Il passo del filtro per parole chiave è la prima cosa che l'ATS esegue. Mostriamo esattamente quali competenze richieste hai, quali competenze preferite menzioni, quali il ruolo chiedeva che hai dimenticato, e i bullet che le menzionano debolmente.
1. Incolla l'annuncio. Incolla il testo completo dell'annuncio o rilascia un link e lo estraiamo. Supportiamo annunci strutturati (con blocchi espliciti REQUIRED_SKILLS / PREFERRED_SKILLS / MIN_EXPERIENCE / MIN_DEGREE) e prosa libera allo stesso modo.
2. Leggi il fianco a fianco. Competenze richieste presenti, richieste mancanti, preferite presenti, preferite mancanti. Ognuna mostra la riga esatta dell'annuncio da cui proviene così puoi contestare l'analisi.
3. Esegui il match per sezione. Valutiamo Esperienza, Competenze, Progetti, Istruzione separatamente. Una parola chiave mancante in Competenze è un impatto di 4 punti. Una parola chiave mancante che appare anche in tre dei tuoi bullet viene accreditata automaticamente.
4. Accetta i suggerimenti di riscrittura. Per ogni bullet contrassegnato come 'menziona debolmente una competenza mancante' proponiamo una riscrittura che colloca la parola chiave con un risultato quantificato. Accetti, modifichi o salti. Il punteggio si ricalcola in tempo reale.
5. Riesporta e candidati. Stesso template. Testo nuovo. Il punteggio ora riflette la versione del tuo CV adattata all'annuncio. Il CV originale resta intatto sulla tua dashboard così puoi eseguire questo per il prossimo ruolo da una base pulita.
Uno scanner ingenuo di parole chiave usa regex. Cerca la stringa letterale 'Machine Learning' e si arrende quando il tuo bullet dice 'pipeline ML'. Quello è il modo di fallimento che fa sembrare il 65% dei CV rifiutati dall'ATS come se non avessero dovuto essere rifiutati.
Il nostro grafo di competenze è un'ontologia curata a mano di migliaia di nomi canonici di competenze, le loro abbreviazioni, le loro famiglie di strumenti e i refusi comuni. 'ML' mappa a 'Machine Learning'. 'k8s' mappa a 'Kubernetes'. 'tensorlfow' corrisponde ancora a 'TensorFlow'. Il grafo sa anche che 'PyTorch' implica la competenza più ampia 'deep learning' quindi ti accreditiamo correttamente quando un annuncio chiede il secondo e il tuo CV prova il primo.
Se noti un sinonimo mancante lo aggiungiamo entro un giorno. Il grafo è aperto a revisione operatore e ogni miss è una modifica del grafo, non un riaddestramento del modello.
Analizziamo l'annuncio in campi strutturati (competenze richieste, preferite, esperienza minima, laurea minima) ed eseguiamo un diff per sezione contro il tuo CV. Il grafo di competenze dietro il diff gestisce sinonimi (ML / machine learning, k8s / kubernetes) e refusi così le corrispondenze legittime non vengono perse.
Sì. Ogni CV nel tuo workspace può contenere un annuncio diverso. Il punteggio e i suggerimenti di riscrittura dei bullet vengono ricalcolati per annuncio. Il tuo CV di base originale non viene mai sovrascritto.
Ricorriamo a eseguire lo stesso grafo di competenze su tutto il testo dell'annuncio. La lista di competenze estratta viene mostrata così puoi sovrascriverla se l'analisi ha mancato qualcosa, prima che il diff venga eseguito.
Non calcoliamo un singolo numero di similarità di parole chiave su tutto il documento. Valutiamo Esperienza, Competenze, Progetti e Istruzione separatamente perché una parola chiave mancante in Competenze è risolvibile in 30 secondi, ma una parola chiave mancante in Esperienza di solito significa che hai bisogno di un ruolo diverso nel tuo CV.
No. Aggiungiamo o riscriviamo bullet per collocare le parole chiave dell'annuncio, ma non inventiamo mai competenze che non hai, e non rimuoviamo mai contenuti che altri datori di lavoro potrebbero volere. Il CV di base resta intatto nel tuo workspace.
Sì. Il grafo di competenze è curato per ogni grande famiglia di lavori. Per il marketing, significa collocare 'demand gen', 'lifecycle marketing', 'ABM', 'attribution', lo stack standard (HubSpot, Marketo, Salesforce) e risultati quantificati (pipeline creata, miglioramento conversione MQL).
Valuta la base prima di adattare. Se la leggibilità è sotto 70, sistemala prima.
Il matcher segnala bullet deboli. Il riscrittore li trasforma in bullet che collocano la parola chiave.
La guida completa. Formato, sezioni, verbi d'azione e gli errori di formattazione che mandano in crash i parser.
Diff fianco a fianco gratuito. Nessuna carta. Il tuo CV di base resta intatto.
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