AIプラットフォームMuleRun 2.0は、リリース1ヶ月で世界ユーザー50万人突破。米国が最多シェア。独自の「Agentチーム」モードを導入：ユーザーが職業選択後、複数の専門AIアシスタントを推薦・カスタマイズ可能。Eコマース運営、データ分析などの複雑タスクを協働処理。AliExpress PicCopilot、Quick BI、Sora動画生成など数百アプリを統合し、商品画像作成、異常検知などの機能をカバー。....
Anthropicは5000億ドルを投じ米国にAIインフラを構築。テキサス州とニューヨーク州にカスタムデータセンターを建設し、Fluidstackと連携。2026年稼働予定で、常駐800職・建設2000職以上の雇用創出を見込む。....
2026年はAIによる従業員置換の節目。30%の企業がAI導入を計画し、2025年時点で21%が実施済み。最大45%の職種に影響、コールセンターや事務職は特に影響大。....
メタの最高AI科学者であるヤン・レクゥン氏は、退職して新会社を立ち上げる予定で、世界モデルの研究に注力する。このトーラン賞受賞者でニューヨーク大学教授は、環境を理解し、因果関係をシミュレーションできるAIシステムを開発することを目指している。現在、グーグルのディープマインドなども類似の研究を進めているため、この分野での競争が激化すると予想されている。
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Your360 AIは音声AIを活用して360度フィードバックを実現し、同僚の見解を職業開発計画に変換します。
無料で無制限にAIで専門的なカバーレターを生成できます。レジュメと職務要項をアップロードして、瞬時にカスタマイズされたレターを作成
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履歴書から構造化情報を抽出するために特別に開発された、高度な命名エンティティ認識モデルです。このモデルは22,542件の履歴書サンプルで学習され、F1スコアが90.87%に達し、個人情報、連絡先、職歴、学歴、スキルなど25種類のエンティティタイプを認識できます。
Freepik
F LiteはFreepikとFalが共同開発した100億パラメータ拡散モデルで、トレーニングデータは完全に著作権準拠かつ職場環境に適したコンテンツを使用
lwolfrum2
CareerBERT-JGは、ESCO分類法に基づいて微調整された文章変換器モデルで、職業相談や求職推薦のシーンに特化して設計されています。
ESCO分類体系に基づいて微調整されたドイツ語の文変換モデルで、職業マッチングと推薦システム専用に設計されています
jdp8
職場に不適切（NSFW）なコンテンツを含む画像を検出するモデルで、ウェブデプロイをサポート
Mubin
これはsentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2をファインチューニングした文埋め込みモデルで、職務記述とスキル要件の類似度マッチングに特化しています。
shawhin
このモデルはDistilRoBERTaベースの文変換器で、AI職務記述に特化してファインチューニングされ、文の類似度計算に使用されます
engineai
これはsentence-transformersフレームワークで訓練されたモデルで、職業名の意味的マッチングと類似度計算に特化しています。
TechWolf
これは職位名マッチングと類似度計算に特化して訓練されたsentence-transformersモデルで、all-mpnet-base-v2をファインチューニングしており、大量の職位名と関連スキル/要件を含む訓練データを使用しています。
davidrd123
FLUX.1-devを基にしたLyCORISアダプターで、テキストから画像を生成するタスクに特化しており、特に職場環境での使用に適しています。
avisena
このモデルはfacebook/bart-baseをファインチューニングした職務情報要約生成モデルで、求人情報から説得力のある要約を生成するために特別に設計されています。
aimagelab
Safe-CLIPはCLIPモデルをベースにした強化型の視覚と言語モデルで、AIアプリケーションにおけるNSFW（職場に不適切な）コンテンツに関連するリスクを低減することを目的としています。
nakamoto-yama
T5-baseをファインチューニングしたモデルで、職務記述を構造化された履歴書JSONデータに変換するために使用されます
LukeJacob2023
Google Vision TransformerをファインチューニングしたNSFW（職場不適切）コンテンツ検出モデルで、5種類の画像コンテンツを識別可能
LPDoctor
これは職業、施設、経験エンティティに最適化されたspaCy NERモデルで、求職者分野のテキスト分析に適しています
jjzha
ESCOXLM-Rは、XLM-R-largeに基づく多言語事前学習言語モデルで、就職市場分野に特化して最適化されており、技能抽出や分類などのタスクをサポートします。
sanali209
これはPyTorchとHuggingPicsを使用して構築された画像分類モデルで、主にNSFW（職場に不適切な）コンテンツのフィルタリングに使用されます。
DunnBC22
YOLOS-tinyをファインチューニングした安全ヘルメット検出モデルで、職場安全監視シーンにおけるターゲット検出タスクに使用されます。
burberg92
履歴書要約のためのモデルで、主に求職検索分野で使用されます。
eslimrana
画像分類に基づく職業認識モデルで、画像中の職業カテゴリを識別できます
このプロジェクトは、MCPプロトコルに基づくApollo.io APIサーバーで、人物/企業情報の検索、職位検索などの機能を提供し、FastMCPフレームワークを通じてApollo.io APIを標準化されたツールにラッピングします。
H1Bビザ就職検索MCPサーバーで、米国労働省の実際のLCAデータを使用し、H1Bスポンサー企業の検索、職種分析、データエクスポート機能を提供します。
クロード・エージェンツパワーは、ユーザーのプロジェクトを分析し、100種類以上の専門ロールから最適なチーム構成を提案するインテリジェントなMCPサーバープロジェクトです。多言語に対応しており、技術、データ、プロダクト、マーケティング、オペレーション、財務、人事、管理職などの様々な専門ロールのエージェントを提供し、自動的にダウンロードしてクロードに統合して使用できます。
非公式のLinkedIn APIを使用したMCPサーバーで、LinkedIn上の求職検索プロセスを簡素化します。JobSpyプロジェクトにインスピレーションを得ています。
FastMCPに基づく英国議会データサービスプロジェクトで、議会議員、選挙区、選挙結果、政府職位、議会の質疑応答、討論記録などのデータの検索と意味検索機能を提供し、ClaudeなどのMCPクライアントからアクセスできます。
HeadHunter MCPサーバーはロシア最大の求人プラットフォームのAPIを統合したツールで、職位検索、履歴書管理、スマートマッチング、自動申請などの機能を提供し、OAuthセキュリティ認証をサポートしています。
職位検索機能を提供するMCPサーバーの実装で、キーワード、リモート勤務などの条件で職位を絞り込むことができます。
LAPRAS公式が提供するMCPサーバーで、AIツールを通じてLAPRASプラットフォーム上の求職、職歴などの情報にアクセスし操作します。npmまたはDockerを通じた迅速なデプロイをサポートし、求職検索、職歴管理などの機能を提供します。
LinkedInモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーは、標準化されたJSON - RPCインターフェイスを介してLinkedInの自動化対話機能を提供します。求人情報の検索、履歴書の作成、求職文の作成、求職申請の管理などが含まれます。
FastMCPフレームワークに基づいて構築された人格分析とマッチングサービスで、人員の特性作成、説明の追加、職位マッチング機能を提供します。
LinkedInモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーは、標準化されたインターフェースを通じてLinkedInの自動化インタラクションを実現する機能を提供し、求職情報の検索、履歴書の作成、求職文の作成、求職申請の管理を含みます。
SerpAPIに基づくGoogle職種検索MCPサーバーで、多言語サポート、柔軟な検索パラメータ、およびスマートなエラー処理を提供します。
JobSpy MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）を通じてAIアシスタントに複数プラットフォームの職種検索機能を提供するツールで、複数の職種プラットフォームの検索と構造化データの出力をサポートしています。
SmartHR MCPサーバープロジェクトで、SmartHR APIとのモデルコンテキストプロトコルサービスを提供し、従業員、部署、職位などのデータの操作管理をサポートします。
Loxo MCP Serverは、Loxo採用プラットフォームAPIとのインタラクションツールを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、候補者、職位、活動、通話キューなどの採用関連タスクの管理をサポートします。
Loxo MCP Serverは、Loxo採用プラットフォームAPIとのインタラクションツールを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、候補者、職位、活動、およびコールキューの管理をサポートします。
リアルタイムのWeb3職種データを提供するMCPサーバーで、リモート、国、職種タグでのフィルタリングをサポートし、整形された職種リストを返します。
これは、Puch AI用のカスタムMCPサーバーを作成するための起動テンプレートで、求職分析と画像処理ツールが含まれており、安全な外部接続と認証をサポートしています。
このプロジェクトはFastMCPフレームワークに基づくMCPサーバーで、フランク・ゴルタニの構造化された履歴書情報を提供するために設計されています。標準化されたインターフェースを介して履歴書データにアクセスでき、個人プロファイル、技能、職歴などの内容を含み、検索機能も備えています。プロジェクトはモジュール化されたアーキテクチャを採用し、ローカルとHTTP通信をサポートし、Cloudflare Workersにデプロイできます。
デスクトップを接続してファイルをスキャンし、履歴書ファイルと職務内容を使用してLaTex履歴書を生成するツール
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