AurelinxAnalyseoberflächen für Workforce- und Bewerbungsdaten
Aurelinx ist ein experimenteller HR-Intelligence-Prototyp mit Workforce-Daten, Bewerbungsabläufen, Analyseoberflächen und kontrollierten Chat-Tools. Python-Dienste berechnen Kennzahlen für eine Weboberfläche; eine produktive Validierung ist nicht belegt.
Welche Aufgabe das System angeht
Personal- und Bewerbungsdaten sind sensibel und Analyseausgaben können Entscheidungen beeinflussen. Verwendete Felder, Annahmen und Datenflüsse müssen sichtbar bleiben. Eine Kennzahl beschreibt zunächst nur die übergebenen Daten und implementierten Regeln.
Wie Verantwortlichkeiten getrennt sind
Authentifizierte Anfragen erhalten Mandantenkontext. Services berechnen Kohorten-, Graph-, Skill- oder Optimierungsergebnisse aus gespeicherten Feldern. Die Oberfläche zeigt Kurven, Tabellen und Netzwerke; KI-Erklärungen bilden einen getrennten Anbieterpfad.
Komponenten und Vertrauensgrenzen
Quellcode-abgeleitetes Systembild, keine bestätigte Live-Deployment-Topologie.
Workforce-, Skill-, Erfahrungs- und Kollaborationsdaten sowie Authentifizierung und Mandantenfilter.
Kaplan-Meier-Kohorten, beobachtete Rollenübergänge, Skillgraph, Teamabdeckung und Netzwerkmesswerte.
Eine Regel zählt Tokenüberschneidungen und kombiniert sie mit gespeicherten oder Skillwerten; ein optionales Modell formuliert eine Erklärung.
Profile, Tabellen, Kurven und ein filterbares Kollaborationsnetzwerk zeigen die verwendete Stichprobe.
Chat-Tools stoßen Suchen oder Änderungen an; Konnektoren und Admin-Freigaben bestimmen konfigurierte Nebenwirkungen.
Ein konkreter Pfad durch die Implementierung
Optionale Pfade und Grenzen sind in den Schritten benannt.
- SCHRITT 01
Daten erfassen
Datensätze importieren oder anlegen; Connector-Fähigkeiten hängen vom Anbieter und dessen Konfiguration ab.
- SCHRITT 02
Mandant abgrenzen
Authentifizierte Routen übergeben Mandantenkontext und verwenden in ausgewählten Abfragen explizite Filter.
- SCHRITT 03
Kennzahl berechnen
Ein Python-Service transformiert gespeicherte Felder nach einer Kohorten-, Graph- oder Optimierungsregel.
- SCHRITT 04
Ergebnis prüfen
Der Client rendert Kurve, Profile, Skillabgleich oder Netzwerk. Eine Visualisierung ist kein Leistungs- oder Eignungsnachweis.
- SCHRITT 05
Aktion freigeben
Änderungen nutzen Chat-Tool- und gegebenenfalls Genehmigungswege; exakte Löschungen können ablaufende Zustimmung und Audit-Event verlangen.
Was die Regel tatsächlich ausdrückt
Die Kaplan-Meier-Schätzung beschreibt eine Kohorte mit Ereignis- und Zensierungsdaten, nicht individuelle Fluktuation. Weitere Pfade nutzen beobachtete Übergangszählungen und ein Mixed-Integer-Programm für budgetierte Skillabdeckung.
Ŝ(t) = ∏ᵢ (1 − dᵢ / nᵢ), für Ereigniszeiten tᵢ ≤ t
Was sich aus dem Repository belegen lässt
Quellinventar, dokumentierte Ergebnisse und ausgeführte Prüfungen bleiben getrennt.
Der Case-Study-Review ist an Commit 62b0b147baa9d19be792e59560fcfb5eb12f14b4 gebunden.
Referenzierte Quellpfade decken Survival, Markov-Übergänge, Skills, Teamoptimierung, Netzwerkanalyse und Kandidatenrangfolge ab.
Kandidatenanalyse nutzt heuristische Tokenüberschneidung; ein Provider kann Profile zusammenfassen. Das ist kein trainiertes Rankingmodell.
Ein entfernter Anbieter kann identifizierende und berufsbezogene Profilfelder erhalten. Für die Alpha keine echten Personaldaten verwenden, sofern Verarbeitung und Anbieter nicht freigegeben sind.
Offene Annahmen und Risiken
Diese Punkte begrenzen, wie weit die Architektur- und Evidenzaussagen interpretiert werden sollten.
- Keine individuelle Fluktuationsprognose, validierte Kompetenzmessung oder Personalempfehlung ist nachgewiesen.
- Netzwerkzentralität beschreibt die sichtbare Eventstichprobe, nicht Mitarbeiterwert oder Leistung.
- Ein confidence-Feld ist laut Code keine kalibrierte Wahrscheinlichkeit.
- Mandanten- und Freigabekontrollen sind keine Sicherheitsgarantie ohne Konfigurationsprüfung.
Implementierung und Belege nachlesen
Versionierte Links führen zum geprüften Quellstand, sofern der Audit einen solchen festhält. Nicht versionierte Links können sich ändern.