Bir kullanıcı, Jev ile 1.000 özgeçmişi Kıdemli Backend Mühendisi ilanı için 1 dk 28 sn'de çalıştırdığını, önce beceri derinliği, alan uyumu ve kıdemi puanlayıp ardından deneyim, eğitim ve gerekli becerilere göre filtrelediğini paylaştı.
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, TypeSafe AI'ın Jev'ini mevcut bir sınıflandırıcı değerlendirmesinde çalıştırdı; kalitede değerlendirmeyi doyurdu ve Gemini 2.5 Flash Lite'tan 6 kat hızlıydı.
Yazar, TypeSafe AI'nin Jev'ini kullanarak CSV/Parquet dosyalarındaki veya DuckDB tablolarındaki satırları hızlıca sınıflandıran bir DuckDB eklentisi yayınladı; 1k satır için yaklaşık 10 saniye—LLM'den hızlı ve sınıflandırıcıdan daha kullanışlı.
Yazar her makaleyi DeepSeek V4 Flash ile özetledi, ardından başlık, özet ve 24 olası konuyu sınıflandırma için Jev'e gönderdi. 1.018 AI makalesi toplam 0,08 $ maliyet ve makale başına medyan 256ms uçtan uca gecikmeyle işlendi.
