Mitä on jatkamisen jäsentäminen?
Mitä ansioluettelon jäsentäminen tarkoittaa? Resume-jäsennys on automaattinen prosessi, jossa strukturoituja tietoja poimitaan ansioluettelosta ohjelmiston avulla, joka helpottaa tuontia, tallennusta, käsittelyä ja hakua. "Strukturoidulla tiedolla" tarkoitamme tietoja, joissa on oikeat tunnisteet, esimerkiksi kaikki työ- ja harjoittelupaikkasi löytyvät tunnisteella "kokemus"
Miksi rekrytoijat tarvitsevat ansioluettelon jäsentämistä?
Onko sinun rekrytoijana ollut vaikea selittää, miksi rekrytointi on hidasta? Tai onko numeroiden kokoaminen vaikeaa tasaisen pinnan tasolla? Et ole yksin. Jokainen työpaikkailmoitus saa keskimäärin lähes 200 hakemusta. Rekrytoijan työ on jo nyt vaikeaa, sillä hän yrittää löytää oikeita ehdokkaita organisaatioonsa samalla kun tasapainottaa saapuvien ehdokkaiden määrää ja lajittelee asiakirjoja ansioluetteloita lukuun ottamatta.
Joten jos pomosi tai joku muu kysyy sinulta kysymyksiä siitä, miksi sinun täytyy jatkaa jäsentämistä, olemme laatineet sinulle alla muutamia vastauksia.
Miksi tietojen jatkaminen on niin hidasta?
Kuten jo mainittiin, jokainen työpaikkailmoitus saa keskimäärin lähes 200 hakemusta. Kun nämä tiedot syötetään manuaalisesti, menetetään huomattavasti aikaa ja tarkkuutta, koska näiden tietojen kääntäminen suureen ansioluetteloon vie paljon aikaa. Siksi ei ole yllätys, että rekrytoijat lukevat ansioluetteloa keskimäärin vain noin 7 sekuntia ennen kuin he soittavat hakijalle. Tämä jättää myös paljon tilaa inhimillisille virheille, jotka voivat hiipiä sisään, kun käsittelet ehdokkaita suuressa mittakaavassa.
Miten suodatan ehdokkaat pois?
Mahdollisuus etsiä ja suodattaa ehdokkaita kiinteiden parametrien avulla auttaa ehdokkaiden suodattamisessa ja nopeuttaa prosessia kokonaisuudessaan. Tämä on kuitenkin huomattavasti vaikeampaa tehdä ilman jatkamisen jäsentämistä, koska tiedot eivät todennäköisesti ole homogeenisia. Tietojen tekeminen helposti haettavaksi ja ryhmiteltyksi toisiinsa liittyviin luokkiin on tärkeää oikeiden ehdokkaiden löytämiseksi ja auttaa keskittymään uudelleen parhaisiin ehdokkaisiin.
Kuinka arvioin rekrytointiputkieni kunnon?
Ilman ohjelmistopohjaista prosessia ehdokasputkistossa olevien tietojen analysointi on lähes mahdotonta. Mistä tiedät, ovatko ehdokkaiden hankkimiseen käyttämäsi kanavat yhtä tehokkaita kuin odotit? Mistä tietää, houkutteleeko tietty työpaikka vääränlaisia hakijoita? Tai jos ehdokkaat ovat liian samanlaisia tai erilaisia? Vastauksia näihin kysymyksiin ei voida etsiä ennen kuin ja ellei tietoja kerätä ja käsitellään mittakaavassa – jolloin ansioluetteloiden jäsennysohjelmistot ovat hyödyllisiä.
Haluatko aloittaa jäsentämisen jatkamisen tai integroida sen API:hen? Voit joko ilmoittautua ilmaiseksitai sovi puhelu kanssamme täällä
Jatka jäsennysohjelmistoa
On olemassa useita erilaisia ansioluetteloiden jäsennysohjelmistoja. Se on tunnettu ongelma, ja useat yritykset ovat innovoineet sen ratkaisemiseksi. Pääasiassa tekoälyyn perustuvia tekniikoita on käytetty ottamaan huomioon, millaista vaihtelua ansioluettelot tuovat. On erittäin epätodennäköistä, että kahdella ansioluettelolla on sama muoto tai otsikot jokaiselle sarakkeelle. Ei ole aivan mahdollista kirjoittaa käsin determinististä ohjelmaa, joka ottaa huomioon kaikki nämä muutokset tapauskohtaisesti.
Vaikka jotkin näistä menetelmistä saattavat perustua vanhempiin tekoälytekniikoihin, kuten sääntöpohjaiseen luokitukseen, käytämme Nanonetsissa kehittyneitä Deep Learning -tekniikoita tietojen poimimiseen jäsennellyllä tavalla. Syväoppimistekniikat auttavat kattamaan suuremman vaihtelualueen ja tarjoavat asiakkaille paremman tarkkuuden.
ATS (Applicant Tracking System) -integraatio
Kun kaikki nämä tiedot on kerätty, miten suoritat analyyttisiä kyselyitä, teet yhteistyötä tiimisi kanssa ja liität kullekin ehdokkaalle eri vaiheet putkistosta? Tietenkin Excel-taulukko tekee työn valmiiksi, mutta tehokkaan automatisoidun käsittelyn ja API-integraatioiden jäsentämisen jatkamiseksi ERP:iden kanssa tarvitset luultavasti päästä päähän -ohjelmistopaketin.
Tällaisia ATS-ratkaisuja on useita, ja vaikka emme erityisesti tue mitään työkalua, yksinkertainen google-haku riittää löytämään tällaiset ansioluetteloiden jäsennysohjelmistot ja ATS-työkalut, jotka usein on integroitu yhdeksi paketiksi.
Jatka jäsentämistä nanonettien avulla
Nanonetsilla rakennamme strukturoituja OCR-tietojen poimintatyökaluja. Riippumatta siitä, minkälaista asiakirjaa aiot käsitellä, syväoppimisalgoritmimme poimivat nämä tiedot erittäin tarkasti. API-ensimmäisenä yrityksenä voimme myös auttaa sinua käyttämään mallejamme jatkojäsennyssovellusliittyminä, jotka voidaan integroida suoraan olemassa oleviin työkaluihisi tai ratkaisuihisi.
Nanonetsin avulla voit helposti rakentaa ansioluettelon jäsentimen ja integroida sen olemassa oleviin ATS-järjestelmiisi, CRM-järjestelmiisi, ohjelmistoihisi tai yksinkertaisesti ladata tiedot helppokäyttöisissä CSV- tai Excel-tiedostomuodoissa.
- 7
- Meistä
- Tili
- AI
- algoritmit
- Kaikki
- jo
- analyyttinen
- api
- API
- sovellukset
- Automatisoitu
- keskimäärin
- tausta
- perusta
- ovat
- PARAS
- reunus
- rakentaa
- Niputtaa
- soittaa
- kanavat
- luokittelu
- tehdä yhteistyötä
- Sarake
- tuleva
- Yritykset
- yritys
- Asiakkaat
- tiedot
- eri
- asiakirjat
- helposti
- Tehokas
- hyväksyä
- kunnostautua
- odottaa
- Keskittää
- muoto
- löytyi
- Google Search
- ottaa
- terveys
- auttaa
- auttaa
- Korkea
- erittäin
- Miten
- HTTPS
- tärkeä
- mahdoton
- tiedot
- innovoidaan
- yhdistää
- integroitu
- integraatiot
- IT
- Job
- Työpaikat
- tarrat
- suuri
- suurempi
- oppiminen
- Taso
- näköinen
- Tekeminen
- käsin
- mallit
- numerot
- organisaatio
- mahdollinen
- Ongelma
- prosessi
- Ohjelma
- toimittaa
- alue
- RE
- rekrytointi
- jatkaa
- Asteikko
- Haku
- merkittävä
- samankaltainen
- Yksinkertainen
- So
- Tuotteemme
- Ratkaisumme
- SOLVE
- hienostunut
- erityisesti
- Alkaa
- Levytila
- pinta
- yllätys
- järjestelmä
- järjestelmät
- joukkue-
- tekniikat
- Kautta
- aika
- työkalut
- Seuranta
- us
- käyttää
- Mitä
- ilman