이력서 분석이란 무엇입니까?
이력서를 분석한다는 것은 무엇을 의미합니까? 이력서 구문 분석은 가져오기, 저장, 처리 및 검색을 지원하는 소프트웨어를 사용하여 이력서에서 구조화된 데이터를 추출하는 자동화된 프로세스입니다. '구조화된 데이터'란 올바른 라벨이 있는 데이터를 의미합니다. 예를 들어 모든 직업과 인턴십은 '경험'이라는 라벨로 검색됩니다.
채용 담당자에게 이력서 분석이 필요한 이유는 무엇입니까?
채용 담당자로서 특정 역할에 대한 채용 추진이 느린 이유를 설명하기 어려웠습니까? 아니면 표면 수준의 데이터에서도 숫자를 대조하는 것이 어렵습니까? 당신은 혼자가 아닙니다. 평균적으로 모든 채용 공고에는 거의 200개의 지원서가 접수됩니다. 채용 담당자의 일은 이미 어려운 일입니다. 들어오는 후보자의 파이프라인의 균형을 맞추고 이력서와 별도로 문서를 분류하면서 조직에 적합한 후보자를 찾으려고 노력하는 것입니다.
따라서 상사나 다른 사람이 이력서 분석이 필요한 이유에 대해 질문하는 경우 아래에 몇 가지 답변을 준비했습니다.
이력서 데이터 입력이 왜 이렇게 느린가요?
이미 언급했듯이 평균적으로 모든 채용 공고에는 거의 200개의 지원자가 접수됩니다. 이 데이터를 수동으로 입력하면 대량의 이력서에 대해 이 정보를 실제로 번역하는 데 많은 시간이 걸리기 때문에 시간과 정확성이 크게 손실됩니다. 따라서 평균적으로 채용 담당자가 후보자에게 전화를 걸기 전에 약 7초 동안만 이력서를 읽는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이는 또한 후보자를 대규모로 처리할 때 발생할 수 있는 인적 오류의 여지가 많이 남습니다.
후보자를 어떻게 필터링합니까?
고정 매개변수를 사용하여 후보를 검색하고 필터링할 수 있으면 후보를 필터링하는 데 도움이 되고 전반적인 프로세스 속도가 빨라집니다. 그러나 데이터가 동일하지 않을 가능성이 높기 때문에 이력서 구문 분석 없이는 이 작업을 수행하기가 훨씬 더 어렵습니다. 데이터를 쉽게 검색하고 관련 카테고리로 그룹화하는 것은 올바른 후보자를 찾는 데 중요하며 최고의 후보자에 다시 집중하는 데 도움이 됩니다.
채용 파이프라인의 상태를 어떻게 평가합니까?
소프트웨어 기반 프로세스가 없으면 후보 파이프라인에 있는 수많은 데이터를 분석하는 것이 거의 불가능합니다. 후보자를 소싱하는 데 사용하는 채널이 예상만큼 효과적인지 어떻게 알 수 있나요? 특정 채용 공고가 잘못된 유형의 지원자를 유치하고 있는지 어떻게 알 수 있나요? 아니면 후보자가 너무 유사하거나 유사하지 않은 경우? 이러한 질문에 대한 답은 이력서 구문 분석 소프트웨어가 유용한 대규모 데이터가 수집되고 처리될 때까지 찾을 수 없습니다.
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파싱 소프트웨어 재개
이력서 분석 소프트웨어에는 여러 종류가 있습니다. 이는 잘 알려진 문제이며, 이를 해결하기 위해 여러 회사에서 혁신을 이루어 왔습니다. 주로 AI 기반 기술은 이력서에 나타나는 가변성을 설명하는 데 활용되었습니다. 두 개의 이력서가 각 열에 대해 동일한 형식이나 헤더를 가질 가능성은 거의 없습니다. 사례별로 이러한 모든 변경 사항을 설명하기 위해 결정론적 프로그램을 직접 작성하는 것은 불가능합니다.
이러한 방법 중 일부는 규칙 기반 분류와 같은 오래된 AI 기술을 기반으로 할 수 있지만 Nanonets에서는 정교한 딥 러닝 기술을 사용하여 구조화된 방식으로 데이터를 추출합니다. 딥 러닝 기술은 더 넓은 범위의 가변성을 포괄하고 고객에게 더 높은 정확도를 제공하는 데 도움이 됩니다.
ATS(지원자 추적 시스템) 통합
이 데이터가 모두 수집되면 어떻게 분석 쿼리를 실행하고, 팀과 협력하고, 파이프라인의 여러 단계를 각 후보에 연결합니까? 물론 Excel 시트를 사용하면 작업이 완료되지만 효과적인 자동화 처리와 ERP와의 API 통합 구문 분석을 재개하려면 엔드투엔드 제품군이 필요할 것입니다.
그러한 ATS 솔루션은 여러 가지가 있으며, 우리는 어떤 도구도 특별히 보증하지 않지만 간단한 Google 검색만으로 이력서 구문 분석 소프트웨어 및 ATS 도구를 찾는 데 충분하며 종종 단일 번들로 통합됩니다.
Nanonet을 사용한 구문 분석 재개
Nanonets에서는 구조화된 OCR 데이터 추출 도구를 구축합니다. 처리하려는 문서의 종류에 관계없이 당사의 딥 러닝 알고리즘은 높은 정확도로 이러한 정보를 추출합니다. API 우선 기업으로서 당사는 기존 도구나 솔루션에 직접 통합할 수 있는 이력서 구문 분석 API로 당사 모델을 사용할 수 있도록 도와드릴 수도 있습니다.
Nanonets를 사용하면 이력서 파서를 쉽게 구축하고 이를 기존 ATS 시스템, CRM, 소프트웨어와 통합하거나 사용하기 쉬운 CSV 또는 Excel 파일 형식으로 데이터를 다운로드할 수 있습니다.