Ce post présente un agent recruteur qui recherche automatiquement des candidats à partir d'une description (ex. « Founding eng, NYC, fintech ») et utilise Jev pour noter chaque candidat, tout en obtenant leurs coordonnées à faible coût.
Hiring is no longer a problem, We built the best Recruiter agent It finds the people you want to hire and gets their email for a few cents. Here's how it works: - Describe the hire: "Founding eng, NYC, fintech" - The agent searches for free, and Jev scores every candidate
L'auteur a testé Jev sur un benchmark de 1 565 e-mails professionnels en allemand et en anglais provenant de fournisseurs industriels, répartis en 10 catégories ; il s'est avéré moins précis que Gemini, mais l'auteur s'est intéressé aux types d'erreurs et envisage toujours de le mettre en production.
Aaron Levie affirme que Jev aide les agents à prendre des décisions rapides dans les workflows, la classification des données et les jugements, avec une démo Box et Jev extrayant un rapport d'incident de Box.
Fatih Yildiz estime que Jev de TypeSafe AI est prometteur pour les cas d'usage de modèles de décision d'observabilité, notant que la latence s'accumule avec les modèles frontières chez edge_delta pour le scoring de priorité opérationnelle et le routage d'événements, et teste Jev.
