On unifie 12 sources d'offres FR, on génère ton CV taillé par offre sans hallucination, et on identifie qui contacter chez chaque cible. Mesuré, pas promis.
Chaque concurrent ne fait qu'une seule de ces 4 choses bien. On fait les 4, et on les mesure.
50+ ATS d'enseignes FR reverse-engineerés via une méthodologie HAR pipeline reproductible. 1 wrapper = N marques. Personne d'autre n'a cette amplitude.
Le LLM choisit dans ton profil structuré, il n'invente rien. Un validator déterministe à 6 niveaux gate chaque sortie. Faux nombres, fausses techs, verbe-shifts : tout rejeté.
L'unique feature 100% différenciante. Itinéraire Google Maps + CV imprimé prêt + pitch 30 sec. Conversion physique = 30-50% vs 15% online.
Tous les autres outils promettent. Nous, on mesure : split stratifié, chi-square, p-value. Si IA ne convertit pas mieux que manuel, on le dit.
Chaque profil a son scoring, son tagline, sa stratégie. Validé sur des cas réels avant la moindre ligne d'UI.
Le LLM choisit, ne génère pas. Le validator déterministe est le filet final. Le router décide où dépenser l'effort.
Bullet original du profil : un fait. Bullet rewrité par le LLM : doit préserver tous les nombres, toutes les techs, et le verbe d'action. Sinon, rejeté → on retombe sur l'original. Le user voit toujours un CV vrai.
50 000 users with 99% accuracy using Python, React, AWS, Kubernetes, Docker.
agentic RAG pipeline serving 8 000 lawyers in production using Python and LangChain.
Le Free tier n'est pas un teaser. Le Premium intègre Apollo.io (sinon 50€/mois standalone).
On onboarde 10-20 personnes par cohorte pour itérer le scoring profile-aware. Premier servi, premier converti.