# Filtri di ricerca e criteri

Source: https://docs.mira.day/it/docs/agent-sourcing/search-filters-and-criteria

> La differenza tra hard filter e criteri IA in Mira.



Quando descrivi un ruolo a Mira, i tuoi requisiti vengono gestiti in due modi: come **hard filter** e come **criteri IA**. Capire la differenza ti aiuta a scrivere descrizioni migliori e a ottenere Shortlist più accurate.

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Hard filter vs. criteri IA [#hard-filter-vs-criteri-ia]

|                     | Hard filter                                    | Criteri IA                                                             |
| ------------------- | ---------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| **Cosa fanno**      | Includono o escludono candidati in modo rigido | Influenzano ranking e matching score                                   |
| **Esempi**          | Posizione, lingua, anni di esperienza minimi   | "Startup DNA", "ha costruito da 0 a 1", preferenze sul tipo di azienda |
| **Come funzionano** | Binario, il candidato passa oppure no          | Graduale, i candidati ricevono un punteggio in base al fit             |
| **Quando usarli**   | Requisiti non negoziabili                      | Preferenze forti ma che ammettono flessibilità                         |

Hard filter [#hard-filter]

Sono requisiti che i candidati devono soddisfare. Se un candidato non rispetta un hard filter, non comparirà nella tua Shortlist:

* **Posizione**: "Deve essere a Berlino", solo candidati basati a Berlino.
* **Lingua**: "Deve parlare tedesco", solo candidati che parlano tedesco.
* **Esperienza minima**: "Almeno 5 anni", esclude chi ne ha meno.

Criteri IA [#criteri-ia]

Sono preferenze che il Mira Reasoning Embedding valuta tramite reasoning. I candidati che rispettano questi criteri ottengono un ranking più alto, ma anche chi li soddisfa solo in parte può emergere:

* **Tipo di azienda**: "Preferibilmente da una startup in hyper-growth", i background da startup salgono nel ranking, ma emergono comunque candidati forti da altri contesti.
* **Qualifiche implicite**: "Ha costruito un team da zero", MRE cerca pattern di leadership nella storia di carriera.
* **Segnali culturali**: "Scrappy, hands-on", MRE identifica candidati provenienti da contesti che tipicamente sviluppano queste qualità.

Come il clarification form usa entrambi [#come-il-clarification-form-usa-entrambi]

Quando l'Agent genera il clarification form dopo il tuo input iniziale, di fatto sta separando i tuoi requisiti in hard filter e criteri IA:

* **Livello di seniority** → imposta un hard filter o un criterio IA forte a seconda della scelta.
* **Numero di candidati** → controlla lo scope della ricerca.
* **Preferenze sul tipo di azienda** → imposta criteri IA per il ranking.

Consigli [#consigli]

* **Parti con pochi hard filter.** Puoi sempre restringere dopo aver visto la prima Shortlist. Filtrare troppo in partenza può escludere candidati forti.
* **Usa i criteri IA per i "nice-to-have".** Invece di "deve venire da una startup", prova con "preferibilmente da una startup": potresti scoprire ottimi candidati da contesti inattesi.
* **Affina in conversazione.** Dopo aver visto i risultati, dì all'Agent: "Mostrami solo candidati da startup" per stringere i criteri, oppure "Allarga includendo background enterprise" per rilassarli.