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Pepyte - Fonctionnalité de matching

Mai 2023 à janvier 2025

Contexte

Pepyte accompagne les entreprises tech dans le recrutement et propose un outil SaaS dédié.
Le matching entre les fiches offres et candidats est réalisé manuellement, dépend de l’expertise individuelle et reste difficilement scalable.

Demande et objectifs

Concevoir une nouvelle fonctionnalité de mise en correspondance (matching) entre les offres et les candidats.
L’objectif est de réduire le temps de sourcing, faciliter l’analyse des profils et accélérer la prise de décision.

Mon intervention et mon impact business

Je mène des entretiens et des ateliers pour identifier les critères de correspondance utiles aux équipes.
Je formalise les règles pour les rendre claires et conçois le parcours de la fonctionnalité.

Impact :
Cette approche permet d’automatiser la mise en correspondance entre offres et candidats, de rendre les résultats compréhensibles et de renforcer la confiance grâce à une co-conception avec les équipes.

Aperçu des résultats

· Matching instantané entre offres et candidats
· Priorisation claire via un score lisible et expliqué
· Réduction significative du temps de sourcing
· Actions directes : ajouter ou rejeter un candidat
· Adoption facilitée par une logique transparente et maîtrisée

Résultats du matching

Parcours complet et spécifications

Recherche utilisateur

   Début du use case  

Comprendre les règles de matching

J’analyse les pratiques existantes à travers des entretiens et un atelier collaboratif pour comprendre comment les équipes réalisent le matching entre candidats et offres, ainsi que les critères et arbitrages utilisés au quotidien.

Atelier

Les participants listent leurs critères de matching (séniorité, secteur, outils, rémunération, langues, missions, attentes candidats…), les regroupent en catégories ajustables.

Structuration & notation

Je structure ensuite ces critères en une grille exploitable composée de critères classiques (socle du matching), bonus (différenciation) et malus (pénalisants ou bloquants), chacun pondéré par un score. Cette hiérarchisation permet de formaliser une logique de matching claire, mesurable et directement intégrable dans le produit.

Résultats

· 12 critères matching hiérarchisés
· 3 critères d’exclusion automatique
· Seuil minimal de matching défini

Exemple d’atelier

Tableau des règles de matching

UX/UI Design

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Création du parcours

Sélection de l’offre et lancement du matching → consultation des résultats → ajout ou rejet du candidat à l’offre.

Les résultats affichent un score de correspondance entre l’offre et chaque candidat. Les critères de correspondance et de non-correspondance sont clairement mis en avant. Les actions sont simples et rapides (ajouter ou rejeter un candidat), avec la possibilité de consulter la fiche complète sans quitter l’écran

Résultats

Parcours simple, clair et efficace, permettant une analyse rapide des profils et une prise de décision simplifiée.

1. Sélection de l’offre

2. Consulter les résultats et décider

3. Consulter le profil

Tests & itérations

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Le parcours et les règles de matching ont été testés avec les utilisateurs, puis ajustés avec l’équipe produit.

Améliorations

· Seuil  minimum de matching pour filtrer les candidats
· Règles d’élimination automatique des profils non qualifiés
· Affichage des critères de l’offre pour contextualiser le matching
· Lisibilité optimisée : tags correspondants mis en avant, tags non-correspondants mis en  disabled et en fin de liste.

Résultats

· Les critères non correspondants du candidat sont visibles et affichés en état disabled.
· Les critères de l’offre sont affichés pour contextualiser le matching.

Avant itération

Après itération

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