Cómo Apna usa Elasticsearch para potenciar la búsqueda de empleo con IA a escala
Apna, la mayor plataforma de empleo y networking profesional de India con 50 millones de usuarios registrados y 600.000 empleadores, construyó su infraestructura de búsqueda de candidatos y emparejamiento de empleo con IA sobre Elasticsearch en Elastic Cloud en Google Cloud. Las capacidades de búsqueda semántica permiten a los empleadores encontrar candidatos por intención, no solo por palabras clave, mientras que los algoritmos de IA analizan perfiles para aflorar las coincidencias más relevantes. El resultado: un aumento del 20% en empleadores con acceso premium, un 20% más de productividad del equipo de plataforma y una mejora del 50% en la productividad de los empleados.
Impacto
20%
Aumento en empleadores con acceso premium
20%
Aumento en la productividad del equipo de plataforma
50%
Mejora en la productividad de los empleados
Desafío
Apna necesitaba una infraestructura de búsqueda capaz de ofrecer emparejamiento de candidatos basado en IA e intención a escala—una que mejorara la conversión de empleadores a suscripciones premium mientras permitía a un equipo de ingeniería reducido centrarse en la innovación de producto en lugar de en la gestión de infraestructura.
Solución
Apna desplegó Elasticsearch en Elastic Cloud sobre Google Cloud, usando búsqueda semántica y algoritmos de emparejamiento de empleo con IA para analizar perfiles de candidatos y ofrecer resultados basados en intención a los empleadores, sustituyendo la búsqueda por palabras clave con un sistema que comprende aspiraciones profesionales y requisitos del puesto.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“En el mundo de las startups, la supervivencia y el éxito dependen de la capacidad de adaptarse rápidamente, centrándose en la innovación. Necesitábamos encontrar una combinación de plataformas tecnológicas asequibles, flexibles y altamente escalables, y ahí es donde Elastic encaja perfectamente.”
“Las funciones de IA y búsqueda semántica de Elastic y Google van mucho más allá de las simples búsquedas por palabras clave y permiten a Apna entender mejor la intención tanto de los candidatos como de los empleadores.”
Regístrate para leer casos de estudio completos, acceder a métricas detalladas y recibir todos los reportes.
Historia completa
Apna se lanzó en 2019 con una misión concreta: reducir la distancia entre candidatos y empleadores en India, donde millones de personas que buscan trabajo por primera vez se enfrentan a barreras económicas, geográficas y de acceso a redes profesionales. La plataforma creció rápidamente hasta alcanzar 50 millones de usuarios registrados y 600.000 empleadores, llegando al estatus de unicornio con una valoración de 1.100 millones de dólares. A esa escala, la calidad de la búsqueda y el emparejamiento se convirtió en el diferenciador competitivo central, porque conectar al candidato adecuado con el empleador correcto en el menor tiempo posible es exactamente lo que promete el producto.
El desafío era tanto técnico como comercial. Los empleadores pagan por el acceso premium a la base de datos de candidatos de Apna, por lo que la calidad de los resultados de búsqueda impactaba directamente en los ingresos. Una búsqueda basada en palabras clave que devolviera candidatos irrelevantes erosionaba la confianza y reducía la conversión. Al mismo tiempo, el equipo de ingeniería necesitaba una plataforma que pudiera escalar con el crecimiento de la empresa sin añadir carga operativa que desviara recursos del desarrollo de producto.
Suresh Khemka, Director de Ingeniería de Plataforma, aportó experiencia previa con Elasticsearch de grandes empresas de retail y tecnología. En Apna reconoció que Elasticsearch en Elastic Cloud—desplegado en Google Cloud—ofrecía la combinación de profundidad de búsqueda semántica, escalabilidad en la nube y simplicidad operativa que el equipo necesitaba. Abhishek Ranjan, Director de Ingeniería, lideró el despliegue técnico. Las funciones de búsqueda semántica e IA en Elasticsearch permitieron a Apna ir mucho más allá de la coincidencia por palabras clave: el sistema analiza perfiles de candidatos—incluyendo educación, habilidades, experiencia y aspiraciones profesionales—y afloraba coincidencias basándose en la intención del empleador, no en cadenas de texto literales.
El impacto en el negocio fue directo. Los empleadores que buscaban en la base de datos de Apna con resultados de alta calidad basados en intención convirtió a suscripciones premium a una tasa notablemente mayor: un aumento del 20% en cuentas de empleadores de pago. El equipo de ingeniería de plataforma, liberado de la gestión de infraestructura, aumentó su productividad en un 20% y pudo dedicar más tiempo a desarrollar funcionalidades generadoras de ingresos. En toda la organización, las mejoras de procesos habilitadas por la plataforma impulsaron una mejora del 50% en la productividad de los empleados.
El modelo de emparejamiento de empleo con IA de Apna sigue evolucionando con la plataforma. La trayectoria de crecimiento de la empresa depende de su capacidad para mantener la calidad de las coincidencias a medida que crecen la base de usuarios y el pool de empleadores, y la escalabilidad de Elasticsearch es central en eso. La plataforma también proporciona a los candidatos consejos de solicitud en tiempo real, evaluaciones de roles y recursos comunitarios, todos los cuales retroalimentan perfiles de candidatos más ricos y un mejor emparejamiento con el tiempo.
Amazon Bedrock