# Điểm số đánh giá

## 1. Mục tiêu

* Cung cấp cái nhìn trực quan về mức độ phù hợp của ứng viên so với yêu cầu của tin tuyển dụng thông qua điểm số cụ thể.
* Giảm thiểu cảm tính trong quá trình sàng lọc hồ sơ bằng các tiêu chí đánh giá chuẩn hóa từ AI.
* Giúp nhà tuyển dụng nhanh chóng nhận diện điểm mạnh và điểm yếu của ứng viên trong kho ứng viên.

## 2. Khi nào dùng?

* Sau khi bạn đã thiết lập tiêu chí chấm điểm AI trong tin tuyển dụng và kích hoạt lệnh chấm điểm cho ứng viên.
* Khi cần so sánh năng lực của ứng viên dựa trên ba trụ cột chính: Kỹ năng (Skills), Học vấn (Education) và Kinh nghiệm làm việc (Work History).

## 3. Các bước thực hiện và Thành phần giao diện

### **Bước 1: Truy cập kết quả**

<figure><img src="/files/1fqyhv83L0SXRUNw5QZ0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* Tại chi tiết hồ sơ ứng viên, bạn chọn tab Screening Results trên thanh điều hướng để xem bảng phân tích.

### **Bước 2: Kiểm tra Điểm số tổng quát (Profile Match Score)**

<figure><img src="/files/VMj4Gcz5AmxD3pqbWUz4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* AI Match Score: Hệ thống hiển thị một con số tổng quát (ví dụ: 7/10) đại diện cho mức độ tương thích trung bình của hồ sơ với vị trí đang tuyển.
* Biểu đồ cột năng lực: Xem nhanh tỷ lệ % đạt được ở từng hạng mục:
  * Skills (Kỹ năng): Đánh giá dựa trên các từ khóa kỹ năng có trong CV so với yêu cầu công việc.
  * Education (Học vấn): Đánh giá dựa trên bằng cấp, chuyên ngành và điểm số (GPA).
  * Work History (Kinh nghiệm): Đánh giá dựa trên thâm niên, vị trí công tác và sự liên quan của các công ty cũ.

### **Bước 3: Xem Phân tích chi tiết (AI Detailed Evaluation)**

<figure><img src="/files/aaksUY6RdNfvNBqVrAIN" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Đây là nơi AI đưa ra lý giải cụ thể cho các con số phía trên:

* Skills: Đọc nhận xét về những kỹ năng ứng viên đã có và những kỹ năng còn thiếu (Ví dụ: Đủ backend nhưng thiếu frontend).
* Education: Xem đánh giá về trình độ học vấn (Ví dụ: Có bằng đại học nhưng điểm GPA thấp).
* Work History: Phân tích sâu về quá trình làm việc (Ví dụ: Kinh nghiệm backend đầy đủ nhưng thiếu kinh nghiệm frontend rõ ràng).
* View more: Nhấn vào liên kết này nếu bạn muốn xem bản diễn giải đầy đủ hơn cho từng mục.

## 4. Kết quả mong đợi

* Một bảng điểm chi tiết được hiển thị, giúp phân loại ứng viên trong kho ứng viên theo thứ tự ưu tiên từ cao xuống thấp.
* Nhà tuyển dụng có đủ cơ sở dữ liệu để đưa ra các câu hỏi phỏng vấn tập trung vào những phần ứng viên còn thiếu sót theo đánh giá của AI.

## 5. Lưu ý quan trọng

* Tính tham khảo: Điểm số AI là công cụ hỗ trợ sàng lọc nhanh, Hội đồng tuyển dụng nên kết hợp xem lại CV gốc tại tab "CV (Hồ sơ)" để có quyết định cuối cùng chính xác nhất.
* Độ chính xác: Điểm số phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu được trích xuất từ CV. Nếu thấy điểm số bất thường, hãy kiểm tra lại thông tin tại tab "Tóm tắt / Tổng quan".
* Tiêu chuẩn chấm điểm: Đảm bảo bạn đã thiết lập đúng trọng số cho các tiêu chí (Kỹ năng, Học vấn, Kinh nghiệm) trong phần cấu hình tin tuyển dụng để AI cho ra kết quả sát với mong muốn của doanh nghiệp nhất.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.mhiring.vn/mats/hoi-dong-tuyen-dung/sang-loc-ung-vien/diem-so-danh-gia.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.