4 つの役割
採用の進行の中でのそれぞれの仕事に合う役割を、チームの一人ひとりに割り当ててください。owner と admin は、ワークスペースの中でもっとも広いアクセスを持ちます。recruiter は配信の側を進め、結果が公開されたあとに監査パックを書き出せます。evaluator は共通の評価ルーブリックに照らして候補者の回答を採点し、証拠としてメモを添えます。一人ひとりに自分のアカウントを与えてください。記名はそれに依っています。
- owner — 監査パックの書き出しを含む、ワークスペースのもっとも広いアクセス。
- admin — 監査パックの書き出しを含む、広いアクセス。
- recruiter — 配信と候補者を進めます。結果が公開されたあとに監査パックを書き出せます。
- evaluator — 共通の評価ルーブリックに照らして回答を採点し、証拠のメモを添えます。
役割ごとに範囲を限ったレポートへのアクセス
レポートと結果へのアクセスは役割ごとに範囲が限られるので、ある人に何が見えるかは、どう招待されたかによって決まります。監査パック — すべてのスコア、メモ、不正防止のイベント、そして決定の記録を含む、それ自体で完結する決定の記録 — は、owner と admin がいつでも書き出せます。recruiter は結果が公開されたあとに書き出せます。evaluator は、レポートの全体ではなく評価の流れの中で作業します。
すべてのスコアに名前が付いています
SkillCort が名前のないスコアを記録することはありません。記録に残るすべてのスコアには記名された評価者とタイムスタンプが付き、評価者のメモが証拠としてスコアに添えられます。同じ回答を複数の評価者が採点できます。基準の中では、それぞれのスコアが平均されます。
AI の支援も同じ規則に従います。AI は長い回答を要約し、基準ごとのスコア案を提案できますが、記名された人がすべての提案を確定するか上書きし、それぞれの AI の出力はモデルとバージョンの来歴を伴います。AI は判断を助けるものであり、判断を下すのは常に人です。
設計としての最小権限
この権限の仕組みは、プラットフォームのデータの原則を映しています。目的を限った収集と、データベースの層で守られる役割ベースの最小権限のアクセスです。候補者データが顧客をまたいで共有されることはなく、顧客をまたぐ評判スコアもありません。チームを計画するときは、それぞれの人が仕事をできるもっとも狭い役割から始め、実際の作業が求めるときにだけ広げてください。
At a glance
- 4 つの役割: owner、admin、recruiter、evaluator。
- レポートと結果へのアクセスは、役割ごとに範囲が限られます。
- owner と admin はいつでも監査パックを書き出せます。recruiter は結果が公開されたあとに書き出せます。
- 記録に残るすべてのスコアには、記名された評価者とタイムスタンプが付きます。
- アクセスは最小権限に従います。人は自分の役割が必要とするものだけを見ます。