एक वर्ष में, एक कंपनी को इच्छुक उम्मीदवारों से हजारों बायोडाटा प्राप्त हो सकते हैं। बड़ी कंपनियों को लाखों बायोडाटा प्राप्त हो सकते हैं। उनके लिए बायोडाटा का डेटाबेस बनाना जरूरी है. बायोडाटा को मैन्युअल रूप से संभालना और व्यवस्थित करना और सही उम्मीदवारों को चुनने के लिए उनका विश्लेषण करना कठिन है। यदि व्यक्ति बायोडाटा को मैन्युअल रूप से संभालते हैं तो इसमें पूर्वाग्रह का एक तत्व भी होता है।
इस समस्या का एक त्वरित और कुशल समाधान मौजूद है। एक सीवी पार्सर सॉफ्टवेयर हजारों रिज्यूमे को स्कैन करता है और असंरचित बायोडाटा डेटा को एक संरचित प्रारूप में परिवर्तित करता है जिसे मशीन-पठनीय आउटपुट में निकाला जा सकता है। यह बायोडाटा डेटा को स्वचालित रूप से संग्रहीत, व्यवस्थित और विश्लेषण करता है। एक क्लिक से, भर्तीकर्ता निर्दिष्ट योग्यता, कौशल स्तर और अनुभव के साथ नौकरी के लिए योग्य उम्मीदवारों की आवश्यक जानकारी प्राप्त करने की स्थिति में होगा।
इस ब्लॉग में, हम जानेंगे कि रेज़्यूमे पार्सिंग क्या है, यह कैसे मदद कर सकता है, और रेज़्यूमे विश्लेषक सॉफ़्टवेयर कैसे चुनें।
रिज्यूम पार्सिंग क्या है?
रेज़्यूमे पार्सिंग, फ्री-फ़ॉर्म रेज़्यूमे को स्वचालित रूप से जानकारी के संरचित सेट में परिवर्तित करने और आगे की हेरफेर के लिए ऐसी जानकारी को संग्रहीत करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग है। यह बायोडाटा डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण करता है।
रेज़्यूमे पार्सर रेज़्यूमे दस्तावेज़ को स्कैन करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रोग्राम हैं,
इसका विश्लेषण करें और भर्ती के लिए प्रासंगिक जानकारी निकालें। निकाला हुआ
जानकारी को विभिन्न क्षेत्रों और मापदंडों जैसे संपर्क विवरण, शिक्षा, कौशल और कार्य अनुभव में विभाजित किया गया है। यह प्रोग्राम निर्देशों के अनुक्रम के रूप में इनपुट लेता है और एक डेटा संरचना, एक 'पार्स ट्री' बनाने का प्रयास करता है।
रेज़्यूमे पार्सर सॉफ़्टवेयर कैसे काम करता है?
रेज़्यूमे पार्सर सॉफ़्टवेयर रेज़्यूमे का विश्लेषण करता है, आवश्यक जानकारी निकालता है, और जानकारी को प्रत्येक रेज़्यूमे के लिए एक अद्वितीय प्रविष्टि के साथ डेटाबेस में जाने की अनुमति देता है।
यह बायोडाटा में असंरचित जानकारी को प्रयोग करने योग्य मानकीकृत प्रारूप में परिवर्तित करता है जिसे आसानी से खोजा, क्रमबद्ध और तुलना किया जा सकता है। फिर जानकारी स्वचालित रूप से सहेजी जाती है और विशिष्ट विशेषज्ञता सेट की खोज करने वाले उपयोगकर्ता के लिए पहुंच योग्य होती है।
कीवर्ड एक्सट्रैक्शन की प्रक्रिया में, रेज़्यूमे पार्सर रेज़्यूमे से प्रासंगिक कीवर्ड और वाक्यांशों की पहचान करता है, जिसका उपयोग उम्मीदवारों को उनके कौशल और शिक्षा के आधार पर फ़िल्टर करने के लिए किया जाता है। यह विभिन्न क्षेत्रों और विशेषताओं जैसे व्यक्तिगत जानकारी, शिक्षा, कौशल, अनुभव और कई अन्य जानकारी निकालकर एक उम्मीदवार प्रोफ़ाइल बनाता है, जो भर्तीकर्ताओं के लिए उपयोगी होती है।
बड़ी संख्या में आवेदकों के बीच उपयुक्त उम्मीदवार ढूंढने के लिए आप विशिष्ट खोज मानदंड जोड़ सकते हैं। आउटपुट एक्सेल (.xls), JSON, या XML होगा।
रेज़्यूमे पार्सिंग के लाभ
- समय कौशल: रेज़्यूमे पार्सिंग रेज़्यूमे से प्रासंगिक जानकारी स्वचालित रूप से निकालकर समय बचाता है। इससे मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जिससे भर्तीकर्ताओं और नियुक्ति प्रबंधकों को नियुक्ति प्रक्रिया के अधिक रणनीतिक पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
- बढ़ती हुई उत्पादक्ता: स्वचालित सीवी पार्सिंग स्क्रीनिंग और शॉर्टलिस्टिंग प्रक्रिया को गति देती है। भर्तीकर्ता विशिष्ट मानदंडों के आधार पर योग्य उम्मीदवारों की तुरंत पहचान कर सकते हैं, जिससे अधिक कुशल वर्कफ़्लो और तेज़ निर्णय लेने में मदद मिलेगी।
- बेहतर सटीकता: मैन्युअल डेटा प्रविष्टि में त्रुटियाँ होने की संभावना होती है, जैसे टाइपो त्रुटियाँ या अनदेखा विवरण। रेज़्यूमे पार्सिंग रेज़्यूमे से सीधे जानकारी निकालने को स्वचालित करके अशुद्धियों के जोखिम को कम करता है, यह सुनिश्चित करता है कि डेटा सुसंगत और विश्वसनीय है।
- मानकीकरण: रेज़्यूमे पार्सिंग उम्मीदवार डेटा के प्रारूप को मानकीकृत करने में मदद करता है। यह संरचित तरीके से जानकारी निकालता है, जिससे भर्तीकर्ताओं के लिए मानकीकृत मानदंडों के आधार पर उम्मीदवारों की तुलना और मूल्यांकन करना आसान हो जाता है।
- कीवर्ड मिलान: कई एटीएस और भर्ती उपकरण नौकरी विवरण के साथ उम्मीदवार प्रोफाइल का मिलान करने के लिए सीवी पार्सिंग का उपयोग करते हैं। इससे उन उम्मीदवारों की पहचान करने में मदद मिलती है जिनके कौशल और योग्यताएं नौकरी की विशिष्ट आवश्यकताओं के साथ संरेखित होती हैं, जिससे उम्मीदवार मिलान की सटीकता में सुधार होता है।
- अनुकूलन: भर्तीकर्ता ऐसी जानकारी निकालने के लिए कस्टम पार्सिंग नियम स्थापित कर सकते हैं जो विशेष रूप से उनकी विशिष्ट भर्ती आवश्यकताओं के लिए प्रासंगिक है। यह उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग के लिए अधिक अनुकूलित दृष्टिकोण की अनुमति देता है।
- उन्नत खोज क्षमताएँ: पार्स किए गए डेटा के साथ, भर्तीकर्ता विशिष्ट कौशल, अनुभव या योग्यता वाले उम्मीदवारों को तुरंत ढूंढने के लिए उन्नत खोज कर सकते हैं। यह उम्मीदवार सोर्सिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है और अधिक लक्षित खोज सुनिश्चित करता है।
- एटीएस के साथ एकीकरण: बायोडाटा पार्सिंग को अक्सर आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम के साथ एकीकृत किया जाता है, जिससे उम्मीदवार की जानकारी का एक सहज और केंद्रीकृत डेटाबेस बनता है। यह एकीकरण उम्मीदवार डेटा तक आसान पहुंच की सुविधा प्रदान करता है और समग्र सिस्टम दक्षता में सुधार करता है।
- अनुमापकता: जैसे-जैसे नौकरी के लिए आवेदनों की संख्या बढ़ती है, बायोडाटा विश्लेषण तेजी से मूल्यवान होता जाता है। यह संगठनों को उम्मीदवार स्क्रीनिंग की गुणवत्ता से समझौता किए बिना बड़ी मात्रा में बायोडाटा संभालने की अनुमति देता है।
- उन्नत उम्मीदवार अनुभव: बायोडाटा की समीक्षा करने और निर्णय लेने में लगने वाले समय को कम करके, बायोडाटा पार्सिंग तेज और अधिक सुव्यवस्थित भर्ती प्रक्रिया में योगदान देता है। इसका परिणाम उम्मीदवारों के लिए अधिक सकारात्मक अनुभव हो सकता है, क्योंकि उन्हें त्वरित प्रतिक्रियाएँ और फीडबैक प्राप्त होते हैं।
प्रभावी बायोडाटा पार्सिंग के लिए युक्तियाँ
रेज़्यूमे पार्सिंग के लाभों को अधिकतम करने का लक्ष्य रखने वाले भर्तीकर्ताओं के लिए, कई युक्तियाँ भर्ती प्रक्रिया में दक्षता और प्रभावशीलता को बढ़ा सकती हैं। सबसे पहले, विशिष्ट भर्ती आवश्यकताओं और बदलती नौकरी आवश्यकताओं के साथ संरेखित करने के लिए एटीएस के भीतर पार्सिंग नियमों को नियमित रूप से अद्यतन और बनाए रखना आवश्यक है। यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम बायोडाटा से प्रासंगिक जानकारी सटीक रूप से निकालता है।
भर्तीकर्ताओं को उम्मीदवारों के बीच एकरूपता बनाए रखने के लिए पार्सिंग और स्क्रीनिंग के लिए स्पष्ट और मानकीकृत मानदंड भी स्थापित करने चाहिए। पिछली नियुक्तियों की सफलता के आधार पर इन मानदंडों की नियमित रूप से समीक्षा करने और उन्हें परिष्कृत करने से अधिक सटीक उम्मीदवार मिलान प्राप्त हो सकते हैं।
नौकरी की सूक्ष्म आवश्यकताओं और उद्योग-विशिष्ट शब्दावली को समझने के लिए नियुक्ति प्रबंधकों के साथ सहयोग महत्वपूर्ण है। यह ज्ञान प्रत्येक भूमिका की जटिलताओं को अधिक प्रभावी ढंग से पकड़ने के लिए पार्सिंग नियम बनाने या समायोजित करने में मदद करता है।
अन्य भर्ती तकनीकों के साथ एकीकरण की सलाह दी जाती है। सुनिश्चित करें कि एटीएस और पार्सिंग उपकरण एक साथ मिलकर काम करते हैं, एक केंद्रीकृत और सुव्यवस्थित प्रक्रिया प्रदान करते हैं। भर्तीकर्ताओं को पार्सिंग टूल के इष्टतम उपयोग पर प्रशिक्षण देना और किसी भी सिस्टम संवर्द्धन पर उन्हें नियमित रूप से अपडेट करना उनकी दक्षता में योगदान कर सकता है।
इसके अलावा, पार्सिंग तकनीक में प्रगति के बारे में सूचित रहने और मौजूदा टूल के अपडेट की खोज करने से भर्तीकर्ताओं को नवीनतम सुविधाओं और सुधारों का लाभ उठाने में मदद मिलती है। पार्सिंग परिणामों की सटीकता की नियमित रूप से निगरानी करने और भर्ती टीम से फीडबैक लेने से बेहतर परिणामों के लिए पार्सिंग प्रक्रिया में निरंतर सुधार हो सकता है।
रेज़्यूमे पार्सिंग में क्या चुनौतियाँ हैं?
बायोडाटा प्रारूप में परिवर्तनशीलता: बायोडाटा विभिन्न प्रारूपों और शैलियों में आते हैं, जिससे गैर-मानक लेआउट, रचनात्मक डिज़ाइन, या अपरंपरागत सामग्री प्लेसमेंट का सामना करने पर जानकारी को सटीक रूप से निकालना पार्सिंग टूल के लिए चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
डेटा प्रस्तुति में विसंगतियाँ: उम्मीदवार एक ही कौशल की विभिन्न शब्दावली या विविधताओं का उपयोग करके असंगत तरीकों से जानकारी प्रस्तुत कर सकते हैं। इससे पार्सिंग के दौरान डेटा को मानकीकृत और वर्गीकृत करने में चुनौतियाँ पैदा हो सकती हैं।
जटिल नौकरी के शीर्षक और विवरण: पार्सिंग टूल को जटिल नौकरी के शीर्षक या विवरण को समझने में कठिनाई हो सकती है, खासकर विशेष उद्योगों में जहां नौकरी की भूमिकाओं में अद्वितीय या अपरंपरागत नाम हो सकते हैं।
असंरचित डेटा को संभालना: कुछ बायोडाटा में असंरचित डेटा शामिल हो सकता है, जैसे पैराग्राफ या फ्री-टेक्स्ट अनुभाग, जिनका सटीक विश्लेषण और वर्गीकरण करना पार्सिंग टूल के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
बहुभाषी बायोडाटा: कई भाषाओं में बायोडाटा एक चुनौती पेश करता है, क्योंकि पार्सिंग टूल को विभिन्न भाषाई संरचनाओं को समझने और उनसे जानकारी निकालने में कुशल होने की आवश्यकता होती है।
संदर्भ समझ का अभाव: पार्सिंग उपकरण जानकारी के संदर्भ को समझने में संघर्ष कर सकते हैं, जिससे डेटा की संभावित गलत व्याख्या हो सकती है, खासकर जब कुछ कौशल या अनुभवों की प्रासंगिकता की पहचान करने की बात आती है।
पार्सिंग नियमों में परिवर्तन: पार्सिंग नियमों में बार-बार होने वाले बदलाव, चाहे उभरती नौकरी की आवश्यकताओं या प्रौद्योगिकी में अपडेट के कारण, पार्सिंग प्रक्रिया की सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं और निरंतर समायोजन की आवश्यकता होती है।
कीवर्ड पर अत्यधिक निर्भरता: कुछ बायोडाटा निष्कर्षण उपकरण मुख्य रूप से कीवर्ड मिलान पर निर्भर करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप प्रासंगिक कौशल वाले उम्मीदवारों की अनदेखी हो सकती है जो विभिन्न शब्दावली या वाक्यांश का उपयोग करते हैं।
संवेदनशील सूचना प्रबंधन: व्यक्तिगत विवरण या गोपनीय कार्य अनुभव जैसी संवेदनशील जानकारी का उचित प्रबंधन सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। गलत पार्सिंग संभावित रूप से ऐसी जानकारी को अनधिकृत उपयोगकर्ताओं के सामने उजागर कर सकती है।
एकीकरण चुनौतियां: अन्य भर्ती सॉफ्टवेयर या आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम (एटीएस) के साथ बायोडाटा निष्कर्षण उपकरण को एकीकृत करना तकनीकी चुनौतियां पेश कर सकता है। संगतता संबंधी समस्याएं उत्पन्न हो सकती हैं, जिससे डेटा का निर्बाध प्रवाह प्रभावित हो सकता है।
इन चुनौतियों का समाधान करने में अक्सर तकनीकी संवर्द्धन, पार्सिंग नियमों के नियमित अपडेट और भर्तीकर्ताओं के लिए मैन्युअल रूप से पार्स किए गए डेटा की समीक्षा और सत्यापन करने के लिए चल रहे प्रशिक्षण का संयोजन शामिल होता है।
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रेज़्यूमे पार्सर सॉफ़्टवेयर के प्रकार
नियम-आधारित बायोडाटा पार्सर्स
ये पार्सर उपयोगकर्ता या सिस्टम प्रशासक द्वारा निर्धारित पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर काम करते हैं। नियम निर्दिष्ट करते हैं कि बायोडाटा से जानकारी कैसे निकाली जाए, जिससे उन्हें विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाया जा सके।
मशीन लर्निंग-आधारित पार्सर्स
इन पार्सर्स में पैटर्न की पहचान करने और डेटा से सीखने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को नियोजित किया जाता है। वे समय के साथ सटीकता में सुधार करते हुए, बायोडाटा प्रारूपों और सामग्री में विविधताओं को अपना सकते हैं।
हाइब्रिड रेज़्यूमे पार्सर्स
नियम-आधारित और मशीन-लर्निंग दृष्टिकोणों को मिलाकर, हाइब्रिड पार्सर लचीलापन और अनुकूलनशीलता प्रदान करते हैं। वे पूर्वनिर्धारित नियमों का उपयोग करते हैं लेकिन पार्सिंग सटीकता को बढ़ाने के लिए नए डेटा से भी सीख सकते हैं।
कीवर्ड-आधारित बायोडाटा पार्सर्स
ये पार्सर नौकरी की आवश्यकताओं के लिए प्रासंगिक विशिष्ट कीवर्ड या वाक्यांशों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। सरल होते हुए भी, वे भाषा और संदर्भ में भिन्नता को नज़रअंदाज़ कर सकते हैं।
सिमेंटिक रेज़्यूमे पार्सर्स
सिमेंटिक पार्सर्स कीवर्ड मिलान से परे जाते हैं और जानकारी के अर्थ और संदर्भ को समझने का लक्ष्य रखते हैं। वे उम्मीदवार के कौशल और अनुभवों के बारे में अधिक सूक्ष्म जानकारी निकालने के लिए सिमेंटिक विश्लेषण का उपयोग करते हैं।
प्रसंग-जागरूक बायोडाटा पार्सर्स
ये पार्सर उस संदर्भ पर विचार करते हैं जिसमें जानकारी प्रस्तुत की जाती है। वे विभिन्न डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों को समझते हैं और जानकारी के प्रत्येक टुकड़े के महत्व की बेहतर व्याख्या कर सकते हैं।
ओपन सोर्स रेज़्यूमे पार्सर्स
ओपन सोर्स पार्सर उपयोगकर्ताओं को संशोधित और अनुकूलित करने के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं। उदाहरणों में स्पासी, एनएलटीके (प्राकृतिक भाषा टूलकिट), और अन्य समुदाय-संचालित परियोजनाएं शामिल हैं।
वाणिज्यिक बायोडाटा पार्सर्स
विभिन्न विक्रेताओं द्वारा पेश किए गए, वाणिज्यिक रेज़्युमे पार्सर अक्सर अधिक सुविधा संपन्न होते हैं और इसमें आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम (एटीएस) और उन्नत रिपोर्टिंग के साथ एकीकरण जैसी अतिरिक्त कार्यक्षमताएं शामिल हो सकती हैं।
क्लाउड-आधारित रेज़्यूमे पार्सर्स
ये पार्सर क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर काम करते हैं, कहीं से भी स्केलेबिलिटी और पहुंच प्रदान करते हैं। वे अक्सर मौजूदा सिस्टम में आसान एकीकरण के लिए एपीआई की पेशकश करते हैं।
उद्योग-विशिष्ट बायोडाटा पार्सर्स
कुछ पार्सर विशिष्ट उद्योगों के लिए तैयार किए जाते हैं, जो स्वास्थ्य देखभाल, आईटी या वित्त जैसे कुछ नौकरी क्षेत्रों की अनूठी शब्दावली और आवश्यकताओं को ध्यान में रखते हैं।
सही प्रकार का रेज़्यूमे पार्सर चुनना संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं, भर्ती प्रक्रिया की जटिलता और अनुकूलन और अनुकूलनशीलता के वांछित स्तर जैसे कारकों पर निर्भर करता है।
रेज़्यूमे पार्सर का चयन कैसे करें?
एक उपयुक्त रेज़्युमे पार्सर का चयन करना एक ऐसा निर्णय है जो आपकी भर्ती प्रक्रिया की दक्षता पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। टूल की सटीकता और पार्सिंग क्षमताओं का आकलन करके शुरुआत करें। सुनिश्चित करें कि यह विविध बायोडाटा प्रारूपों, भाषाओं और जटिल डेटा संरचनाओं को प्रभावी ढंग से संभाल सकता है। अनुकूलन महत्वपूर्ण है, इसलिए ऐसे पार्सर का चयन करें जो आपको अपने उद्योग, संगठन और विशिष्ट कार्य आवश्यकताओं के अनुसार पार्सिंग नियमों को परिभाषित और समायोजित करने की अनुमति देता है।
निर्बाध वर्कफ़्लो और कम मैन्युअल डेटा प्रविष्टि के लिए आपके मौजूदा आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम (एटीएस) या अन्य भर्ती सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकरण आवश्यक है। मशीन सीखने की क्षमताओं के साथ एक रेज़्युमे निष्कर्षण उपकरण की तलाश करें, क्योंकि यह अनुकूलन क्षमता को बढ़ाता है और समय के साथ अलग-अलग रेज़्यूमे प्रारूपों को संभालने की क्षमता में सुधार करता है। टूल की कीवर्ड-मिलान क्षमताओं का मूल्यांकन करें और सिमेंटिक विश्लेषण सुविधाओं पर विचार करें, जो जानकारी के अर्थ और संदर्भ को समझने के लिए कीवर्ड से परे जाती हैं।
डेटा सुरक्षा चिंताओं को संबोधित करना भी महत्वपूर्ण है। सुनिश्चित करें कि रेज़्यूमे पार्सर आपके संगठन की नीतियों का सम्मान करते हुए दुनिया भर में डेटा सुरक्षा मानकों और अनुपालन का पालन करता है। स्केलेबिलिटी एक और महत्वपूर्ण विचार है, खासकर यदि आपकी भर्ती प्रक्रिया में उच्च मात्रा में बायोडाटा शामिल है।
एक सहज और उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफ़ेस भर्तीकर्ताओं और भर्ती प्रबंधकों द्वारा कुशल अपनाने को बढ़ावा देता है। समीक्षा, प्रशंसापत्र और केस अध्ययन सहित बायोडाटा पार्सर प्रदान करने वाले विक्रेता की प्रतिष्ठा की जांच करें। प्रस्तावित ग्राहक सहायता और प्रशिक्षण के स्तर का आकलन करें। समय और संसाधन बचत के संदर्भ में निवेश पर संभावित रिटर्न का मूल्यांकन करते हुए, सदस्यता शुल्क और कार्यान्वयन लागत सहित समग्र लागत पर विचार करें।
जब भी संभव हो, उन विकल्पों का पता लगाएं जो परीक्षण अवधि या डेमो प्रदान करते हैं। यह आपको वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में रेज़्यूमे पार्सर की कार्यक्षमता का परीक्षण करने और आपके संगठन की विशिष्ट आवश्यकताओं के साथ इसकी अनुकूलता निर्धारित करने की अनुमति देता है।
इन कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करके, आप एक रेज़्युमे पार्सर का चयन कर सकते हैं जो आपके लक्ष्यों के अनुरूप हो, भर्ती दक्षता को बढ़ाए और उम्मीदवार चयन की गुणवत्ता में सुधार करे।
नैनोनेट्स: शीर्ष रेज़्यूमे पार्सिंग सॉफ़्टवेयर
नैनोनेट्स अग्रणी रेज़्युमे-पार्सिंग सॉफ़्टवेयर समाधानों में से एक है जो अत्याधुनिक एआई का उपयोग करता है बायोडाटा से जानकारी निकालने के लिए मशीन लर्निंग तकनीक उच्च सटीकता और दक्षता के साथ। इसे संगठनों को उनकी भर्ती प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने, समय बचाने और उत्पादकता बढ़ाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- भर्ती स्वचालन: नैनोनेट्स का बायोडाटा पार्सर बायोडाटा से प्रासंगिक जानकारी निकालकर और मैन्युअल स्क्रीनिंग पर समय बचाकर भर्तीकर्ताओं को उनकी भर्ती प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद मिल सकती है। उदाहरण के लिए, एक रिक्रूटर नैनोनेट्स का उपयोग करके उम्मीदवार के विवरण जैसे नाम, ईमेल, फोन नंबर, कार्य अनुभव, शिक्षा विवरण और कौशल को सेकंडों में बायोडाटा से निकाल सकता है, जिससे प्रत्येक बायोडाटा को मैन्युअल रूप से पढ़ने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
- आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम: नैनोनेट्स का उपयोग एक आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम बनाने के लिए किया जा सकता है जो नौकरी पोस्टिंग के लिए उनकी प्रासंगिकता के अनुसार स्वचालित रूप से रिज्यूमे को पार्स करता है और उन्हें रैंक करता है। उदाहरण के लिए, एक कंपनी नौकरी पोस्टिंग से मेल खाने वाले रिज्यूमे से कीवर्ड निकालने के लिए नैनोनेट्स का उपयोग कर सकती है और उम्मीदवारों को उनके रिज्यूमे की आवश्यकताओं से कितनी बारीकी से मेल खाती है, इसके आधार पर रैंक कर सकती है।
- अनुपालन स्क्रीनिंग: नैनोनेट्स सामाजिक सुरक्षा नंबर, क्रेडिट कार्ड की जानकारी, या अन्य व्यक्तिगत विवरण जैसी संवेदनशील जानकारी वाले रिज्यूमे की पहचान करके नियामक आवश्यकताओं के अनुपालन को सुनिश्चित करने में कंपनियों की मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक एचआर टीम जीडीपीआर, एचआईपीएए, या अन्य डेटा गोपनीयता नियमों का उल्लंघन करने वाली किसी भी जानकारी के लिए रिज्यूमे को स्कैन करने के लिए नैनोनेट्स का उपयोग कर सकती है।
- प्रतिभा प्रबंधन: कर्मचारियों के बायोडाटा से प्रासंगिक जानकारी निकालकर और एक व्यापक प्रतिभा डेटाबेस बनाकर किसी संगठन के भीतर प्रतिभा का प्रबंधन करने के लिए नैनोनेट्स का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक एचआर टीम नौकरी के शीर्षक, विभागों, कार्य अनुभव और कर्मचारी के रिज्यूमे से प्रदर्शन मेट्रिक्स जैसे विवरणों को निकालने के लिए नैनोनेट्स का उपयोग कर सकती है और इस डेटा का उपयोग पदोन्नति या विकास के अवसरों के लिए उच्च-संभावित कर्मचारियों की पहचान करने के लिए कर सकती है।
- ज्ञानप्राप्ति: नैनोनेट्स नए कर्मचारियों के बायोडाटा से स्वचालित रूप से जानकारी निकालकर और इसे एचआर सिस्टम में भरकर ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया को कारगर बनाने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक कंपनी नैनोनेट्स का उपयोग नए कर्मचारियों के विवरण जैसे नाम, ईमेल, फोन नंबर, और नौकरी के शीर्षक को उनके फिर से शुरू से निकालने के लिए कर सकती है और स्वचालित रूप से उन्हें एचआर सिस्टम जैसे पेरोल, लाभ और समय ट्रैकिंग में जोड़ सकती है।
नैनोनेट्स भी अत्यधिक अनुकूलन योग्य है, जिससे संगठनों को सॉफ़्टवेयर को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने की अनुमति मिलती है। यह कई भाषाओं का समर्थन करता है, जो इसे वैश्विक संगठनों के लिए आदर्श बनाता है जो विभिन्न क्षेत्रों से भर्ती करते हैं। इसके अतिरिक्त, इसे विभिन्न मानव संसाधन प्रणालियों के साथ एकीकृत किया जा सकता है, जिसमें आवेदक ट्रैकिंग सिस्टम (एटीएस), मानव संसाधन सूचना प्रणाली (एचआरआईएस), और प्रतिभा प्रबंधन प्रणाली (टीएमएस) शामिल हैं।
यदि आप अपने एसएमबी/स्टार्टअप के लिए बिना किसी लागत के स्वचालित एटीएस की तलाश कर रहे हैं, तो हमारा एक एआई विशेषज्ञ आपके व्यक्तिगत स्वचालित एटीएस वर्कफ़्लो को बनाने में आपकी सहायता कर सकता है।
रिज्यूमे पार्सिंग को स्वचालित करना चाहते हैं? आगे कोई तलाश नहीं करें! नैनोनेट्स ऑटोमेटेड एटीएस / रिज्यूमे पार्सिंग वर्कफ़्लोज़ को मुफ्त में आज़माएँ।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
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- स्रोत: https://nanonets.com/blog/resume-parsing-blog/
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