ReTalent - Scheda di Fine Colloquio

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Chi è ReTalent?

ReTalent è un agente intelligente che raccoglie informazioni non strutturate durante il colloquio e le trasforma in una scheda riassuntiva.

Al termine del colloquio, la scheda compilata viene inviata direttamente all'utente in chat, facilitando la valutazione e il follow-up.

Dati di esempio

Valutazione delle competenze chiave
Punti di forza e aree di miglioramento
Feedback qualitativo del colloquio
Raccomandazioni per lo sviluppo
Osservazioni e commenti aggiuntivi

Esempi di Candidati Analizzati

1. Marco Esposito

Profilo: Junior, max 1 anno di esperienza (forse solo stage). Background in economia o statistica (da verificare).

SQL: livello medio, autodidatta (forse base).
Python: molto basilare, probabilmente solo corsi online.
Excel: buono, usato molto durante l'università.
Power BI: ha fatto una dashboard (progetto universitario o internship).
Motivato ma un po' insicuro, chiede formazione tecnica immediata.

Note: Valutare motivazione reale e aspettative economiche.

2. Valeria Rossi

Profilo: Senior/Mid-senior, circa 5-6 anni di esperienza in analytics nel retail.

SQL: avanzato, citati join complessi e query ottimizzate.
Python: esperienza limitata, forse solo scripting semplice.
Power BI e Tableau: gestisce dashboard complesse, KPI e metriche chiare.
Leadership: chiede di coordinare team o progetti.

Note: Verificare disponibilità e lavoro remoto/ibrido.

3. Federico Galli

Profilo: PhD in matematica, background teorico con esperienza in modelli probabilistici e forecasting.

Python: forte, menzionati pandas, scikit-learn, TensorFlow.
NLP: esperienza minima, forse solo un progetto breve.
Cloud: interesse per AWS, Azure ML, GCP (da verificare esperienza pratica).

Note: Profilo interessante ma potrebbe essere troppo teorico.

4. Elena Marchetti

Profilo: Data Analyst mid-level, 3-4 anni di esperienza in customer insights (marketing digitale).

SQL: intermedio-avanzato, tranquilla ma modesta sulle query complesse.
Python: livello medio, usato per analisi esplorative.
Power BI: molto a suo agio, parlato di automazioni semplici.
Comunicazione: ottime capacità, esperienza multidisciplinare.

Note: Talento da valorizzare rapidamente in ruolo senior.

5. Riccardo Villa

Profilo: Neo-laureato in ingegneria informatica, tesi su Deep Learning (CNN) per immagini medicali.

Python: base buono, TensorFlow/Keras usato per tesi.
SQL: praticamente zero esperienza.
Stage: brevissimo (3 mesi), da approfondire motivazione.

Note: Potenziale elevato, ma richiede formazione tecnica.