Sei sotto-punteggi indipendenti. I punti esatti che ti stanno tirando giù. Le parole chiave esatte che l'annuncio chiedeva e hai dimenticato di menzionare. Tutto deterministico, tutto ripetibile, tutto gratis.
Analizzabilità · 15%. Il parser leggerà il tuo PDF? Ri-estraiamo il testo con le stesse librerie usate dai principali motori ATS (Tika, pdfplumber, mammoth). Se il testo è rasterizzato in un'immagine, nascosto dietro uno strato OCR, o diviso in colonne che il parser non può seguire, questo punteggio scende e ti diciamo quale pagina.
Corrispondenza skill · 40%. Quali delle skill richieste per il ruolo appaiono sul CV. Un grafo curato con migliaia di sinonimi (ML a machine learning, k8s a kubernetes, refusi come 'tensorlfow') cattura skill legittime nonostante l'ortografia.
Esperienza · 15%. I tuoi anni e seniority superano la soglia dell'annuncio? Estraiamo il range di date di ogni ruolo, calcoliamo l'esperienza totale rilevante e la confrontiamo con il minimo di anni analizzato dall'annuncio. La densità di bullet senior viene verificata contro il titolo.
Istruzione · 10%. Il tuo titolo più alto è al o sopra il minimo dell'annuncio? Bachelor, master, PhD normalizzati, indizi di accreditamento evidenziati, senza mai penalizzare laureati di bootcamp quando l'annuncio dice 'o esperienza equivalente'.
Densità risultati · 10%. Quanti dei tuoi punti sono quantificati? CV forti hanno numeri nel 55-75% dei punti. Sotto, il motore di riscrittura IA propone risultati misurabili per punti che attualmente finiscono con 'e ho fatto miglioramenti'.
Igiene contatti · 10%. Email, telefono, posizione, LinkedIn, intestazione analizzabile. Sorprendente quanti CV perdono 8 punti per un'intestazione non analizzabile. Verifichiamo che email, telefono e città siano tutti nei primi 150 caratteri.
85 a 100 · FORTE. La maggior parte dei CV senior atterra qui dopo una passata completa. Inviare e passare oltre.
70 a 85 · BUONO. Passerà i filtri parole chiave ma perde con alcuni parser limite. Vale un'altra passata.
55 a 70 · LIMITE. Probabilmente filtrato fuori dai passi automatizzati. O problema di analizzabilità o skill richiesta mancante.
40 a 55 · DEBOLE. Il parser recupera molto poco testo. Sistema l'analizzabilità prima, punteggio dopo.
0 a 40 · RIFIUTO. Quasi certamente un PDF solo-immagine. Ri-esporta con testo selezionabile.
Sì. Carica un PDF o DOCX, ottieni tutti e sei i sotto-punteggi, vedi quali righe ti hanno abbassato, ed esporta il risultato. Nessun paywall sul punteggio stesso.
Primo punteggio in meno di 60 secondi per un PDF tipico di 1 o 2 pagine. Documenti più grandi (CV accademici 8+ pagine) impiegano 2-3 secondi in più.
Il livello di estrazione testo copre ciò che Taleo, Workday, Greenhouse, Lever, iCIMS e Ashby usano internamente. Il livello di punteggio usa un grafo skill deterministico invece di un LLM scatola nera, così lo stesso CV ottiene sempre lo stesso punteggio.
PDF o DOCX sono i più affidabili. Testo semplice incollato funziona ma perde segnali di formattazione. Un PDF immagine scansionato avrà punteggio basso in analizzabilità finché non lo OCR-izzi prima.
85+ è forte. 70 a 85 è buono. 55 a 70 è limite (probabilmente perderai il passo di filtro solo-keyword). Sotto 55 significa che un parser farà fatica e dovresti sistemarlo prima di adattare a qualsiasi annuncio.
Sì. Tabelle, layout multi-colonna senza ordine di lettura, testo-in-immagine, nomi sezione personalizzati ('Il mio percorso'), font insoliti non incorporati, e PDF solo-immagine appaiono tutti come avvisi di analizzabilità specifici.
No. Il punteggio è calcolato deterministicamente dai nostri parser, non da un LLM. Solo il passo opzionale di riscrittura IA chiama Claude, e solo sul frammento che selezioni.
Una volta sistemata l'analizzabilità, allinea il punteggio con un annuncio specifico.
Riscrivi i punti segnalati dal verificatore. Mantieni il tuo tono, atterra le keyword.
Una volta alto il punteggio, passa a un modello più forte senza perdere il punteggio.
Carica un PDF o DOCX. Vedi ogni riga che il parser perde.
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