Apprenez à construire une application web de recrutement qui associe candidats et postes : fonctionnalités clés, modèle de données, logique de matching, UX, intégrations et lancement.
Avant de dessiner des écrans ou de choisir une stack, précisez quel problème votre application de recrutement résout — et pour qui. « Mise en relation candidats-postes » peut aller d’un simple filtre par mot-clé à un workflow guidé qui aide un recruteur à faire passer un poste de la réception à la mise en place.
Commencez par les personnes qui se connecteront tous les jours. Pour une application destinée aux agences de recrutement, il s'agit généralement de :
Un exercice utile est d’écrire 2–3 « tâches prioritaires » par utilisateur. Si une fonctionnalité ne soutient pas ces tâches, elle n’est probablement pas MVP.
Évitez les objectifs vagues comme « meilleurs matches ». Choisissez des métriques reflétant des résultats business et la réduction du travail manuel :
Ces métriques alimenteront ensuite votre analytique de recrutement et permettront de valider si l’algorithme de matching améliore les résultats.
Le workflow de recrutement va au-delà du matching. Documentez les étapes et les données créées à chaque étape :
Sourcing → Screening → Soumission → Entretiens → Offre → Placement
Pour chaque étape, notez les « objets » impliqués (candidat, poste, soumission, entretien), les actions clés (enregistrer un appel, envoyer un e-mail, planifier un entretien) et les points de décision (rejeter, faire avancer, mettre en attente). C’est ici que les fonctionnalités d’ATS et de CRM se chevauchent souvent — soyez intentionnel sur ce que vous suivez.
Votre MVP doit livrer une boucle utilisable : créer une requête de poste → ajouter des candidats (manuel ou parsing basique) → matcher → revoir → soumettre.
Inclusions courantes pour v1 :
Fonctionnalités à ajouter plus tard (nice-to-have) :
En définissant dès le départ utilisateurs, métriques, workflow et périmètre, vous évitez que le projet ne devienne « un ATS qui fait tout » et vous gardez le build focalisé sur des shortlists rapides et confiantes.
Une application de recrutement vit ou meurt selon son modèle de données. Si candidats, offres et leurs interactions ne sont pas bien structurés, le matching devient bruyant, le reporting peu fiable et l’équipe finit par lutter contre l’outil au lieu de s’en servir.
Commencez par une entité Candidate qui supporte à la fois le stockage de documents et des champs recherchables. Conservez le CV original (fichier + texte extrait), mais normalisez aussi les attributs clés nécessaires au matching :
Astuce : séparez les données « brutes » (texte parsé) des champs « soignés » modifiables par les recruteurs. Cela évite que des erreurs de parsing corrompent silencieusement les profils.
Créez une entité Job (requisition) avec des champs cohérents : titre, séniorité, compétences requises vs nice-to-have, localisation/politique remote, fourchette salariale, statut (brouillon/ouverte/en attente/fermée) et détails du hiring manager. Rendez les exigences assez structurées pour scorer, mais suffisamment flexibles pour les descriptions réelles.
La plupart des activités se produisent entre candidats et offres, donc modélisez explicitement les relations :
Définissez l’accès tôt : candidat visible agence-wide vs team-only, visibilité client-spécifique et droits d’édition selon le rôle (recruteur, manager, admin). Attachez les permissions à chaque chemin de lecture/écriture pour que les candidats privés ou les offres confidentielles ne s’échappent pas via la recherche ou les résultats de matching.
Les recruteurs vont vite : ils scannent, filtrent, comparent et relancent — souvent entre deux appels. Votre UX doit rendre ces « prochains clics » évidents et peu coûteux.
Commencez par quatre pages principales plus une vue de matching :
Les recruteurs attendent une recherche qui se comporte comme une barre de commandes. Fournissez une recherche globale et des filtres pour compétences, localisation, années d’expérience, salaire, statut et disponibilité. Autorisez la multi-sélection et les filtres sauvegardés (ex : « Paris Java 5+ ans < €80k »). Gardez les filtres visibles, avec des chips clairs montrant ce qui est actif.
Les actions en masse sauvent des heures sur de longues listes. Depuis la liste candidats ou la vue de matching, supportez : tagging, changement de statut, ajout à une shortlist, export email. Ajoutez un toast « annuler » et montrez combien d’enregistrements seront modifiés avant confirmation.
Rendez l’UI utilisable au clavier (états de focus, ordre de tabulation logique) et lisible (contraste, cibles tactiles larges). Sur mobile, priorisez le flux liste → détail, gardez les filtres dans un panneau coulissant et assurez-vous que les actions clés (shortlist, email, statut) soient accessibles d’un pouce.
Le matching est le moteur d’une app de recrutement : il décide qui apparaît en premier, qui est masqué et à qui les recruteurs font confiance. Un bon MVP commence simple — règles claires d’abord, scoring ensuite — puis ajoute de la nuance au fil des enseignements réels.
Démarrez par des non-négociables qui doivent être vrais avant qu’un candidat soit considéré. Ces règles gardent les résultats pertinents et empêchent des « très bon score mais impossible » matches.
Des gates typiques : compétences/certifs requis, contraintes de localisation ou d’autorisation de travail, chevauchement salarial (ex. attentes du candidat intersectent le budget du poste).
Une fois le candidat passé les gates, calculez un score pour classer les matches. Gardez la première version transparente et ajustable.
Un mix de scoring pratique :
Vous pouvez exprimer cela comme un score pondéré (poids ajustés au fil du temps) :
score = 0.45*skill_match + 0.20*recency + 0.20*seniority_fit + 0.15*keyword_similarity
Modélisez les exigences du poste en deux buckets :
Cela empêche d’exclure de bons candidats pour des préférences tout en récompensant une meilleure adéquation.
Les recruteurs doivent savoir pourquoi un candidat a matché — et pourquoi un autre ne l’a pas fait. Affichez un court décryptage directement sur la carte de match :
Une bonne explicabilité transforme le matching en un outil exploitable que les recruteurs peuvent ajuster et défendre auprès des hiring managers.
La qualité des données candidats fait la différence entre « matching » et « devinettes ». Si les profils arrivent dans des formats inconsistants, le meilleur algorithme fournira quand même des résultats bruyants. Commencez par concevoir des chemins d’entrée simples pour recruteurs et candidats, puis améliorez progressivement le parsing et la normalisation.
Proposez plusieurs façons de créer un profil candidat pour ne pas bloquer les équipes :
Affichez un indicateur de « confiance » sur les champs (ex. « parsé », « saisi par l’utilisateur », « vérifié par le recruteur ») pour que les recruteurs sachent quoi attendre.
Pour le MVP, privilégiez la fiabilité plutôt que la structure parfaite :
Laissez toujours les recruteurs modifier les champs parsés et conservez un historique d’audit des changements.
Le matching fonctionne mieux quand « JS », « JavaScript » et « Javascript » renvoient à la même compétence. Utilisez un vocabulaire contrôlé avec :
Appliquez la normalisation au moment de l’enregistrement (et relancez-la quand le vocabulaire est mis à jour) afin que la recherche et le matching restent cohérents.
Les doublons vont silencieusement empoisonner vos métriques pipeline. Détectez les doublons potentiels via email et téléphone (plus contrôles flous optionnels sur nom + entreprise). Lors d’un conflit, affichez un écran de fusion guidée qui :
Cela garde la base propre sans risquer une perte de données accidentelle.
Une appli de matching n’est aussi bonne que les offres qu’elle contient. Si les requisitions sont incohérentes, manquent d’informations clés ou sont difficiles à mettre à jour, les recruteurs cesseront de faire confiance aux résultats. Votre but : rendre l’intake rapide, structuré et répétable — sans forcer de longs formulaires.
Les recruteurs créent typiquement des offres de trois manières :
Dans l’UI, traitez « Dupliquer l’offre » comme une action de première classe dans la liste des jobs, pas comme une option cachée.
Les descriptions libres sont utiles pour les humains, mais le matching a besoin de structure. Capturez les exigences dans des champs cohérents :
Gardez-le léger : un recruteur doit pouvoir ajouter des compétences en quelques secondes puis affiner plus tard. Si vous avez une étape de parsing, utilisez-la pour suggérer des champs — pas pour les enregistrer automatiquement.
Rendez le pipeline explicite et spécifique à chaque offre. Un défaut simple fonctionne bien :
New → Shortlisted → Submitted → Interview → Offer → Placed
Chaque relation candidat-offre doit stocker l’étape actuelle, l’historique d’étapes, le propriétaire et des notes. Cela donne une source de vérité partagée et rend votre analytique significative.
Les templates aident les agences à standardiser l’intake pour des rôles courants (ex. « Sales Development Rep » ou « Préparateur de commandes »). Un template doit pré-remplir les étapes, questions de présélection et compétences must-have — tout en permettant des éditions rapides par client.
Si vous voulez un flux cohérent, routez la création d’offre directement vers le matching et la shortlisting, puis dans le pipeline, au lieu de disperser ces étapes sur plusieurs écrans.
La sécurité est plus simple à bien faire quand elle est pensée dès la première version. Pour une application de recrutement, l’objectif est simple : seules les bonnes personnes accèdent aux données candidats, et chaque changement important est traçable.
Commencez par e-mail + mot de passe, plus réinitialisation et vérification d’email. Même en MVP, ajoutez quelques garde-fous pratiques :
Pour les agences plus grandes, prévoyez une montée en gamme vers SSO (SAML/OIDC) afin qu’elles puissent utiliser Google Workspace ou Microsoft Entra ID. Vous n’avez pas à construire le SSO dès le jour 1, mais évitez les choix qui rendent son ajout difficile.
Au minimum, définissez deux rôles :
Si votre produit inclut un portail client/hiring manager optionnel, traitez-le comme un ensemble de permissions séparé. Les clients ont typiquement un accès limité (ex. seulement aux candidats soumis à leurs offres, avec détails personnels restreints selon votre modèle de confidentialité).
Bonne règle : par défaut, le moindre accès nécessaire, et ajoutez des permissions de façon intentionnelle (ex. « peut exporter des candidats », « peut voir le champ rémunération », « peut supprimer des enregistrements »).
Le recrutement implique de nombreux handoffs, donc une traçabilité légère prévient la confusion et construit la confiance interne. Loggez les actions clés telles que :
Rendez ces logs consultables dans l’app et protégez-les contre l’édition.
Les CVs sont très sensibles. Stockez-les en object storage privé (pas d’URLs publiques), exigez des liens de téléchargement signés/expirants et scannez les uploads pour malware. Restreignez l’accès par rôle et évitez d’envoyer les pièces jointes par email quand un lien sécurisé in-app suffit.
Enfin, chiffrez les données en transit (HTTPS) et au repos quand c’est possible, et appliquez des paramètres sécurisés par défaut pour les nouveaux espaces de travail.
Les apps de recrutement traitent des données hautement sensibles — CVs, contacts, rémunération, notes d’entretien. Si les candidats ne font pas confiance à la façon dont vous stockez et partagez ces infos, ils n’engageront pas, et les agences prennent des risques juridiques inutiles. Traitez la confidentialité et la conformité comme des fonctionnalités produit, pas des options.
Différentes agences/régions s’appuient sur des bases légales différentes (consentement, intérêt légitime, contrat). Construisez un traceur configurable sur chaque fiche candidat qui capture :
Facilitez la revue et la mise à jour du consentement, et assurez-vous que les actions de partage (envoi de profils aux clients, export, ajout à des campagnes) vérifient ces paramètres.
Ajoutez des paramètres de rétention au niveau agence : durée de conservation des candidats inactifs, candidats rejetés et notes d’entretien. Puis implémentez des flux clairs :
Rendez ces actions auditables et réversibles uniquement quand c’est approprié.
Supportez l’export d’un dossier candidat pour les demandes d’accès : un export JSON structuré + un résumé lisible PDF/HTML couvrent la plupart des besoins.
Utilisez chiffrement en transit et au repos, environnements séparés et gestion de session stricte. Par défaut, attribuez le moindre privilège : les recruteurs ne devraient pas voir automatiquement rémunération, notes privées ou toutes les soumissions clients.
Ajoutez un audit log pour les consultations/exports/partages de données et reliez la politique depuis /privacy pour que les agences puissent expliquer vos garanties aux candidats.
Les intégrations déterminent si votre application s’intègre naturellement dans la journée d’un recruteur — ou devient « encore un onglet ». Visez un petit ensemble de connexions à fort impact en premier, et exposez le reste via une API propre pour ajouter d’autres intégrations sans réécrire les workflows.
Commencez par l’email car il soutient directement l’outreach et crée un historique d’activité précieux.
Connectez Gmail et Microsoft 365 pour :
Gardez simple : stockez les métadonnées du message (objet, timestamp, participants) et une copie sécurisée du corps pour la recherche. Faites du logging une action explicite pour que les recruteurs choisissent les threads à garder dans le système.
Le calendrier peut attendre si cela menace votre calendrier de livraison, mais c’est une amélioration forte. Avec Google Calendar / Outlook Calendar, vous pouvez créer des événements d’entretien, proposer des créneaux et enregistrer les résultats.
Pour les versions précoces, focalisez-vous sur : créer des événements + ajouter des participants + écrire les détails de l’entretien dans l’étape du pipeline.
Beaucoup d’agences utilisent déjà un ATS/CRM. Fournissez des webhooks pour les événements clés (candidat créé/mis à jour, changement d’étape, entretien planifié) et documentez clairement vos endpoints REST pour que les partenaires se connectent rapidement. Pensez à une page dédiée comme /docs/api et un écran de « paramètres d’intégration » simple.
La publication sur job boards et l’ingestion de candidats sont puissantes, mais ajoutent de la complexité (politiques d’annonces, doublons, tracking de source). Traitez-les en phase 2 :
Concevez dès aujourd’hui votre modèle de données pour que « source » et « canal de candidature » soient des champs de première classe plus tard.
Votre stack doit optimiser la livraison rapide d’un MVP fiable, tout en laissant de la marge pour un meilleur search et des intégrations futures. Les apps de recrutement ont deux besoins distincts : workflows transactionnels (pipelines, permissions, audit logs) et recherche/classement rapides (matching candidats-offres).
Pour une stack JavaScript moderne, React + Node.js (NestJS/Express) est un choix commun : un seul langage frontend/backend, beaucoup de librairies, et intégrations faciles.
Si vous voulez du CRUD rapide et des conventions fortes, Rails ou Django excellent pour construire les workflows ATS/CRM avec moins de décisions. Associez-les à un frontend léger (vues Rails, templates Django) ou React si vous avez besoin d’une UI riche.
Si votre contrainte est la vitesse de prototypage (surtout pour des outils internes ou une validation rapide), une plateforme low-code/no-code comme Koder.ai peut aider à construire un MVP de bout en bout à partir d’un spec structuré : écrans core, workflows et modèle de données de base. Les snapshots et rollback facilitent aussi les tests de changements de matching sans casser l’app.
Utilisez une base relationnelle (généralement PostgreSQL) comme source de vérité. Les données de recrutement sont transactionnelles : candidats, offres, étapes, notes, tâches, emails et permissions profitent des transactions et contraintes.
Stockez les « documents » (CVs, pièces jointes) en object storage (compatible S3) avec les métadonnées dans Postgres.
Commencez avec la recherche full-text Postgres pour les requêtes mot-clé et filtres. C’est souvent suffisant pour un MVP et évite d’ajouter un autre système.
Quand le matching et la recherche deviennent un goulot (classement complexe, synonymes, requêtes floues, gros volume), ajoutez Elasticsearch/OpenSearch comme index dédié alimenté de façon asynchrone depuis Postgres.
Maintenez des environnements staging et production séparés pour tester parsing, matching et intégrations en toute sécurité.
Mettez en place des backups automatisés, de la supervision basique (erreurs, latence, profondeur des queues) et des contrôles de coût (rétention logs, instances dimensionnées). Ça rend le système prévisible à mesure que vous ajoutez des recruteurs et des données.
Le matching s’améliore quand vous mesurez les résultats et capturez le « pourquoi » des décisions des recruteurs. L’objectif n’est pas des métriques de vanité — mais une boucle serrée où chaque shortlist, entretien et placement rend vos recommandations plus précises.
Commencez par un petit set de KPIs mappés à la performance agence :
Rendez les KPIs filtrables par client, type de rôle, séniorité et recruteur pour que les chiffres soient exploitables.
Ajoutez un feedback léger là où les décisions se font (liste de matching et fiche candidat) : pouce haut/bas, plus des raisons optionnelles (ex. « mismatch salarial », « certif manquante », « visa/localisation », « faible taux de réponse »).
Rattachez le feedback aux issues de résultats :
Cela vous permet de comparer le scoring à la réalité et d’ajuster poids ou règles avec des preuves.
Créez quelques rapports par défaut :
Les dashboards doivent répondre à « qu’est-ce qui a changé cette semaine ? » en un écran, avec possibilité de drill-down. Rendre chaque tableau exportable en CSV/PDF pour les updates clients et revues internes, et conservez les définitions visibles (tooltip ou /help) pour que tout le monde lise les métriques de la même façon.
Une application de recrutement réussit quand elle fonctionne de manière fiable sur des rôles réels, des candidats réels et des échéances réelles. Traitez le lancement comme le début de l’apprentissage — pas la ligne d’arrivée.
Avant d’inviter vos premiers utilisateurs, assurez-vous que les bases sont non seulement construites, mais utilisables de bout en bout :
Vous n’avez pas besoin d’une suite de tests gigantesque, mais des bons tests :
Pilotez avec 1–3 agences (ou équipes internes) qui fourniront un feedback hebdomadaire. Définissez les métriques de succès en amont : temps-to-shortlist, moins d’e-mails aller-retour, confiance des recruteurs dans l’explication du match.
Adoptez un rythme bi-hebdomadaire : collectez les problèmes, corrigez les blocages principaux, et publiez des améliorations. Tenez un petit changelog (/blog fonctionne bien).
Une fois le workflow core stabilisé, priorisez :
Au fur et à mesure que vous ajoutez des paliers (portail client, intégrations, analytique avancée), clarifiez le packaging sur /pricing.
Commencez par une boucle fermée que le recruteur peut compléter quotidiennement :
Si une fonctionnalité n’appuie pas directement cette boucle (par ex. publication sur job boards, automatisations complexes, portail hiring manager), différer en phase 2.
Choisissez 2–3 « tâches principales » pour chaque utilisateur prioritaire et concevez autour d’elles.
Si vous incluez les hiring managers en v1, prévoyez le modèle de permissions et les règles de notification dès le départ.
Préférez des métriques mesurables liées au workflow plutôt que « meilleurs matches ».
Bons indicateurs de départ :
Ces métriques aident aussi à valider si les changements de scoring améliorent les résultats.
Gardez les entités centrales simples et modélisez le workflow comme des relations :
Séparez ce que vous stockez de ce que vous recherchez :
Ainsi, les erreurs de parsing ne remplacent pas silencieusement des données validées par un recruteur et la qualité du matching s’améliore avec le temps.
Commencez par des règles transparentes, puis ajoutez du scoring :
Rendez les poids ajustables et affichez « matché parce que… » sur chaque résultat. L’explainability est la clé pour que les recruteurs fassent confiance (et corrigent) le système.
Modélisez les exigences en deux paniers :
Cela évite d’éliminer de bons profils pour des préférences tout en récompensant une meilleure adéquation.
Intégrez les permissions dans chaque chemin de lecture/écriture (recherche et matching inclus) :
Par défaut, appliquez le moindre privilège et activez les capacités de façon intentionnelle (ex. « peut exporter candidats »).
Traitez la conformité comme un comportement produit, pas comme un document :
Reliez les politiques depuis une page comme /privacy et rendez toutes les actions sensibles traçables.
Lancez avec fiabilité et volonté d’apprendre :
Livrez des petites améliorations fréquemment et maintenez un changelog léger (par ex. via une /blog).
Cette structure rend le matching, le reporting et la traçabilité robustes au fur et à mesure de l’évolution.