Un utente condivide di aver elaborato 1.000 curriculum con Jev per una posizione di Senior Backend Engineer in 1 min 28 s, valutando profondità delle competenze, aderenza al dominio e seniority prima di filtrare per esperienza, istruzione e competenze richieste.
Ran 1,000 resumes against a Senior Backend Engineer JD using Jev. Whole batch took 1 min 28 sec (~0.44s per resume). It wasn't doing keyword matching. It scored skill depth, domain fit, and seniority first, then filtered for years of experience, education, and required skills.
Malte Ubl ha eseguito Jev di TypeSafe AI su una valutazione di classificazione esistente: ha saturato la valutazione in qualità ed è stato 6 volte più veloce di Gemini 2.5 Flash Lite.
L'autore ha pubblicato un'estensione DuckDB che usa Jev di TypeSafe AI per classificare rapidamente le righe in file CSV/Parquet o tabelle DuckDB, circa 10 secondi per 1k righe—più veloce di un LLM e più ergonomico di un classificatore.
L'autore ha riassunto ogni paper con DeepSeek V4 Flash, poi ha inviato titolo, riassunto e 24 argomenti candidati a Jev per la classificazione, elaborando 1.018 paper sull'IA con un costo totale di 0,08 $ e una latenza end-to-end mediana di 256 ms per paper.
