# Matching IA dei candidati Source: https://docs.mira.day/it/docs/agent-sourcing/understanding-ai-matching > Come il Mira Reasoning Embedding interpreta i tuoi requisiti. Va oltre la ricerca per parole chiave e capisce contesto, segnali di seniority e criteri impliciti. Su quasi tutte le piattaforme, quando cerchi candidati stai facendo keyword matching: scrivi "Python developer Berlin" e ottieni tutti quelli che hanno quelle parole sul profilo. È veloce, ma lascia fuori parecchio. Mira funziona diversamente. MRE (Mira Reasoning Embedding) legge la tua descrizione, ragiona su cosa ti serve davvero e valuta l'intera storia di carriera di ogni candidato rispetto ai tuoi requisiti. Ecco cosa significa in pratica. *** Cosa MRE capisce e le parole chiave no [#cosa-mre-capisce-e-le-parole-chiave-no] "5 anni di esperienza backend" [#5-anni-di-esperienza-backend] Keyword search: cerca "5 anni" nel testo del profilo. MRE: calcola gli anni effettivi dalla timeline professionale del candidato. Se qualcuno ha fatto 3 anni in Azienda A e 2,5 in Azienda B lavorando su backend, MRE li conta correttamente, anche se sul profilo non compare mai la stringa "5 anni". "Qualcuno che ha costruito un prodotto da 0 a 1" [#qualcuno-che-ha-costruito-un-prodotto-da-0-a-1] Keyword search: cerca letteralmente la frase "0 a 1". MRE: identifica i candidati entrati in aziende early-stage (pre-Series A, meno di 20 persone) in ruoli product o engineering e rimasti durante una fase di crescita. Legge pattern di carriera, non parole chiave. "Background da azienda in forte crescita" [#background-da-azienda-in-forte-crescita] Keyword search: non può proprio farlo. MRE: incrocia i dati aziendali, round di funding, crescita di headcount, segnali di fatturato, e identifica i candidati i cui datori di lavoro rientrano nel pattern "high-growth". "Esperienza in azienda quotata + startup" [#esperienza-in-azienda-quotata--startup] Keyword search: due filtri separati e scollegati. MRE: valuta tutto l'arco di carriera e trova persone che hanno lavorato in un'azienda quotata E in una startup in momenti diversi, interpretando questa combinazione come un segnale di versatilità specifica. Cosa significa per te [#cosa-significa-per-te] Puoi descrivere i ruoli come li descriveresti a un recruiter amico: > *"Mi serve qualcuno senior, tecnico ma customer-facing, che ha fatto enterprise sales in una startup con product-market fit vero, non un'azienda che ha solo raccolto tanti soldi."* MRE scompone questa frase in più criteri di valutazione e li applica. Non servono stringhe Boolean, filtri o "sintassi di ricerca". Da dove arriva la tecnologia [#da-dove-arriva-la-tecnologia] MRE nasce dalla ricerca di Mira sul retrieval basato su reasoning. Attualmente è primo nella categoria Embedding e primo nella classifica generale di BRIGHT, un benchmark pubblico per il recupero basato su reasoning. Mira ha anche costruito PJBenchmark, un set di valutazione specifico per il recruiting basato su dati reali di hiring. Quattro paper descrivono l'approccio: * [Time-Scaling Is What Agents Need Now](https://arxiv.org/abs/2601.02714). * [Refine Thought](https://arxiv.org/abs/2511.13726). * [PJB](https://arxiv.org/abs/2603.17386). * [CRE-T1 Preview Technical Report](https://arxiv.org/abs/2603.17387). Cosa non fa [#cosa-non-fa] * **Non è magia.** Se il candidato giusto non c'è nelle fonti dati, MRE non se lo inventa. * **Non è una decisione di assunzione.** MRE fa emergere i migliori match disponibili da rivedere. La decisione finale resta tua. * **L'accuratezza dipende dalla completezza dei dati.** Profili con informazioni incomplete producono match meno precisi. Scorrere tutta la Shortlist, non solo il primo risultato, vale sempre la pena. Come ottenere risultati migliori [#come-ottenere-risultati-migliori] La qualità del matching dipende dalla qualità dell'input: * Più sei specifico, migliori sono i match. * Includi le cose "implicite" → attivi il reasoning. * Affina dopo aver visto i risultati → ogni round si fa più preciso. Vedi [Scrivere una JD efficace](/it/docs/agent-sourcing/write-an-effective-jd) per consigli pratici.