MyMonday

Výzva

Nábor, kontrakting a obsazování projektů se často řeší jako problém vyhledávání podle klíčových slov: firmy popíší roli, kandidáti popíší své zkušenosti a platformy se obě strany snaží propojit přes názvy pozic, filtry a přesné shody v terminologii. Skutečné párování talentů je ale složitější. Lidé popisují podobné schopnosti různými slovy, dovednosti souvisejí s příbuznými dovednostmi a zkušenosti dávají smysl teprve v kontextu.

MyMonday potřebovalo překonat logiku tradičního marketplace a vytvořit platformu, která rozumí vztahům mezi lidmi, dovednostmi, rolemi, obory, firmami a požadavky projektů. Cílem nebylo jen pomoci firmám najít kandidáty rychleji, ale vytvořit férovější a transparentnější základ pro propojování lidí s příležitostmi na základě skutečných schopností.

Jak jsme to postavili

1. 1

   Product discovery a strategická definice

   FirstEnvision pomohl MyMonday definovat jako víc než talent marketplace. Raná fáze se soustředila na pochopení byznys modelu, problému náboru, workflow kontraktorů a firem a dlouhodobé produktové příležitosti kolem párování podle dovedností. Strategický základ postavil platformu na schopnostech, transparentnosti a sémantické shodě místo vyhledávání podle klíčových slov a tradičního filtrování životopisů.

2. 2

   UX architektura a design rozhraní

   Platforma musela pokročilou párovací technologii zpřístupnit prakticky a srozumitelně. FirstEnvision navrhl workflow pro profily kontraktorů, firemní účty, onboarding, zakládání projektů, definici pozic, inventáře dovedností, shortlisty a kontrolu shod. UX výzvou bylo přeložit grafovou logiku a AI/ML skórování do jasných produktových interakcí, kterým uživatelé důvěřují při skutečných náborových a personálních rozhodnutích.

   mymonday.co

   

   mymonday.co

   

3. 3

   Architektura grafové databáze

   Grafová architektura byla zvolena proto, že jádro produktového problému stojí na vztazích. MyMonday potřebovalo rozumět tomu, jak dovednosti souvisejí s jinými dovednostmi, jak se lidé pojí ke zkušenostem, jak pozice kombinují požadavky a jak firmy definují potřeby projektů. FirstEnvision implementoval základ na Neo4j a vlastní grafové vrstvě, která modeluje lidi, firmy, projekty, pozice, role, obory a dovednosti jako propojené entity.

4. 4

   Vlastní grafová vrstva a sémantické modelování dat

   FirstEnvision vyvinul vlastní grafovou vrstvu, která řídí, jak vztahy vznikají, jak se interpretují, váží a jak je používá párovací engine. Tato vrstva umožnila reprezentovat částečné shody, příbuzné schopnosti a přenositelné dovednosti namísto spoléhání jen na přesnou shodu termínů. Datový model se stal základem vysvětlitelnějšího a flexibilnějšího systému talent intelligence.

   Aplikační služby

   Marketplace workflow, párovací API, onboarding, messaging, administrace

   Vlastní grafová vrstva

   Vytváření, interpretace a vážení vztahů + vysvětlitelnost

   Grafová databáze Neo4j

   Lidé, dovednosti, pozice, projekty a firmy jako propojené entity

5. 5

   AI/ML párovací engine bez LLM

   Jedním z nejdůležitějších technických úspěchů byl vlastní AI/ML párovací engine. Systém vznikl před současnou vlnou generativní AI a nespoléhal na velké jazykové modely pro interpretaci textu ani doporučení. Místo toho používal strukturovanou sémantiku dovedností, grafové vztahy, machine learning a vlastní vážení pro výpočet shody kandidáta s pozicí. Vzniklo tak procentuální párování, které firmám i kontraktorům umožňuje transparentnější rozhodování.

   Vstup

   Profil kontraktora

   Dovednosti, úroveň, zkušenosti, dostupnost, sazba

   Vstup

   Požadavky pozice

   Požadované dovednosti, seniorita, kontext projektu, časový rámec

   Párovací engine — bez LLM

   Průchod grafemVážení vztahůStrukturovaná sémantika dovednostíVlastní ML skórování

   Sémantická shoda počítaná z grafu dovedností — včetně částečných a příbuzných shod.

   96%

   Vysvětlitelné
   skóre shody

6. 6

   Vývoj marketplace a enterprise produktu

   MyMonday vzniklo jako kompletní digitální platforma, ne jen algoritmus. FirstEnvision dodal workflow pro firmy i kontraktory, onboarding, zakládání projektů a pozic, párování kandidátů, shortlisty, messaging, administraci, platby a smlouvy, import profilů z LinkedIn a export životopisů. Platforma podporovala i enterprise scénáře jako onboarding přes Active Directory a interní vyhledávání talentů.

   mymonday.co

   

   mymonday.co

   

7. 7

   Interní vyhledávání talentů a innersourcing

   MyMonday podporovalo i interní vyhledávání talentů nad rámec externího náboru. Organizace tak mohly identifikovat zaměstnance, kteří se mohou hodit na budoucí projekty, na základě dovedností a zkušeností dostupných uvnitř firmy. Větším firmám to otevřelo cestu k lepšímu plánování pracovní síly, menší závislosti na manuálních doporučeních a efektivnějšímu využití stávajících talentů.

8. 8

   Infrastruktura, testování a spuštění

   FirstEnvision zajistil infrastrukturu, nasazení, testování, optimalizaci výkonu a dlouhodobé technické vlastnictví. Platforma byla veřejně spuštěna a ověřena minimálně jedním B2B pilotním klientem. Interní benchmarky ukázaly, že grafový přístup počítá komplexní shody kandidátů s pozicemi přibližně za 7 milisekund oproti přibližně 1 sekundě u relačního přístupu ve stejném kontextu.

Výsledek

MyMonday ukazuje schopnost FirstEnvision stavět technicky ambiciózní digitální produkty, kde musí produktová strategie, UX design, architektura, AI/ML a infrastruktura fungovat společně. Platforma vytvořila základ pro sémantické párování talentů roky předtím, než se grafy dovedností, znalostní grafy a AI-asistovaná talent intelligence staly běžným jazykem oboru.

Kombinací Neo4j, vlastní grafové vrstvy a párovacích algoritmů na míru pomohl FirstEnvision proměnit složitý náborový problém ve škálovatelný produktový zážitek. Výsledkem je veřejně spuštěná platforma podporující externí kontraktory, enterprise workflow i interní vyhledávání talentů — férovějším přístupem založeným na dovednostech.