Om et år kan et selskap motta tusenvis av CV-er fra aspirerende kandidater. Større selskaper kan motta millioner av CV-er. Det er nødvendig for dem å bygge en database med CV. Det er skremmende å håndtere og organisere CV-er manuelt og analysere dem for å velge de riktige kandidatene. Det er også et element av skjevhet hvis enkeltpersoner håndterer CV manuelt.
Det finnes en rask og effektiv løsning på dette problemet. En CV-parserprogramvare skanner tusenvis av CV-er og konverterer ustrukturerte CV-data til et strukturert format som kan trekkes ut til maskinlesbare utdata. Den lagrer, organiserer og analyserer CV-dataene automatisk. Med et enkelt klikk vil rekruttereren være i stand til å få den nødvendige informasjonen om kvalifiserte kandidater for en jobb med de spesifiserte kvalifikasjonene, ferdighetsnivåene og erfaringen.
I denne bloggen vil vi utforske hva resume-parsing er, hvordan det kan hjelpe, og hvordan du velger en CV-analysatorprogramvare.
Hva er CV-parsing?
Resume-parsing er bruken av teknologi for automatisk å konvertere frie CV-er til et strukturert sett med informasjon og lagre slik informasjon for videre manipulering. Den organiserer og analyserer CV-data.
CV-parsere er programmer utviklet for å skanne CV-dokumentet,
analysere den og trekke ut informasjon som er relevant for rekruttering. Den ekstraherte
informasjon er segregert i ulike felt og parametere som kontaktdetaljer, utdanning, ferdigheter og arbeidserfaring. Den tar innspill som en sekvens av programinstruksjoner og forsøk på å bygge en datastruktur, et «analysetre».
Hvordan fungerer en CV Parser-programvare?
Programvaren for CV-parser analyserer CVer, trekker ut den nødvendige informasjonen og lar informasjonen gå inn i en database med en unik oppføring for hver CV.
Den konverterer ustrukturert informasjon i CV-en til et brukbart standardisert format som enkelt kan søkes, sorteres og sammenlignes. Informasjonen lagres deretter automatisk og er tilgjengelig for brukeren som søker etter spesifikke ekspertisesett.
I prosessen med Keyword Extraction identifiserer CV-parseren relevante søkeord og fraser fra CV-en, som brukes til å filtrere kandidatene basert på deres ferdigheter og utdanning. Den oppretter en kandidatprofil ved å trekke ut informasjon til ulike felt og attributter som personlig informasjon, utdanning, ferdigheter, erfaring og mye mer, som er nyttige for rekrutterere.
Du kan legge til spesifikke søkekriterier for å finne passende kandidater blant et stort antall søkere. Utdataene vil være Excel (.xls), JSON eller XML.
Fordeler med CV-parsing
- Tidseffektivitet: Gjenoppta parsing sparer tid ved automatisk å trekke ut relevant informasjon fra CVer. Dette eliminerer behovet for manuell dataregistrering, slik at rekrutterere og ansettelsesledere kan fokusere på mer strategiske aspekter av ansettelsesprosessen.
- Økt produktivitet: Automatisert CV-parsing øker hastigheten på screening- og shortlistingsprosessen. Rekrutterere kan raskt identifisere kvalifiserte kandidater basert på spesifikke kriterier, noe som fører til mer effektiv arbeidsflyt og raskere beslutningstaking.
- Forbedret nøyaktighet: Manuell datainntasting er utsatt for feil, for eksempel skrivefeil eller oversett detaljer. Gjenoppta parsing reduserer risikoen for unøyaktigheter ved å automatisere uttrekking av informasjon direkte fra CV-er, og sikrer at data er konsistente og pålitelige.
- standardisering: Gjenoppta parsing hjelper til med å standardisere formatet til kandidatdata. Den trekker ut informasjon på en strukturert måte, noe som gjør det lettere for rekrutterere å sammenligne og vurdere kandidater basert på standardiserte kriterier.
- Søkeordsamsvar: Mange ATS- og rekrutteringsverktøy bruker CV-parsing for å matche kandidatprofiler med stillingsbeskrivelser. Dette hjelper til med å identifisere kandidater hvis ferdigheter og kvalifikasjoner samsvarer med de spesifikke kravene til en jobb, og forbedrer nøyaktigheten av kandidatmatching.
- tilpasning: Rekrutterere kan sette opp tilpassede analyseringsregler for å trekke ut informasjon som er spesielt relevant for deres spesifikke ansettelsesbehov. Dette gir mulighet for en mer skreddersydd tilnærming til screening av kandidater.
- Forbedrede søkefunksjoner: Med analyserte data kan rekrutterere utføre avanserte søk for raskt å finne kandidater med spesifikke ferdigheter, erfaring eller kvalifikasjoner. Dette effektiviserer innkjøpsprosessen for kandidater og sikrer et mer målrettet søk.
- Integrasjon med ATS: Resume-parsing er ofte integrert med søkersporingssystemer, og skaper en sømløs og sentralisert database med kandidatinformasjon. Denne integrasjonen forenkler enkel tilgang til kandidatdata og forbedrer den generelle systemeffektiviteten.
- skalerbarhet: Etter hvert som antallet jobbsøknader øker, blir gjenoppta-parsing stadig mer verdifull. Det lar organisasjoner håndtere store mengder CV-er uten at det går på bekostning av kvaliteten på kandidatscreeningen.
- Forbedret kandidaterfaring: Ved å redusere tiden det tar å gå gjennom CV-er og ta avgjørelser, bidrar gjenoppta-parsing til en raskere og mer strømlinjeformet ansettelsesprosess. Dette kan resultere i en mer positiv opplevelse for kandidatene, ettersom de får raskere svar og tilbakemeldinger.
Tips for effektiv CV-parsing
For rekrutterere som har som mål å maksimere fordelene ved å gjenoppta parsing, kan flere tips øke effektiviteten og effektiviteten i ansettelsesprosessen. For det første er det viktig å regelmessig oppdatere og vedlikeholde parsingreglene i ATS for å tilpasse seg spesifikke ansettelsesbehov og endrede jobbkrav. Dette sikrer at systemet nøyaktig trekker ut relevant informasjon fra CV-er.
Rekrutterere bør også etablere klare og standardiserte kriterier for analysering og screening for å opprettholde konsistens på tvers av kandidater. Regelmessig gjennomgang og raffinering av disse kriteriene basert på suksessen til tidligere ansettelser kan føre til mer nøyaktige kandidatmatcher.
Samarbeid med ansettelsesledere for å forstå nyanserte jobbkrav og bransjespesifikk terminologi er avgjørende. Denne kunnskapen hjelper deg med å lage eller justere parsingregler for å fange inn forviklingene ved hver rolle mer effektivt.
Integrasjon med andre rekrutteringsteknologier er tilrådelig. Sørg for at ATS- og analyseverktøyene fungerer sømløst sammen, og gir en sentralisert og strømlinjeformet prosess. Trening av rekrutterere i optimal bruk av analyseverktøy og regelmessig oppdatering av dem om eventuelle systemforbedringer kan bidra til deres ferdigheter.
Å holde seg informert om fremskritt innen analyseteknologi og utforske oppdateringer til eksisterende verktøy hjelper rekrutterere å utnytte de nyeste funksjonene og forbedringene. Regelmessig overvåking av nøyaktigheten av parseresultater og å søke tilbakemelding fra rekrutteringsteamet kan føre til kontinuerlig foredling av parsingsprosessen for bedre resultater.
Hva er utfordringene ved CV-parsing?
Variasjon i CV-formater: CVer kommer i ulike formater og stiler, noe som gjør det utfordrende for analyseverktøy å trekke ut informasjon nøyaktig når de står overfor ikke-standardiserte layouter, kreative design eller ukonvensjonell innholdsplassering.
Inkonsekvenser i datapresentasjon: Kandidater kan presentere informasjon på inkonsekvente måter, ved å bruke annen terminologi eller variasjoner av samme ferdighet. Dette kan føre til utfordringer med å standardisere og kategorisere data under parsing.
Komplekse stillingstitler og beskrivelser: Parseverktøy kan slite med å forstå komplekse stillingstitler eller beskrivelser, spesielt i spesialiserte bransjer der stillingsroller kan ha unike eller ukonvensjonelle navn.
Håndtering av ustrukturerte data: Noen CV kan inneholde ustrukturerte data, for eksempel avsnitt eller fritekstseksjoner, som kan være utfordrende for analyseverktøy å analysere og kategorisere nøyaktig.
Flerspråklige CVer: CVer på flere språk utgjør en utfordring, ettersom analyseverktøyene må være dyktige i å forstå og trekke ut informasjon fra ulike språklige strukturer.
Mangel på kontekstforståelse: Parseverktøy kan ha problemer med å forstå konteksten til informasjon, noe som kan føre til potensiell feiltolkning av data, spesielt når det gjelder å identifisere relevansen til visse ferdigheter eller erfaringer.
Endringer i parsing-regler: Hyppige endringer i parsingsregler, enten det er på grunn av skiftende jobbkrav eller oppdateringer innen teknologi, kan påvirke nøyaktigheten av parsingprosessen og kreve kontinuerlige justeringer.
Overdreven avhengighet av søkeord: Noen verktøy for utvinning av CV er først og fremst avhengige av søkeordsamsvar, noe som kan føre til at kandidater med relevante ferdigheter overses som bruker annen terminologi eller frasering.
Håndtering av sensitiv informasjon: Å sikre riktig håndtering av sensitiv informasjon, for eksempel personlige opplysninger eller konfidensielle jobberfaringer, er avgjørende. Feil parsing kan potensielt avsløre slik informasjon for uautoriserte brukere.
Integrasjonsutfordringer: Å integrere verktøy for utvinning av CV med annen rekrutteringsprogramvare eller Applicant Tracking Systems (ATS) kan by på tekniske utfordringer. Det kan oppstå kompatibilitetsproblemer som påvirker den sømløse dataflyten.
Å takle disse utfordringene innebærer ofte en kombinasjon av teknologiske forbedringer, regelmessige oppdateringer av parsingsregler og kontinuerlig opplæring for rekrutterere for å manuelt gjennomgå og validere analyserte data.
Ønsker du å automatisere gjenoppta-parsing? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Automated ATS / Resume Parsing Workflows gratis.
Typer av CV Parser-programvare
Regelbaserte CV-parsere
Disse parserne fungerer basert på forhåndsdefinerte regler satt av brukeren eller systemadministratoren. Regler spesifiserer hvordan informasjon trekkes ut fra CV-er, slik at de kan tilpasses spesifikke krav.
Maskinlæringsbaserte parsere
Maskinlæringsalgoritmer brukes i disse parserne for å identifisere mønstre og lære av data. De kan tilpasse seg variasjoner i CV-formater og innhold, og forbedre nøyaktigheten over tid.
Hybrid CV-parsere
Ved å kombinere regelbaserte og maskinlæringstilnærminger tilbyr hybridparsere fleksibilitet og tilpasningsevne. De bruker forhåndsdefinerte regler, men kan også lære av nye data for å forbedre analyseringsnøyaktigheten.
Søkeordbaserte CV-parsere
Disse analysererne fokuserer på å identifisere spesifikke søkeord eller fraser som er relevante for jobbkravene. Selv om de er enkle, kan de overse variasjoner i språk og kontekst.
Semantiske CV-parsere
Semantiske analyser går utover søkeordsamsvar og tar sikte på å forstå betydningen og konteksten til informasjonen. De bruker semantisk analyse for å trekke ut mer nyansert innsikt om en kandidats ferdigheter og erfaringer.
Kontekstbevisste CV-parsere
Disse analysererne vurderer konteksten informasjonen presenteres i. De forstår relasjonene mellom ulike datapunkter og kan bedre tolke betydningen av hver enkelt informasjon.
Åpen kildekode CV-parsere
Åpen kildekode-parsere er fritt tilgjengelig for brukere å endre og tilpasse. Eksempler inkluderer spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit) og andre fellesskapsdrevne prosjekter.
Kommersielle CV-parsere
Tilbys av ulike leverandører, er kommersielle CV-parsere ofte mer funksjonsrike og kan inkludere tilleggsfunksjoner som integrasjon med Applicant Tracking Systems (ATS) og avansert rapportering.
Skybaserte CV-parsere
Disse parserne opererer på skyplattformer, og gir skalerbarhet og tilgjengelighet fra hvor som helst. De tilbyr ofte APIer for enkel integrering i eksisterende systemer.
Bransjespesifikke CV-parsere
Noen parsere er skreddersydd for spesifikke bransjer, og tar hensyn til den unike terminologien og kravene til visse jobbsektorer, som helsevesen, IT eller finans.
Å velge riktig type CV-parser avhenger av faktorer som organisasjonens spesifikke behov, kompleksiteten i ansettelsesprosessen og ønsket nivå av tilpasning og tilpasningsevne.
Hvordan velge en CV-parser?
Å velge en passende CV-parser er en avgjørelse som kan påvirke effektiviteten av ansettelsesprosessen betydelig. Begynn med å vurdere nøyaktigheten og analysefunksjonene til verktøyet. Sørg for at den kan håndtere ulike CV-formater, språk og komplekse datastrukturer effektivt. Tilpasning er viktig, så velg en parser som lar deg definere og justere parsingregler i henhold til din bransje, organisasjon og spesifikke jobbkrav.
Integrasjon med ditt eksisterende Applicant Tracking System (ATS) eller annen rekrutteringsprogramvare er nødvendig for sømløse arbeidsflyter og redusert manuell dataregistrering. Se etter et CV-uttrekksverktøy med maskinlæringsmuligheter, da dette forbedrer tilpasningsevnen og forbedrer evnen til å håndtere varierende CV-formater over tid. Evaluer verktøyets funksjoner for søkeordsamsvar og vurder funksjoner for semantisk analyse, som går utover nøkkelord for å forstå betydningen og konteksten til informasjon.
Å adressere bekymringer om datasikkerhet er også nøkkelen. Sørg for at CV-parseren overholder databeskyttelsesstandarder og samsvar over hele verden samtidig som den respekterer organisasjonens retningslinjer. Skalerbarhet er en annen viktig faktor, spesielt hvis rekrutteringsprosessen din involverer et høyt volum av CVer.
Et intuitivt og brukervennlig grensesnitt fremmer effektiv adopsjon av rekrutterere og ansettelsesledere. Undersøk omdømmet til leverandøren som leverer CV-parseren, inkludert anmeldelser, attester og casestudier. Vurder nivået på kundestøtte og opplæring som tilbys. Vurder den totale kostnaden, inkludert abonnementsavgifter og implementeringskostnader, mens du også vurderer den potensielle avkastningen på investeringen i form av tids- og ressursbesparelser.
Når det er mulig, utforsk alternativer som tilbyr en prøveperiode eller en demo. Dette lar deg teste funksjonaliteten til CV-parseren i et virkelighetsscenario og bestemme dens kompatibilitet med organisasjonens unike behov.
Ved å vurdere disse faktorene nøye, kan du velge en CV-parser som stemmer overens med dine mål, forbedrer rekrutteringseffektiviteten og forbedrer kvaliteten på kandidatutvelgelsen.
Nanonetter: The Top Resume Parsing Software
Nanonets er en av de ledende programvareløsningene for CV-parsing som bruker banebrytende AI og maskinlæringsteknologi for å trekke ut informasjon fra CV-er med høy nøyaktighet og effektivitet. Den er utviklet for å hjelpe organisasjoner med å effektivisere rekrutteringsprosessene sine, spare tid og øke produktiviteten.
- Rekrutteringsautomatisering: Nanonets' CV Parser kan hjelpe rekrutterere med å automatisere rekrutteringsprosessen ved å trekke ut relevant informasjon fra CV-er og spare tid på manuell screening. For eksempel kan en rekrutterer bruke Nanonets til å trekke ut kandidatdetaljer som navn, e-post, telefonnummer, arbeidserfaring, utdanningsdetaljer og ferdigheter fra en CV på sekunder, og dermed eliminere behovet for å gå gjennom hver CV manuelt.
- Søkersporingssystem: Nanonetter kan brukes til å lage et søkersporingssystem som automatisk analyserer CVer og rangerer dem i henhold til deres relevans for en stillingsannonse. For eksempel kan en bedrift bruke Nanonets til å trekke ut nøkkelord fra CV-er som samsvarer med stillingsannonsen og rangere kandidater basert på hvor godt CV-ene deres samsvarer med kravene.
- Overholdelsesscreening: Nanonetter kan hjelpe selskaper med å sikre overholdelse av regulatoriske krav ved å identifisere CVer som inneholder sensitiv informasjon som personnummer, kredittkortinformasjon eller andre personlige detaljer. For eksempel kan et HR-team bruke Nanonets til å skanne CVer for informasjon som bryter med GDPR, HIPAA eller andre personvernforskrifter.
- Talentledelse: Nanonetter kan brukes til å administrere talent i en organisasjon ved å trekke ut relevant informasjon fra ansattes CV og lage en omfattende talentdatabase. For eksempel kan et HR-team bruke Nanonets til å trekke ut detaljer som stillingsbetegnelser, avdelinger, arbeidserfaring og resultatmålinger fra ansattes CV og bruke disse dataene til å identifisere høypotensiale medarbeidere for forfremmelser eller utviklingsmuligheter.
- onboarding: Nanonetter kan bidra til å strømlinjeforme innføringsprosessen ved automatisk å trekke ut informasjon fra nye medarbeider-CV og fylle den inn i HR-systemer. For eksempel kan en bedrift bruke Nanonets til å trekke ut nye medarbeiderdetaljer som navn, e-post, telefonnummer og stillingstittel fra CV-en og automatisk legge dem til i HR-systemer som lønn, fordeler og tidsregistrering.
Nanonets er også svært tilpassbar, slik at organisasjoner kan skreddersy programvaren til deres spesifikke behov. Den støtter flere språk, noe som gjør den ideell for globale organisasjoner som rekrutterer fra forskjellige regioner. I tillegg kan det integreres med ulike HR-systemer, inkludert søkersporingssystemer (ATS), menneskelige ressursinformasjonssystemer (HRIS) og talentstyringssystemer (TMS).
Hvis du leter etter en uproblematisk automatisert ATS for din SMB/oppstart, kan en av våre AI-eksperter hjelpe deg med å lage din personlige automatiserte ATS-arbeidsflyt.
Ønsker du å automatisere gjenoppta-parsing? Se ikke lenger! Prøv Nanonets Automated ATS / Resume Parsing Workflows gratis.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://nanonets.com/blog/resume-parsing-blog/
- :er
- :hvor
- $OPP
- a
- evne
- Om oss
- adgang
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- Ifølge
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- tvers
- tilpasse
- legge til
- Ytterligere
- I tillegg
- justere
- justering
- justeringer
- Adopsjon
- avansert
- fremskritt
- tilrådelig
- påvirker
- AI
- sikte
- Sikter
- algoritmer
- justere
- Justerer
- tillate
- tillater
- også
- blant
- an
- analyse
- analysere
- analyser
- analyserer
- og
- En annen
- noen
- hvor som helst
- APIer
- søkere
- søknader
- tilnærming
- tilnærminger
- hensiktsmessig
- ER
- oppstår
- AS
- aspekter
- håper
- vurdere
- vurdere
- ATS
- forsøk
- attributter
- automatisere
- Automatisert
- automatisk
- Automatisere
- tilgjengelig
- basert
- BE
- blir
- begynne
- Fordeler
- Bedre
- mellom
- Beyond
- Bias
- Blogg
- bygge
- men
- by
- CAN
- kandidat
- kandidat screening
- kandidater
- evner
- fangst
- kort
- nøye
- saken
- Casestudier
- kategorisering
- sentralisert
- viss
- utfordre
- utfordringer
- utfordrende
- Endringer
- endring
- Velg
- fjerne
- klikk
- tett
- Cloud
- kombinasjon
- Kom
- kommer
- kommersiell
- Samfunnsdrevet
- Selskaper
- Selskapet
- sammenligne
- sammenlignet
- kompatibilitet
- fullføre
- komplekse
- kompleksitet
- samsvar
- omfattende
- kompromittere
- bekymringer
- Vurder
- hensyn
- vurderer
- konsistent
- kontakt
- inneholde
- innhold
- kontekst
- kontinuerlig
- bidra
- bidrar
- konvertere
- Kostnad
- Kostnader
- kunne
- skape
- skaper
- Opprette
- Kreativ
- kreditt
- kredittkort
- kriterier
- avgjørende
- skikk
- kunde
- Kundeservice
- tilpasses
- tilpasning
- skjærekant
- dato
- dataregistrering
- datapunkter
- personvern
- databeskyttelse
- datasikkerhet
- Database
- avgjørelse
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- definere
- Demo
- avdelinger
- avhenger
- designet
- design
- ønsket
- detaljer
- Bestem
- Utvikling
- forskjellig
- direkte
- diverse
- dokument
- gjør
- to
- under
- hver enkelt
- enklere
- lett
- lett
- Kunnskap
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektivitet
- effektiv
- element
- kvalifisert
- eliminerer
- eliminere
- emalje
- ansatt
- Ansatt
- ansattes detaljer
- ansatte
- forbedre
- forbedringer
- Forbedrer
- sikre
- sikrer
- sikrer
- entry
- feil
- spesielt
- avgjørende
- etablere
- evaluere
- evaluere
- utvikling
- eksempel
- eksempler
- Excel
- eksisterende
- erfaring
- Erfaringer
- ekspertise
- eksperter
- utforske
- Utforske
- trekke ut
- utdrag
- ekstrakter
- møtt
- forenkler
- faktorer
- FAST
- raskere
- Egenskaper
- tilbakemelding
- avgifter
- Felt
- filtrere
- finansiere
- Finn
- fleksibilitet
- flyten
- Fokus
- Til
- format
- Gratis
- fritt
- hyppig
- fra
- funksjonalitet
- funksjonalitet
- videre
- GDPR
- få
- Global
- Go
- Mål
- gripe
- veilede
- håndtere
- Håndtering
- Ha
- helsetjenester
- hjelpe
- hjelper
- Høy
- svært
- satte
- Ansetter
- Hvordan
- Hvordan
- hr
- HTTPS
- menneskelig
- MENNESKELIG RESSURS
- Hybrid
- ideell
- identifiserer
- identifisere
- identifisering
- if
- Påvirkning
- gjennomføring
- viktig
- forbedringer
- forbedrer
- bedre
- in
- inkludere
- Inkludert
- Øke
- øker
- stadig
- individer
- bransjer
- industri
- bransjespesifikke
- informasjon
- Informasjonssystemer
- informert
- inngang
- innsikt
- instruksjoner
- integrert
- Integrering
- integrering
- Interface
- inn
- forviklinger
- intuitiv
- undersøke
- investering
- innebærer
- utstedelse
- saker
- IT
- DET ER
- Jobb
- Jobb titler
- JSON
- nøkkel
- nøkkelord
- kunnskap
- Språk
- språk
- stor
- større
- siste
- føre
- ledende
- LÆRE
- læring
- Nivå
- nivåer
- Leverage
- i likhet med
- ll
- Se
- ser
- maskin
- maskinlæring
- vedlikeholde
- gjøre
- Making
- administrer
- ledelse
- Ledere
- Manipulasjon
- måte
- håndbok
- manuelt
- mange
- Match
- fyrstikker
- matchende
- Maksimer
- Kan..
- betyr
- Metrics
- millioner
- modifisere
- overvåking
- mer
- mer effektivt
- flere
- navn
- navn
- Naturlig
- Naturlig språk
- nødvendig
- Trenger
- behov
- Ny
- Nei.
- Antall
- tall
- OCR
- of
- tilby
- tilbudt
- ofte
- on
- onboarding
- ONE
- pågående
- betjene
- Muligheter
- optimal
- alternativer
- or
- rekkefølge
- organisasjon
- organisasjoner
- organiserer
- organisering
- Annen
- vår
- utfall
- produksjon
- enn
- samlet
- parametere
- spesielt
- Past
- mønstre
- lønn
- utføre
- ytelse
- perioden
- personlig
- Personlig
- telefon
- setninger
- plukke
- brikke
- plassering
- Plattformer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poeng
- Politikk
- posisjon
- positiv
- mulig
- potensiell
- potensielt
- forhåndsdefinert
- presentere
- presentasjon
- presentert
- primært
- privatliv
- prosess
- Prosesser
- produktivitet
- Profil
- Profiler
- program
- programmer
- prosjekter
- fremmer
- Kampanjer
- ordentlig
- beskyttelse
- gi
- kvalifikasjoner
- kvalifisert
- kvalitet
- raskere
- raskt
- rangerer
- rekkene
- virkelige verden
- motta
- mottak
- rekrutt
- rekruttering
- rekruttering
- Redusert
- reduserer
- redusere
- raffinering
- regioner
- regelmessig
- regelmessig
- forskrifter
- regulatorer
- Relasjoner
- relevans
- relevant
- pålitelig
- avhengige
- Rapportering
- omdømme
- krever
- påkrevd
- Krav
- ressurs
- respektere
- svar
- resultere
- Resultater
- gjenoppta
- gjenoppta parser
- retur
- anmeldelse
- gjennomgå
- Anmeldelser
- ikke sant
- Risiko
- Rolle
- roller
- regler
- s
- samme
- Spar
- lagret
- besparende
- Besparelser
- skalerbarhet
- skanne
- skanner
- scenario
- screening
- sømløs
- sømløst
- Søk
- søk
- søker
- sekunder
- seksjoner
- sektorer
- sikkerhet
- søker
- segregert
- velg
- utvalg
- sensitive
- Sequence
- sett
- sett
- flere
- bør
- betydning
- betydelig
- Enkelt
- enkelt
- ferdighet
- ferdigheter
- SMB
- So
- selskap
- Software
- løsning
- Solutions
- noen
- kilde
- Sourcing
- spesialisert
- spesifikk
- spesifisert
- hastigheter
- standardisert
- standardisere
- standarder
- oppstart
- blir
- oppbevare
- butikker
- Strategisk
- effektivisere
- strømlinjeformet
- effektiviserer
- struktur
- strukturert
- strukturer
- Struggle
- studier
- stiler
- abonnement
- suksess
- slik
- egnet
- støtte
- Støtter
- system
- Systemer
- skreddersydd
- tar
- ta
- Talent
- målrettet
- lag
- Teknisk
- teknologisk
- Technologies
- Teknologi
- terminologi
- vilkår
- test
- Det
- De
- informasjonen
- deres
- Dem
- deretter
- Der.
- Disse
- de
- denne
- tusener
- Gjennom
- Dermed
- tid
- tips
- Tittel
- titler
- til
- sammen
- verktøy
- verktøykasse
- verktøy
- topp
- Sporing
- Kurs
- Treet
- prøve
- prøve
- typen
- uautorisert
- ukonvensjonell
- forstå
- forståelse
- unik
- Oppdater
- oppdateringer
- oppdatering
- bruk
- bruke
- brukt
- Bruker
- brukervennlig
- Brukere
- bruker
- ved hjelp av
- VALIDERE
- Verdifull
- variasjoner
- ulike
- Varierende
- leverandør
- leverandører
- vital
- volum
- måter
- we
- Hva
- Hva er
- når
- om
- hvilken
- mens
- HVEM
- hvem sin
- vil
- med
- innenfor
- uten
- Arbeid
- arbeide sammen
- arbeidsflyt
- arbeidsflyt
- verdensomspennende
- ville
- XML
- år
- du
- Din
- zephyrnet