2024-12-28 05:39:02
PontaHR - El ATS moderno que tu equipo amará
Categorías
Reclutamiento de IAHerramientas de Productividad AIAsistente de CRM de IA
Usuarios de esta herramienta
Gerentes de contrataciónEquipos de recursos humanosStartups en crecimientoEmpresas de tecnologíaAgencias de reclutamiento
Tipo de precios
Freemium

Enlaces

  1. Iniciar sesión: https://app.pontahr.com/login
  2. Registrarse: https://app.pontahr.com/signup
  3. Precios: https://www.pontahr.com/pricing

PontaHR es un sistema de seguimiento de candidatos (ATS) moderno y eficiente diseñado para simplificar y optimizar el proceso de contratación para empresas de todos los tamaños. Con una interfaz intuitiva y funcionalidades avanzadas, PontaHR permite a los gerentes de contratación gestionar todo el ciclo de reclutamiento de manera eficaz, desde la publicación de ofertas de trabajo hasta la selección final de candidatos. La plataforma ofrece páginas de carrera personalizables, flujos de trabajo adaptables, una base de datos de candidatos organizada, sincronización de correos electrónicos, formularios de solicitud personalizables, tarjetas de puntuación y kits de entrevistas, integración API, y capacidades de informes detallados. Además, PontaHR es completamente responsive, lo que permite a los usuarios trabajar desde cualquier dispositivo. Con planes de precios flexibles que incluyen una opción gratuita, PontaHR se adapta a las necesidades de equipos pequeños y grandes, ofreciendo una experiencia de usuario excepcional y un soporte al cliente prioritario. Descubre cómo PontaHR puede transformar tu proceso de contratación y ayudar a tu empresa a crecer con propósito.

Características principales

  1. Páginas de carrera personalizables
  2. Flujos de trabajo adaptables
  3. Base de datos de candidatos
  4. Sincronización de correos electrónicos
  5. Formularios de solicitud personalizables
  6. Tarjetas de puntuación y kits de entrevistas
  7. Integración API
  8. Plataforma responsive
  9. Informes detallados

Casos de uso

  1. Un gerente de contratación utiliza las páginas de carrera personalizables para atraer candidatos alineados con la marca de la empresa.
  2. Un equipo de recursos humanos configura flujos de trabajo adaptables para gestionar múltiples etapas de reclutamiento de manera eficiente.
  3. Una startup en crecimiento utiliza la base de datos de candidatos para organizar y filtrar candidatos potenciales.
  4. Una empresa de tecnología sincroniza correos electrónicos para mantener una comunicación fluida con los candidatos durante el proceso de contratación.
  5. Una agencia de reclutamiento personaliza formularios de solicitud para recopilar información específica que ayude a tomar decisiones de contratación más informadas.

Preguntas frecuentes

Q:

¿Qué es PontaHR?

A:
PontaHR es un sistema de seguimiento de candidatos (ATS) moderno diseñado para simplificar y optimizar el proceso de contratación.
Q:

¿Qué funcionalidades ofrece PontaHR?

A:
PontaHR ofrece páginas de carrera personalizables, flujos de trabajo adaptables, una base de datos de candidatos, sincronización de correos electrónicos, formularios de solicitud personalizables, tarjetas de puntuación y kits de entrevistas, integración API, y capacidades de informes detallados.
Q:

¿Cómo puedo personalizar las páginas de carrera en PontaHR?

A:
PontaHR permite crear páginas de carrera sin necesidad de código, lo que facilita la personalización para reflejar la marca de tu empresa.
Q:

¿PontaHR es compatible con dispositivos móviles?

A:
Sí, PontaHR es completamente responsive y funciona de manera óptima en cualquier dispositivo.
Q:

¿Qué planes de precios ofrece PontaHR?

A:
PontaHR ofrece un plan gratuito, un plan Start por €7/mes por usuario, y un plan Grow por €149/mes con funcionalidades avanzadas y soporte prioritario.

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ColiVara | Top 4 AI Tool loading
ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).
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Preguntas Frecuentes

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El Directorio de Herramientas de IA de MaoMaoYu - top4ai.com crea un directorio de herramientas de IA que te ayuda a encontrar tus herramientas de IA favoritas. Aquí puedes encontrar herramientas de escritura de IA, herramientas de marketing de IA, herramientas de parafraseo de IA, herramientas de SEO de IA, herramientas de aprendizaje de IA, herramientas generadoras de IA, herramientas de investigación de IA, herramientas de arte de IA, herramientas de música de IA, herramientas de video de IA, herramientas de codificación de IA, herramientas de fotografía de IA y más.

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