⚙️ Workflow

Ce que le moteur fait, de bout en bout — la carte du produit

🔁 La boucle de sourcing

enrichir → cibler → étoffer (une roue vertueuse)
Étape 1
🎯 Enrichir le réseau
Ton réseau 1er degré = l'actif le plus chaud (DM direct, 0 invitation). On enrichit d'abord les décideurs (RH/CTO/Head), public, 40/jour.
→
Étape 2
🤝 Cibler les offres tièdes
Les rôles où ton réseau peut déjà répondre à la demande. Matching tiède → tu contactes directement.
→
Étape 3
🧭 Repérer la tension
Rôles en forte demande où ton réseau est mince → va connecter ces profils. Ils reviennent à l'étape 1.

🧗 L'entonnoir de maturité

d'un profil brut à un candidat engagé
Brut
donnée lite captée
→
🤝 Tiède
dans ton réseau (DM direct)
→
✓ Qualifié
enrichi via l'extension = skills/séniorité réels
→
💬 Contacté
conversation ouverte
→
🔥 Actif
a répondu / open-to-work / inscrit
Chaque cran a une action qui fait avancer : ✚ enrichir (extension) → qualifié · 💬 contacter → contacté · réponse/OTW → actif. Un profil lite est invisible au matching (pas de skills) tant qu'il n'est pas enrichi.

🎯 Le pipeline de matching (candidat ↔ offre)

hybride, explicable, état-de-l'art
1. Retrieval
Offres ouvertes filtrées (famille/rôle en commun, pays, zone géo). Écarte le hors-sujet tôt.
2. Cinq axes séparés + filtres durs
Poste (rôle + spécialité mobile/frontend/backend…) · Séniorité (échelle unifiée, alternance≠confirmé = exclu) · Skills (couverture pondérée) · Sémantique (proximité vecteur MiniLM) · Localisation (contextuelle remote/présentiel). Chaque axe = un sous-score 0–100 lisible.
3. Composite pondéré PAR BRANCHE
Tech = skills/sémantique lourds · Sales/Support = géo/réseau · Product/Finance = séniorité. Poids dérivés de ta donnée.
4. Rerank LLM du top-K (à la demande)
Gemma re-classe les meilleurs par adéquation réelle (métier/stack), avec une raison courte par offre.
5. Boucle d'apprentissage
👍/👎 sur les matchs → les poids par branche se recalibrent sur ce qui prédit vraiment un bon placement (seuil 20 feedback/branche).

🤖 Les traitements automatiques

en tâche de fond, dosés
📋 Normalisation des offres
Gemma extrait rôle/skills/séniorité de chaque annonce (toutes les 20 min).
✨ Enrichissement profils
ouvre les profils lite via l'extension → skills/à-propos (public, plafonné/jour).
🔗 Réseau → vivier
ingère tes connexions comme candidats lite (inNetwork), gratuitement.
🎯 Décideurs réseau
enrichit les RH/CTO/Head de ton réseau (public, 40/jour, goutte-à-goutte).
🌍 Backfill géo & skills
dénormalise coords/pays + synchronise les skills → filtre & matching fiables.
🔍 Indexation Typesense
projette Mongo → recherche full-text + sémantique (upsert, non destructif).
🗄 Backups B2 chiffrés
sauvegarde quotidienne AES-256 → Backblaze.
Détail des concepts → Documentation · endpoints → API · état live des jobs → Files.