justifier auprès des managers.