Hvad er resume-parsing?
Hvad betyder parsing af et CV? Genoptag-parsing er den automatiserede proces med at udtrække strukturerede data fra et CV med software for at hjælpe med import, lagring, behandling og søgning. Med 'strukturerede data' henviser vi til, at data har korrekte etiketter, for eksempel vil alle dine job og praktikpladser blive fundet med etiketten 'erfaring'
Hvorfor har rekrutterere brug for CV-parsing?
Har du som rekrutterer haft svært ved at forklare, hvorfor rekrutteringslysten til en rolle er langsom? Eller har du svært ved at samle tal på data på jævnt overfladeniveau? Du er ikke alene. I gennemsnit modtager hvert jobopslag næsten 200 ansøgninger. En rekrutteringsmands job er allerede hårdt, idet han forsøger at finde de rigtige kandidater til deres organisation, mens de balancerer pipelinen af kandidater, der kommer ind og sorterer i dokumenter bortset fra CV'er.
Så hvis din chef eller nogen anden nogensinde stiller dig spørgsmål om, hvorfor du har brug for CV-parsing, har vi forberedt et par svar til dig nedenfor.
Hvorfor er indtastning af CV-data så langsom?
Som vi allerede har nævnt, modtager hvert jobopslag i gennemsnit næsten 200 ansøgninger. Når disse data indtastes manuelt, er der et betydeligt tab af tid og nøjagtighed, da det tager meget tid at oversætte disse oplysninger til et stort parti af CV'er. Det er derfor ikke en overraskelse, at rekrutterere i gennemsnit kun læser et CV i cirka 7 sekunder, før de ringer til kandidaten. Dette giver også en masse plads til menneskelige fejl, som kan snige sig ind, når du behandler kandidater i stor skala.
Hvordan filtrerer jeg kandidaterne fra?
At kunne søge og bortfiltrere kandidater ved hjælp af faste parametre hjælper med at bortfiltrere kandidater og fremskynder processen generelt. Dette er dog betydeligt sværere at gøre uden at genoptage parsing, da dataene sandsynligvis ikke er homogene. At gøre data let søgbare og grupperet i relaterede kategorier er vigtigt for at finde de rigtige kandidater, og hjælper med at forny fokus på de bedste kandidater.
Hvordan vurderer jeg sundheden for min rekrutteringspipeline?
Uden en softwarebaseret proces på plads er det næsten umuligt at analysere mængden af data på din kandidatpipeline. Hvordan ved du, om de kanaler, du bruger til at hente dine kandidater, er lige så effektive, som du ville forvente? Hvordan ved du, om et bestemt jobopslag tiltrækker den forkerte slags kandidater? Eller hvis kandidaterne er for ens eller uens? Svar på disse spørgsmål kan ikke søges, før og medmindre der er data, der indsamles og behandles i skala - hvilket er her, hvor software til resume-parsing er praktisk.
Vil du begynde at genoptage parsing eller integrere det med en API? Du kan enten tilmeld dig gratis, eller planlæg et opkald med os her
Genoptag Parsing Software
Der er flere slags software til CV-parsing derude. Det er et velkendt problem, og flere virksomheder har været innovative for at løse dette. Overvejende er AI-baserede teknikker blevet brugt til at tage højde for den slags variabilitet, som CV'er medfører. Det er højst usandsynligt, at to CV'er har samme format eller overskrifter for hver kolonne. Det er ikke helt muligt at skrive et deterministisk program i hånden for at tage højde for alle disse ændringer fra sag til sag.
Mens nogle af disse metoder kan være baseret på ældre AI-teknikker som regelbaseret klassificering, gør vi hos Nanonets brug af sofistikerede Deep Learning-teknikker til at udtrække data på en struktureret måde. Deep learning-teknikker hjælper med at dække et større udvalg af variabilitet og giver kunderne højere nøjagtighed.
ATS (Applicant Tracking System) integration
Når alle disse data er blevet indsamlet, hvordan udfører du analytiske forespørgsler, samarbejder med dit team, knytter forskellige stadier af en pipeline til hver kandidat? Selvfølgelig får et excel-ark arbejdet gjort, men for effektiv automatiseret behandling, for at genoptage parsing af API-integrationer med dine ERP'er, har du sandsynligvis brug for en ende-til-ende-suite.
Der findes adskillige sådanne ATS-løsninger, og selvom vi ikke specifikt støtter noget værktøj, vil en simpel google-søgning være tilstrækkelig til at finde sådanne CV-parsing-software og ATS-værktøjer, ofte integreret i et enkelt bundt for dig.
Genoptag parsing med nanonetter
Hos Nanonets bygger vi strukturerede OCR-dataekstraktionsværktøjer. Uanset hvilken slags dokument du ønsker at behandle, udtrækker vores deep learning-algoritmer denne information med et højt niveau af nøjagtighed. Som en API-first virksomhed kan vi også hjælpe dig med at bruge vores modeller som CV-parsing API'er, som direkte kan integreres i dine eksisterende værktøjer eller løsninger.
Med Nanonets kan du nemt bygge en CV-parser og integrere den med dine eksisterende ATS-systemer, CRM'er, software eller blot downloade dataene i brugervenlige CSV- eller Excel-filformater.
- 7
- Om
- Konto
- AI
- algoritmer
- Alle
- allerede
- Analytisk
- api
- API'er
- applikationer
- Automatiseret
- gennemsnit
- baggrund
- grundlag
- være
- BEDSTE
- grænse
- bygge
- Bundle
- ringe
- kanaler
- klassificering
- samarbejde
- Kolonne
- kommer
- Virksomheder
- selskab
- Kunder
- data
- forskellige
- dokumenter
- nemt
- Effektiv
- godkende
- Excel
- forvente
- Fokus
- format
- fundet
- Google Search
- have
- Helse
- hjælpe
- hjælper
- Høj
- stærkt
- Hvordan
- HTTPS
- vigtigt
- umuligt
- oplysninger
- fornyelse
- integrere
- integreret
- integrationer
- IT
- Job
- Karriere
- Etiketter
- stor
- større
- læring
- Niveau
- leder
- Making
- manuelt
- modeller
- numre
- organisation
- mulig
- Problem
- behandle
- Program
- give
- rækkevidde
- RE
- rekruttering
- Genoptag
- Scale
- Søg
- signifikant
- lignende
- Simpelt
- So
- Software
- Løsninger
- SOLVE
- sofistikeret
- specifikt
- starte
- opbevaring
- overflade
- overraskelse
- systemet
- Systemer
- hold
- teknikker
- Gennem
- tid
- værktøjer
- Sporing
- us
- brug
- Hvad
- uden