Was ist Lebenslauf-Parsing?
Was bedeutet das Parsen eines Lebenslaufs? Das Parsen von Lebensläufen ist der automatisierte Prozess zum Extrahieren strukturierter Daten aus einem Lebenslauf mit Software, um beim Importieren, Speichern, Verarbeiten und Suchen zu helfen. Mit „strukturierten Daten“ beziehen wir uns auf Daten mit korrekten Labels, z. B. würden alle Ihre Jobs und Praktika mit dem Label „Erfahrung“ gefunden werden.
Warum brauchen Personalvermittler das Parsen von Lebensläufen?
Fällt es Ihnen als Personalvermittler schwer zu erklären, warum die Rekrutierungskampagne für eine Stelle langsam ist? Oder finden Sie es schwierig, Zahlen auch auf Oberflächendaten zuzuordnen? Du bist nicht allein. Auf jede Stellenausschreibung gehen im Schnitt fast 200 Bewerbungen ein. Die Arbeit eines Personalvermittlers ist ohnehin schon schwierig, wenn er versucht, die richtigen Kandidaten für sein Unternehmen zu finden, während er die Pipeline der eingehenden Kandidaten balanciert und Dokumente außer Lebensläufen durchsucht.
Wenn Ihr Chef oder jemand anderes Ihnen jemals Fragen dazu stellt, warum Sie Lebenslauf-Parsing benötigen, haben wir unten ein paar Antworten für Sie vorbereitet.
Warum ist die Eingabe von Lebenslaufdaten so langsam?
Wie bereits erwähnt, gehen im Durchschnitt auf jede Stellenausschreibung fast 200 Bewerbungen ein. Wenn diese Daten manuell eingegeben werden, geht ein erheblicher Zeit- und Genauigkeitsverlust einher, da es viel Zeit in Anspruch nimmt, diese Informationen für eine große Menge von Lebensläufen tatsächlich zu übersetzen. Es ist daher nicht verwunderlich, dass Personalvermittler im Durchschnitt nur etwa 7 Sekunden einen Lebenslauf lesen, bevor sie den Kandidaten anrufen. Dies lässt auch viel Raum für menschliche Fehler, die sich einschleichen können, wenn Sie Kandidaten in großem Umfang bearbeiten.
Wie filtere ich die Kandidaten heraus?
Die Möglichkeit, Kandidaten anhand festgelegter Parameter zu suchen und herauszufiltern, hilft beim Herausfiltern von Kandidaten und beschleunigt den Prozess insgesamt. Ohne Resume-Parsing ist dies jedoch erheblich schwieriger, da die Daten wahrscheinlich nicht homogen sind. Daten leicht durchsuchbar und in verwandte Kategorien gruppiert zu machen, ist wichtig, um die richtigen Kandidaten zu finden, und hilft dabei, sich wieder auf die besten Kandidaten zu konzentrieren.
Wie bewerte ich den Zustand meiner Rekrutierungspipeline?
Ohne einen softwarebasierten Prozess ist die Analyse der Datenbestände Ihrer Kandidatenpipeline nahezu unmöglich. Woher wissen Sie, ob die Kanäle, die Sie verwenden, um Ihre Kandidaten zu finden, so effektiv sind, wie Sie es erwarten würden? Woher wissen Sie, ob eine bestimmte Stellenausschreibung die falschen Kandidaten anzieht? Oder wenn sich die Kandidaten zu ähnlich oder zu unähnlich sind? Antworten auf diese Fragen können erst gesucht werden, wenn Daten in großem Umfang gesammelt und verarbeitet werden – und hier sind Software zum Analysieren von Lebensläufen praktisch.
Möchten Sie mit dem Parsen von Lebensläufen beginnen oder es in eine API integrieren? Du kannst entweder Registrieren kostenlos registrieren, oder vereinbaren Sie einen Anruf bei uns hier
Setzen Sie die Parsing-Software fort
Es gibt verschiedene Arten von Lebenslauf-Parsing-Software da draußen. Es ist ein bekanntes Problem, und mehrere Unternehmen haben Innovationen entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Vorwiegend wurden KI-basierte Techniken verwendet, um die Art der Variabilität zu berücksichtigen, die Lebensläufe mit sich bringen. Es ist höchst unwahrscheinlich, dass zwei Lebensläufe das gleiche Format oder die gleichen Überschriften für jede Spalte haben. Es ist nicht ganz möglich, ein deterministisches Programm von Hand zu schreiben, um alle diese Änderungen von Fall zu Fall zu berücksichtigen.
Während einige dieser Methoden möglicherweise auf älteren KI-Techniken wie der regelbasierten Klassifizierung basieren, verwenden wir bei Nanonets ausgefeilte Deep-Learning-Techniken, um Daten auf strukturierte Weise zu extrahieren. Deep-Learning-Techniken helfen dabei, einen größeren Variabilitätsbereich abzudecken und bieten Kunden eine höhere Genauigkeit.
ATS (Applicant Tracking System)-Integration
Wenn all diese Daten gesammelt wurden, wie führen Sie analytische Abfragen durch, arbeiten mit Ihrem Team zusammen, hängen verschiedene Phasen einer Pipeline an jeden Kandidaten an? Natürlich erledigt ein Excel-Sheet die Arbeit, aber für eine effektive automatisierte Verarbeitung, für die API-Integration von Lebensläufen mit Ihren ERPs benötigen Sie wahrscheinlich eine End-to-End-Suite.
Es gibt mehrere solcher ATS-Lösungen, und obwohl wir kein Tool ausdrücklich unterstützen, reicht eine einfache Google-Suche aus, um solche Programme zum Analysieren von Lebensläufen und ATS-Tools zu finden, die oft in einem einzigen Paket für Sie integriert sind.
Setzen Sie das Parsing mit Nanonets fort
Bei Nanonets bauen wir strukturierte OCR-Datenextraktionstools. Unabhängig davon, welche Art von Dokument Sie verarbeiten möchten, extrahieren unsere Deep-Learning-Algorithmen diese Informationen mit einem hohen Maß an Genauigkeit. Als API-First-Unternehmen können wir Ihnen auch dabei helfen, unsere Modelle als Lebenslauf-Parsing-APIs zu verwenden, die direkt in Ihre bestehenden Tools oder Lösungen integriert werden können.
Mit Nanonets können Sie ganz einfach einen Lebenslauf-Parser erstellen und ihn in Ihre bestehenden ATS-Systeme, CRMs und Software integrieren oder einfach die Daten in benutzerfreundlichen CSV- oder Excel-Dateiformaten herunterladen.
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