Sześć niezależnych podocenek. Dokładne punkty, które cię ciągną w dół. Dokładne słowa kluczowe, które ogłoszenie wymagało i zapomniałeś wspomnieć. Wszystko deterministyczne, powtarzalne i darmowe.
Parsowalność · 15%. Czy parser w ogóle przeczyta twoje PDF? Ponownie ekstrahujemy tekst tymi samymi bibliotekami, których używają główne silniki ATS (Tika, pdfplumber, mammoth). Jeśli tekst jest zrasteryzowany w obrazie, ukryty za warstwą OCR lub podzielony na kolumny, których parser nie może śledzić, ten wynik spada i mówimy która strona.
Dopasowanie umiejętności · 40%. Które z umiejętności wymaganych dla roli pojawiają się w CV. Wyselekcjonowany graf umiejętności z tysiącami synonimów (ML do machine learning, k8s do kubernetes, literówki jak 'tensorlfow') wychwytuje prawdziwe umiejętności mimo pisowni.
Doświadczenie · 15%. Czy twoje lata i staż przekraczają próg ogłoszenia? Wyciągamy zakres dat każdej roli, obliczamy całkowite istotne doświadczenie i porównujemy z minimum lat z ogłoszenia. Gęstość punktów senior jest weryfikowana wobec tytułu.
Edukacja · 10%. Czy twój najwyższy stopień jest na lub powyżej minimum ogłoszenia? Bachelor, magister, PhD znormalizowane, wskazówki akredytacji wyciągnięte, nigdy nie karząc absolwentów bootcampów gdy ogłoszenie mówi 'lub równoważne doświadczenie'.
Gęstość wyników · 10%. Ile twoich punktów jest skwantyfikowanych? Mocne CV mają liczby w 55-75% punktów. Poniżej, silnik przepisywania AI proponuje mierzalne wyniki dla punktów obecnie kończących się 'i wprowadziłem usprawnienia'.
Higiena kontaktu · 10%. Email, telefon, lokalizacja, LinkedIn, parsowalna nagłówek. Zaskakujące, ile CV traci 8 punktów przez nieparsowalny nagłówek. Weryfikujemy, że email, telefon i miasto są wszystkie w pierwszych 150 znakach.
85 do 100 · MOCNY. Większość senior CV ląduje tu po jednym pełnym przebiegu. Zgłaszaj i idź dalej.
70 do 85 · DOBRY. Przejdzie filtry słów kluczowych, ale traci na kilku edge-case parserach. Warto kolejnego przebiegu.
55 do 70 · GRANICZNY. Prawdopodobnie odfiltrowany ze zautomatyzowanych kroków. Albo problem parsowalności albo brakująca wymagana umiejętność.
40 do 55 · SŁABY. Parser odzyskuje bardzo mało tekstu. Najpierw napraw parsowalność, wynik później.
0 do 40 · ODRZUĆ. Prawie na pewno PDF tylko-obraz. Wyeksportuj ponownie z zaznaczalnym tekstem.
Tak. Wgraj PDF lub DOCX, otrzymaj wszystkie sześć podocenek, zobacz które linie cię obniżyły i wyeksportuj wynik. Bez bramki płatnej na samej ocenie.
Pierwsza ocena w mniej niż 60 sekund dla typowego 1- lub 2-stronicowego PDF. Większe dokumenty (8+ stronicowe akademickie CV) zajmują 2-3 sekundy dłużej.
Warstwa ekstrakcji tekstu obejmuje to, co Taleo, Workday, Greenhouse, Lever, iCIMS i Ashby używają wewnętrznie. Warstwa oceny używa deterministycznego grafu umiejętności zamiast LLM czarnej skrzynki, więc to samo CV zawsze otrzymuje tę samą ocenę.
PDF lub DOCX są najbardziej wiarygodne. Wklejony zwykły tekst działa, ale traci sygnały formatowania. Zeskanowany PDF obrazu będzie miał niską ocenę parsowalności, dopóki najpierw nie wykonasz OCR.
85+ jest mocna. 70 do 85 jest dobra. 55 do 70 jest graniczna (prawdopodobnie przegrasz krok filtrowania tylko po słowach kluczowych). Poniżej 55 oznacza, że parser będzie miał trudności i powinieneś to naprawić przed dopasowaniem do jakiegokolwiek ogłoszenia.
Tak. Tabele, układy wielokolumnowe bez zachowania kolejności czytania, tekst-w-obrazach, niestandardowe nazwy sekcji ('Moja droga'), niezwykłe czcionki, które się nie osadzają, i PDF-y tylko-obraz pojawiają się jako konkretne ostrzeżenia parsowalności.
Nie. Ocena jest obliczana deterministycznie przez nasze własne parsery, nie przez LLM. Tylko opcjonalny krok przepisywania AI wywołuje Claude, i tylko na fragmencie, który wybierzesz.
Po naprawie parsowalności, dostosuj wynik do konkretnego ogłoszenia.
Przepisz punkty oznaczone przez sprawdzacz. Zachowaj swój ton, dotrzyj do słów kluczowych.
Gdy wynik jest wysoki, zmień na mocniej wyglądający szablon bez utraty wyniku.
Wgraj PDF lub DOCX. Zobacz każdą linię, którą parser pomija.
Sprawdź moje CV →