18 set 2025·8 min
Come costruire una web app di recruiting che abbina i candidati
Scopri come costruire una web app di recruiting che abbina candidati ai lavori. Copre feature core, modello dati, logica di matching, UX, integrazioni e lancio.
Scopri come costruire una web app di recruiting che abbina candidati ai lavori. Copre feature core, modello dati, logica di matching, UX, integrazioni e lancio.
Prima di schizzare schermate o scegliere lo stack tecnologico, sii preciso su quale problema risolve la tua applicazione di recruiting — e per chi. “Matching candidato-lavoro” può significare qualsiasi cosa, da un semplice filtro per parole chiave a un workflow guidato che aiuta un recruiter a portare un ruolo dall’intake alla placement.
Parti dalle persone che accederanno ogni giorno. Per un'app per agenzie di recruiting, questi sono di solito:
Un esercizio utile è scrivere 2–3 “top task” per utente. Se un task non supporta quelli, probabilmente non è MVP.
Evita obiettivi vaghi come “match migliori”. Scegli metriche che riflettano risultati di business e riducano lavoro manuale:
Queste metriche informeranno in seguito gli analytics di recruiting e aiuteranno a validare se l’algoritmo di matching migliora i risultati.
Il workflow di recruiting è più del matching. Documenta le fasi e quali dati si creano in ogni step:
Sourcing → Screening → Submitting → Interviewing → Offer → Placement
Per ogni fase, annota gli “oggetti” coinvolti (candidate, job, submission, interview), le azioni chiave (log call, invia email, programma colloquio) e i punti di decisione (reject, move forward, hold). Qui spesso si sovrappongono funzionalità ATS e CRM — sii intenzionale su cosa tracciare.
Il tuo MVP dovrebbe fornire un ciclo utilizzabile: creare una job requisition → aggiungere candidati (manuale o parsing base del CV) → match → revisione → invio.
Comuni inclusioni per il v1:
Funzionalità comuni da aggiungere dopo (nice-to-have inizialmente):
Definendo utenti, metriche, workflow e ambito dall’inizio, eviti che il progetto diventi “un ATS che fa tutto” e mantieni la build focalizzata su shortlist più rapide e affidabili.
Un'app di recruiting vive o muore dal suo modello dati. Se candidati, job e le loro interazioni non sono strutturati chiaramente, il matching diventa rumoroso, i report inaffidabili e il team finirà per combattere lo strumento invece di usarlo.
Parti da una entità Candidate che supporti sia storage documentale sia campi ricercabili. Conserva il CV originale (file + testo estratto), ma normalizza anche gli attributi chiave necessari per il matching:
Suggerimento: separa i dati “raw” (testo parsato) dai campi “curati” che i recruiter possono modificare. Questo evita che errori di parsing corrompano silenziosamente i profili.
Crea una entità Job (requisition) con campi consistenti: titolo, seniority, skill richieste vs nice-to-have, località/politica remote, fascia salariale, stato (draft/open/on hold/closed) e dettaglio hiring manager. Rendi i requisiti abbastanza strutturati per poterli valutare, ma flessibili per descrizioni reali.
La maggior parte dell’attività avviene tra candidati e job, quindi modellizza le relazioni esplicitamente:
Definisci accessi presto: agency-wide vs team-only candidates, visibilità per cliente, e diritti di modifica in base al ruolo (recruiter, manager, admin). Collega i permessi a ogni path di lettura/scrittura così che candidati privati o job confidenziali non trapelino nelle ricerche o nei risultati di matching.
I recruiter vanno veloci: scansionano, filtrano, confrontano e seguono — spesso tra una chiamata e l’altra. La UX dovrebbe rendere quei “click successivi” ovvi e poco costosi.
Inizia con quattro pagine core più una vista di matching:
I recruiter si aspettano che la ricerca si comporti come una command bar. Fornisci ricerca globale più filtri per skill, località, anni di esperienza, salario, stato e disponibilità. Permetti multi-select e filtri salvati (es. “London Java 5+ anni sotto £80k”). Mantieni i filtri visibili, con chip chiari che mostrano cosa è attivo.
Le azioni in blocco salvano ore con liste lunghe. Dalla lista candidati o dalla match view, supporta: tagging, cambio di stato, aggiunta a una shortlist job ed export email. Includi un toast “undo” e mostra quanti record saranno cambiati prima di confermare.
Rendi l’UI navigabile da tastiera (stati di focus, ordine di tab logico) e leggibile (contrasto adeguato, target touch grandi). Su mobile, prioritizza il flusso lista → dettaglio, tieni i filtri in un pannello slide-over e assicurati che azioni chiave (shortlist, email, cambio stato) siano raggiungibili con un dito.
Il matching è il motore di un’app di recruiting: decide chi appare prima, chi viene nascosto e di cosa i recruiter si fidano per agire. Un buon MVP parte semplice — regole chiare prima, scoring dopo — poi aggiunge nuance man mano che impari dai risultati reali di hiring.
Parti da non negoziabili che devono essere veri prima che un candidato venga considerato. Queste regole mantengono i risultati rilevanti e prevengono match “ad alto punteggio ma impossibili”.
Gate tipici includono skill/certificazioni richieste, vincoli di località o autorizzazione al lavoro e sovrapposizione salariale (es. aspettative del candidato che intersecano il budget del job).
Una volta che il candidato supera i gate, calcola un punteggio per ordinare i match. Mantieni la prima versione trasparente e aggiustabile.
Una miscela di scoring pratica:
Puoi esprimerlo come punteggio pesato (pesi che affini nel tempo):
score = 0.45*skill_match + 0.20*recency + 0.20*seniority_fit + 0.15*keyword_similarity
Modella i requisiti del job in due bucket:
Questo evita che candidati forti vengano esclusi per preferenze, pur ricompensando una migliore corrispondenza.
I recruiter devono sapere perché un candidato è matchato — e perché qualcuno non lo è. Mostra una breve scomposizione direttamente sulla card di match:
Una buona spiegabilità trasforma il matching da scatola nera a strumento che i recruiter possono usare, tarare e giustificare agli hiring manager.
La qualità dei dati dei candidati è la differenza tra “matching” e “indovinare”. Se i profili arrivano in formati incoerenti, anche il miglior algoritmo produrrà risultati rumorosi. Progetta percorsi di intake semplici per recruiter e candidati, poi migliora progressivamente parsing e normalizzazione.
Offri più modi per creare un profilo candidato così i team non si bloccano:
Mantieni un indicatore chiaro di “confidence” sui campi (es. “parsed”, “user-entered”, “verified by recruiter”) così i recruiter sanno cosa fidarsi.
Nel MVP, prioritizza l’affidabilità rispetto alla struttura perfetta:
Consenti sempre ai recruiter di modificare i campi parsati e conserva una traccia di audit delle modifiche.
Il matching funziona meglio quando “JS”, “JavaScript” e “Javascript” mappano alla stessa skill. Usa un vocabolario controllato con:
Applica la normalizzazione al salvataggio (e rieseguila quando il vocabolario si aggiorna) così ricerca e matching restano coerenti.
I duplicati avveleneranno le metriche. Rileva possibili duplicati usando email e telefono (più controlli fuzzy su nome + azienda). Quando appare un conflitto, mostra una schermata di merge guidata che:
Questo mantiene il DB pulito senza rischiare perdita accidentale di dati.
Un'app di matching è buona quanto i job che contiene. Se le requisitions sono incoerenti, mancano dettagli chiave o sono difficili da aggiornare, i recruiter smettono di fidarsi dei risultati. L’obiettivo è rendere l’intake veloce, strutturato e ripetibile — senza imporre lunghi form.
I recruiter tipicamente iniziano job in tre modi:
Nell’UI, tratta “Duplicate job” come azione di primo piano nella lista job, non come opzione nascosta.
Il testo libero è utile per gli umani, ma il matching ha bisogno di struttura. Cattura i requisiti in campi coerenti:
Mantienilo leggero: un recruiter dovrebbe poter aggiungere skill in pochi secondi e poi rifinire. Se hai un passo di parsing, usalo solo per suggerire campi — non per salvarli automaticamente.
Rendi la hiring pipeline esplicita e specifica per job. Un default semplice funziona bene:
New → Shortlisted → Submitted → Interview → Offer → Placed
Ogni relazione candidate-job dovrebbe memorizzare la fase corrente, la cronologia delle fasi, l’owner e le note. Questo fornisce una fonte di verità condivisa e rende gli analytics utili.
I template aiutano le agenzie a standardizzare l’intake per ruoli comuni (es. “Sales Development Rep” o “Warehouse Picker”). Un template dovrebbe prefissare fasi, domande di screening e skill must-have tipiche — pur permettendo modifiche rapide per cliente.
Se vuoi un flow coerente, instrada la creazione job direttamente nel matching e shortlisting, poi nella pipeline, invece di disperdere questi step su schermate diverse.
La sicurezza è più facile da implementare correttamente quando è progettata fin dalla prima versione. Per un'app di recruiting, l’obiettivo è semplice: solo le persone giuste possono accedere ai dati dei candidati e ogni cambiamento importante è tracciabile.
Inizia con email + password, reset password e verifica email. Anche per un MVP aggiungi alcune salvaguardie pratiche:
Per agenzie più grandi, pianifica un upgrade futuro a SSO (SAML/OIDC) così potranno usare Google Workspace o Microsoft Entra ID. Non devi costruire SSO day one, ma evita scelte che lo rendano difficile da aggiungere dopo.
Al minimo, definisci due ruoli:
Se il prodotto include un client/hiring manager portal opzionale, trattalo come set di permessi separato. I clienti generalmente hanno accesso limitato (es. solo ai candidati inviati ai loro job, con dettagli personali ridotti a seconda del modello di privacy).
Una buona regola: default al minimo accesso necessario e aggiungi permessi intenzionalmente (es. “can export candidates”, “can view compensation fields”, “can delete records”).
Il recruiting coinvolge molti passaggi, quindi un audit trail leggero evita confusioni e costruisce fiducia interna. Logga azioni chiave come:
Rendi questi log ricercabili in-app e proteggili dall’editing.
I CV sono altamente sensibili. Conservali in object storage privato (non URL pubblici), richiedi link di download firmati/scadenti e scansiona gli upload per malware. Restringi l’accesso per ruolo e evita di inviare allegati via email quando un link sicuro in-app è sufficiente.
Infine, cifra i dati in transito (HTTPS) e at rest quando possibile, e rendi le impostazioni sicure non opzionali per i nuovi workspace.
Le app di recruiting gestiscono dati sensibili — CV, contatti, compensazione, note di colloquio. Se i candidati non si fidano di come li conservi e condividi, non interagiranno e le agenzie si espongono a rischi legali. Tratta privacy e compliance come feature core del prodotto, non come aggiunte.
Agenzie e regioni usano basi giuridiche diverse (consenso, legitimate interest, contract). Costruisci un tracker configurabile su ogni record candidato che catturi:
Rendi il consenso facile da rivedere e aggiornare, e assicurati che le azioni di condivisione (invio profili ai clienti, export, aggiunta a campagne) controllino quelle impostazioni.
Aggiungi impostazioni di retention a livello agenzia: quanto tenere candidati inattivi, applicant rifiutati e note di colloquio. Poi implementa flussi chiari:
Mantieni queste azioni auditabili e reversibili solo quando appropriato.
Supporta l’export del record candidato per richieste di accesso. Fallo semplice: un export JSON strutturato più un sommario leggibile in PDF/HTML copre la maggior parte dei casi.
Usa cifratura in transito e at rest, ambienti separati e gestione sessioni robusta. Imposta ruoli con least privilege: i recruiter non dovrebbero vedere automaticamente compensazioni, note private o tutte le submission cliente.
Aggiungi un audit log per visualizzazioni/export/condivisioni dei dati candidato e collega i dettagli di policy da /privacy così le agenzie possono spiegare le salvaguardie ai candidati.
Le integrazioni decidono se la tua app entra naturalmente nella giornata di un recruiter — o diventa “un’altra tab”. Punta a poche connessioni ad alto impatto inizialmente e tieni tutto dietro un layer API pulito per aggiungere altro senza riscrivere i workflow core.
Inizia con l’email perché supporta direttamente outreach e crea cronologie di attività preziose.
Connetti Gmail e Microsoft 365 per:
Semplifica: conserva metadata del messaggio (subject, timestamp, partecipanti) e una copia sicura del body per la ricerca. Rendi il logging esplicito così i recruiter scelgono quali thread appartengono al sistema.
Il calendario può aspettare se mette a rischio la timeline, ma è un upgrade valido. Con Google Calendar / Outlook Calendar puoi creare eventi di interview, proporre orari e registrare esiti.
Per le versioni early, concentrati su: creare eventi + aggiungere partecipanti + scrivere i dettagli dell’interview nella pipeline del candidato.
Molte agenzie già usano un ATS/CRM. Fornisci webhooks per eventi chiave (candidate created/updated, stage changed, interview scheduled) e documenta chiaramente le tue REST endpoint così i partner possono collegarsi velocemente. Considera una pagina dedicata tipo /docs/api e una schermata leggera di “integration settings”.
Il posting su job board e gli applicant inbound sono potenti, ma introducono complessità (policy annunci, duplicate applicants, tracciamento sorgente). Trattali come fase 2:
Progetta il tuo modello dati ora così “source” e “application channel” saranno campi di prima classe dopo.
Lo stack dovrebbe ottimizzare per spedire un MVP affidabile rapidamente, lasciando spazio a ricerca e integrazioni migliori dopo. Le app di recruiting hanno due bisogni distinti: workflow transazionali (pipeline, permessi, audit log) e ricerca/ordinamento veloce (matching candidati-job).
Per uno stack JavaScript moderno, React + Node.js (NestJS/Express) è una scelta comune: un linguaggio su front e back, molte librerie del mercato di hiring e integrazioni semplici.
Se vuoi CRUD più rapido e convenzioni forti, Rails o Django sono eccellenti per costruire core ATS/CRM con meno decisioni. Abbinali a un frontend leggero (Rails views, Django templates) o a React se serve UI più ricca.
Se il collo di bottiglia è prototipare velocemente (soprattutto per tool interni o validazione early), una piattaforma vibe-coding come Koder.ai può aiutare a costruire un MVP end-to-end da uno spec chat strutturato: schermate core, workflow e modello dati base. Team la usano spesso per iterare velocemente in planning mode, poi esportare il codice quando sono pronti per portare il progetto in-house. Snapshot e rollback semplificano anche il test di cambi di matching senza rompere l’app per i recruiter.
Usa un database relazionale (di solito PostgreSQL) come source of truth. I dati di recruiting sono workflow-heavy: candidati, job, stage, note, task, email e permessi beneficiano di transazioni e constraint.
Modella i “documenti” (CV, allegati) come file conservati (storage compatibile S3) con metadata in Postgres.
Inizia con Postgres full-text search per query keyword e filtri. Spesso basta per un MVP ed evita un sistema aggiuntivo.
Quando matching e ricerca diventano un collo di bottiglia (ranking complesso, sinonimi, fuzzy queries, alto volume), aggiungi Elasticsearch/OpenSearch come indice dedicato — popolato in modo asincrono da Postgres.
Mantieni ambienti separati staging e production così puoi testare parsing, matching e integrazioni in sicurezza.
Imposta backup automatici, monitoring base (errori, latenza, profondità delle code) e controlli sui costi (retention log, right-sized instances). Questo mantiene il sistema prevedibile mentre aggiungi recruiter e dati.
Il matching migliora quando misuri gli esiti e catturi il “perché” delle decisioni del recruiter. L’obiettivo non sono metriche di vanità: è un loop serrato dove ogni shortlist, colloquio e placement rende le raccomandazioni più accurate.
Inizia con un piccolo set di KPI che mappano alla performance dell’agenzia:
Mantieni i KPI filtrabili per cliente, tipo di ruolo, seniority e recruiter. Così i numeri diventano azionabili.
Aggiungi feedback leggero dove si prendono decisioni (lista match e profilo candidato): pollice su/giù, più ragioni opzionali (es. “salary mismatch”, “missing certification”, “location/visa”, “industry experience”, “poor response rate”).
Collega il feedback agli esiti:
Questo ti permette di confrontare lo scoring con la realtà e aggiustare pesi o regole con evidenza.
Crea pochi report default:
I dashboard devono rispondere a “cosa è cambiato questa settimana?” in una schermata, con possibilità di drill-down. Rendi ogni tabella esportabile in CSV/PDF per aggiornamenti clienti e review interne, e mantieni le definizioni visibili (tooltip o /help) così tutti leggono le stesse metriche allo stesso modo.
Un’app di recruiting ha successo quando funziona affidabilmente su ruoli reali, candidati reali e timeline reali. Considera il lancio come l’inizio dell’apprendimento — non come la linea di arrivo.
Prima di invitare i primi utenti, assicurati che le basi siano non solo costruite ma usabili end-to-end:
Non ti serve una suite enorme di test, ma quelli giusti:
Pilota con 1–3 agenzie (o team interni) che forniscano feedback settimanale. Definisci metriche di successo in anticipo: time-to-shortlist, meno email di andata/ritorno e fiducia dei recruiter nelle spiegazioni del match.
Operare con cadenza di due settimane: raccogli problemi, risolvi i blocker principali e rilascia miglioramenti. Pubblica le modifiche in un changelog leggero (una semplice pagina /blog funziona bene).
Quando il workflow core è stabile, dai priorità a:
Mentre aggiungi tier (es. accesso portal, integrazioni, analytics avanzati), mantieni chiara la packaging su /pricing.
Inizia con un workflow a circuito chiuso che un recruiter può completare quotidianamente:
Se una funzionalità non supporta direttamente quel ciclo (es. posting su job board, automazioni complesse, portale hiring manager), rimandala alla fase 2.
Scegli 2–3 “top task” per ciascun utente principale e progetta attorno a quelli.
Se includi gli hiring manager in v1, pianifica in anticipo il modello di permessi e le regole di notifica.
Usa metriche misurabili e collegate al workflow invece di “migliori match”. Buoni esempi:
Queste metriche aiutano anche a validare se le modifiche allo scoring migliorano i risultati.
Mantieni le entità core semplici e modellizza il workflow come relazioni:
Questa struttura mantiene matching, report e audit trail coerenti man mano che le feature crescono.
Separa ciò che conservi da ciò che cerchi.
Questo evita che errori di parsing sovrascrivano dati verificati dai recruiter e migliora la qualità del matching nel tempo.
Inizia con regole trasparenti, poi aggiungi lo scoring.
Mantieni i pesi aggiustabili e mostra sempre “matched because…” su ogni risultato. L’explainability è ciò che fa fidare i recruiter del sistema.
Modella i requisiti in due bucket:
Così eviti di filtrare fuori candidati forti per preferenze pur ricompensando chi è più in linea.
Incorpora i permessi in ogni percorso di lettura/scrittura (inclusi ricerca e matching):
Default a least privilege e aggiungi capacità intenzionalmente (es. “can export candidates”).
Tratta la compliance come comportamento del prodotto, non come documento.
Collega le policy da una pagina tipo /privacy e rendi tutte le azioni sensibili auditabili.
Lancia con affidabilità e predisposizione all’apprendimento:
Consegna piccoli cambiamenti frequentemente e tieni un changelog leggero (es. /blog).