Bir yıl içinde bir şirket, istekli adaylardan binlerce özgeçmiş alıyor olabilir. Daha büyük şirketler milyonlarca özgeçmiş alabilir. Bir özgeçmiş veri tabanı oluşturmaları gerekiyor. Özgeçmişleri manuel olarak işlemek, düzenlemek ve doğru adayları seçmek için bunları analiz etmek göz korkutucudur. Bireylerin özgeçmişleri manuel olarak ele alması durumunda da bir önyargı unsuru vardır.
Bu soruna hızlı ve etkili bir çözüm var. Bir CV ayrıştırıcı yazılımı binlerce özgeçmişi tarar ve yapılandırılmamış özgeçmiş verilerini, makine tarafından okunabilir çıktıya çıkarılabilecek yapılandırılmış bir formata dönüştürür. Özgeçmiş verilerini otomatik olarak saklar, düzenler ve analiz eder. İşveren, tek bir tıklamayla, belirtilen niteliklere, beceri düzeylerine ve deneyime sahip bir iş için uygun adaylar hakkında gerekli bilgileri alabilecek konumda olacaktır.
Bu blogda özgeçmiş ayrıştırmanın ne olduğunu, nasıl yardımcı olabileceğini ve özgeçmiş analiz yazılımının nasıl seçileceğini keşfedeceğiz.
Özgeçmiş Ayrıştırma nedir?
Özgeçmiş ayrıştırma, serbest biçimli özgeçmişleri otomatik olarak yapılandırılmış bir bilgi kümesine dönüştürmek ve bu tür bilgileri daha fazla manipülasyon için saklamak için teknolojinin kullanılmasıdır. Özgeçmiş verilerini düzenler ve analiz eder.
Özgeçmiş ayrıştırıcıları, özgeçmiş belgesini taramak için tasarlanmış programlardır.
analiz edin ve işe alımla ilgili bilgileri çıkarın. Çıkarılan
bilgiler iletişim bilgileri, eğitim, beceriler ve iş deneyimi gibi çeşitli alanlara ve parametrelere ayrılmıştır. Girdiyi bir dizi program talimatı olarak alır ve bir veri yapısı, yani bir 'ayrıştırma ağacı' oluşturmaya çalışır.
Özgeçmiş Ayrıştırıcı Yazılımı Nasıl Çalışır?
Özgeçmiş ayrıştırma yazılımı özgeçmişleri analiz eder, gerekli bilgileri çıkarır ve bilgilerin her özgeçmiş için benzersiz bir girişle bir veritabanına girmesine olanak tanır.
Özgeçmişteki yapılandırılmamış bilgileri, kolayca aranabilen, sıralanabilen ve karşılaştırılabilen, kullanılabilir, standartlaştırılmış bir formata dönüştürür. Bilgiler daha sonra otomatik olarak kaydedilir ve belirli uzmanlık setlerini arayan kullanıcı tarafından erişilebilir.
Anahtar Kelime Çıkarma sürecinde özgeçmiş ayrıştırıcı, adayları becerilerine ve eğitimlerine göre filtrelemek için kullanılan özgeçmişten ilgili anahtar kelimeleri ve cümleleri tanımlar. İşe alım görevlileri için yararlı olan kişisel bilgiler, eğitim, beceriler, deneyim ve daha pek çok alan ve özellikten bilgi çıkararak bir aday profili oluşturur.
Çok sayıda başvuru sahibi arasından uygun adayları bulmak için özel arama kriterleri ekleyebilirsiniz. Çıktı Excel (.xls), JSON veya XML olacaktır.
Devam Ayrıştırmanın Faydaları
- Zaman verimliliği: Özgeçmiş ayrıştırma, ilgili bilgileri özgeçmişlerden otomatik olarak çıkararak zaman tasarrufu sağlar. Bu, manuel veri girişi ihtiyacını ortadan kaldırarak işe alım görevlilerinin ve işe alım yöneticilerinin işe alım sürecinin daha stratejik yönlerine odaklanmasına olanak tanır.
- Artan Verimlilik: Otomatik CV ayrıştırma, tarama ve kısa listeye alma sürecini hızlandırır. İşe alım uzmanları, belirli kriterlere göre nitelikli adayları hızlı bir şekilde belirleyebilir, bu da daha verimli iş akışına ve daha hızlı karar almaya olanak sağlar.
- Geliştirilmiş Doğruluk: Manuel veri girişi, yazım hataları veya gözden kaçan ayrıntılar gibi hatalara açıktır. Özgeçmiş ayrıştırma, bilgilerin doğrudan özgeçmişlerden çıkarılmasını otomatikleştirerek yanlışlıklar riskini azaltır ve verilerin tutarlı ve güvenilir olmasını sağlar.
- Standardizasyon: Özgeçmiş ayrıştırma, aday verilerinin formatının standartlaştırılmasına yardımcı olur. Bilgileri yapılandırılmış bir şekilde çıkararak işe alım görevlilerinin adayları standart kriterlere göre karşılaştırmasını ve değerlendirmesini kolaylaştırır.
- Anahtar Kelime Eşleme: Birçok ATS ve işe alım aracı, aday profillerini iş tanımlarıyla eşleştirmek için CV ayrıştırmayı kullanır. Bu, beceri ve nitelikleri bir işin özel gereksinimlerine uygun olan adayların belirlenmesine yardımcı olarak aday eşleştirmenin doğruluğunu artırır.
- Özelleştirme: İşe alım uzmanları, özellikle kendi işe alım ihtiyaçlarıyla ilgili bilgileri çıkarmak için özel ayrıştırma kuralları oluşturabilirler. Bu, adayları taramak için daha özel bir yaklaşıma olanak tanır.
- Gelişmiş Arama Yetenekleri: Ayrıştırılmış verilerle işe alım uzmanları, belirli becerilere, deneyime veya niteliklere sahip adayları hızlı bir şekilde bulmak için gelişmiş aramalar gerçekleştirebilir. Bu, aday kaynak bulma sürecini kolaylaştırır ve daha hedefli bir arama yapılmasını sağlar.
- ATS ile entegrasyon: Özgeçmiş ayrıştırma genellikle Başvuru Takip Sistemleriyle entegre olarak aday bilgilerinin kesintisiz ve merkezi bir veritabanını oluşturur. Bu entegrasyon aday verilerine kolay erişimi kolaylaştırır ve genel sistem verimliliğini artırır.
- Ölçeklenebilirlik: İş başvurularının hacmi arttıkça özgeçmiş ayrıştırma giderek daha değerli hale gelir. Kuruluşların, aday tarama kalitesinden ödün vermeden büyük miktarda özgeçmişi yönetmesine olanak tanır.
- Gelişmiş Aday Deneyimi: Özgeçmişleri incelemek ve karar vermek için gereken süreyi azaltarak özgeçmiş ayrıştırma, daha hızlı ve daha akıcı bir işe alım sürecine katkıda bulunur. Bu, daha hızlı yanıt ve geri bildirim aldıkları için adaylar için daha olumlu bir deneyimle sonuçlanabilir.
Etkili Özgeçmiş Ayrıştırma İpuçları
Özgeçmiş ayrıştırmanın faydalarını en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan işe alım uzmanları için çeşitli ipuçları, işe alım sürecinde verimliliği ve etkinliği artırabilir. İlk olarak, belirli işe alım ihtiyaçları ve değişen iş gereksinimlerine uyum sağlamak için ATS içindeki ayrıştırma kurallarını düzenli olarak güncellemek ve sürdürmek önemlidir. Bu, sistemin özgeçmişlerden ilgili bilgileri doğru bir şekilde çıkarmasını sağlar.
İşe alma görevlileri ayrıca adaylar arasında tutarlılığı sürdürmek amacıyla ayrıştırma ve tarama için açık ve standartlaştırılmış kriterler oluşturmalıdır. Bu kriterlerin geçmişteki işe alımların başarısına göre düzenli olarak gözden geçirilmesi ve hassaslaştırılması, daha doğru aday eşleşmelerine yol açabilir.
İncelikli iş gereksinimlerini ve sektöre özgü terminolojiyi anlamak için işe alım yöneticileriyle işbirliği yapmak çok önemlidir. Bu bilgi, her rolün karmaşıklıklarını daha etkili bir şekilde yakalamak için ayrıştırma kurallarının oluşturulmasına veya ayarlanmasına yardımcı olur.
Diğer işe alım teknolojileriyle entegrasyon tavsiye edilir. ATS ve ayrıştırma araçlarının sorunsuz bir şekilde birlikte çalışarak merkezi ve kolaylaştırılmış bir süreç sağladığından emin olun. İşe alım görevlilerini ayrıştırma araçlarının en iyi şekilde kullanılması konusunda eğitmek ve onları sistem iyileştirmeleri konusunda düzenli olarak güncellemek yeterliliklerine katkıda bulunabilir.
Dahası, ayrıştırma teknolojisindeki gelişmeler hakkında bilgi sahibi olmak ve mevcut araçlardaki güncellemeleri keşfetmek, işe alım görevlilerinin en son özelliklerden ve iyileştirmelerden faydalanmasına yardımcı olur. Ayrıştırma sonuçlarının doğruluğunun düzenli olarak izlenmesi ve işe alım ekibinden geri bildirim alınması, daha iyi sonuçlar için ayrıştırma sürecinin sürekli olarak iyileştirilmesine yol açabilir.
Özgeçmiş Ayrıştırmanın Zorlukları Nelerdir?
Özgeçmiş Formatlarındaki Değişkenlik: Özgeçmişlerin çeşitli biçim ve tarzlarda olması, standart dışı düzenler, yaratıcı tasarımlar veya alışılmamış içerik yerleştirmeyle karşılaşıldığında ayrıştırma araçlarının bilgileri doğru bir şekilde çıkarmasını zorlaştırır.
Veri Sunumundaki Tutarsızlıklar: Adaylar, farklı terminoloji veya aynı becerinin varyasyonlarını kullanarak bilgileri tutarsız şekillerde sunabilirler. Bu, ayrıştırma sırasında verilerin standartlaştırılmasında ve sınıflandırılmasında zorluklara yol açabilir.
Karmaşık İş Unvanları ve Tanımları: Ayrıştırma araçları, özellikle iş rollerinin benzersiz veya alışılmadık adlara sahip olabildiği uzmanlaşmış endüstrilerde, karmaşık iş unvanlarını veya tanımlarını anlamakta zorlanabilir.
Yapılandırılmamış Verilerin İşlenmesi: Bazı özgeçmişler, ayrıştırma araçlarının doğru bir şekilde analiz etmesi ve kategorize etmesi zor olabilecek paragraflar veya serbest metin bölümleri gibi yapılandırılmamış veriler içerebilir.
Çok Dilli Özgeçmişler: Ayrıştırma araçlarının farklı dil yapılarından bilgileri anlama ve çıkarma konusunda yetkin olması gerektiğinden, birden çok dilde özgeçmişler zorluk teşkil etmektedir.
Bağlam Anlama Eksikliği: Ayrıştırma araçları, bilginin bağlamını kavramakta zorlanabilir ve bu da, özellikle belirli becerilerin veya deneyimlerin alaka düzeyinin belirlenmesi söz konusu olduğunda, verilerin potansiyel olarak yanlış yorumlanmasına yol açabilir.
Ayrıştırma Kurallarındaki Değişiklikler: Gelişen iş gereksinimleri veya teknolojideki güncellemeler nedeniyle ayrıştırma kurallarında sık sık yapılan değişiklikler, ayrıştırma işleminin doğruluğunu etkileyebilir ve sürekli ayarlamalar gerektirebilir.
Anahtar Kelimelere Aşırı Güvenmek: Bazı özgeçmiş çıkarma araçları öncelikle anahtar kelime eşleştirmeye dayanır; bu da, farklı terminoloji veya ifadeler kullanan, ilgili becerilere sahip adayların gözden kaçırılmasına neden olabilir.
Hassas Bilgilerin Kullanımı: Kişisel ayrıntılar veya gizli iş deneyimleri gibi hassas bilgilerin doğru şekilde işlenmesinin sağlanması çok önemlidir. Yanlış ayrıştırma, bu tür bilgilerin yetkisiz kullanıcıların eline geçmesine neden olabilir.
Entegrasyon Zorlukları: Özgeçmiş çıkarma araçlarını diğer işe alım yazılımlarıyla veya Başvuru Takip Sistemleriyle (ATS) entegre etmek teknik zorluklar ortaya çıkarabilir. Sorunsuz veri akışını etkileyen uyumluluk sorunları ortaya çıkabilir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek genellikle teknolojik iyileştirmelerin, ayrıştırma kurallarında düzenli güncellemelerin ve işe alım görevlilerinin ayrıştırılan verileri manuel olarak incelemesi ve doğrulaması için sürekli eğitimin bir kombinasyonunu içerir.
Özgeçmiş Ayrıştırmayı otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Otomatikleştirilmiş ATS'yi / İş Akışlarını Ayrıştırmaya Devam Et'i ücretsiz deneyin.
Özgeçmiş Ayrıştırıcı Yazılım Türleri
Kural Tabanlı Özgeçmiş Ayrıştırıcıları
Bu ayrıştırıcılar, kullanıcı veya sistem yöneticisi tarafından belirlenen önceden tanımlanmış kurallara göre çalışır. Kurallar, özgeçmişlerden bilgilerin nasıl çıkarılacağını belirleyerek özgeçmişlerin belirli gereksinimlere göre özelleştirilebilmesini sağlar.
Makine Öğrenimi Tabanlı Ayrıştırıcılar
Bu ayrıştırıcılarda kalıpları tanımlamak ve verilerden öğrenmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. Özgeçmiş formatları ve içeriğindeki değişikliklere uyum sağlayarak zaman içinde doğruluğu artırabilirler.
Hibrit Özgeçmiş Ayrıştırıcıları
Kural tabanlı ve makine öğrenimi yaklaşımlarını birleştiren hibrit ayrıştırıcılar esneklik ve uyarlanabilirlik sunar. Önceden tanımlanmış kuralları kullanırlar ancak aynı zamanda ayrıştırma doğruluğunu artırmak için yeni verilerden de öğrenebilirler.
Anahtar Kelime Tabanlı Özgeçmiş Ayrıştırıcıları
Bu ayrıştırıcılar, iş gereklilikleriyle alakalı belirli anahtar kelimeleri veya kelime öbeklerini tanımlamaya odaklanır. Basit olmasına rağmen dil ve bağlamdaki farklılıkları gözden kaçırabilirler.
Semantik Özgeçmiş Ayrıştırıcıları
Anlamsal ayrıştırıcılar, anahtar kelime eşleştirmenin ötesine geçer ve bilginin anlamını ve bağlamını anlamayı amaçlar. Bir adayın becerileri ve deneyimleri hakkında daha ayrıntılı bilgiler elde etmek için anlamsal analizden yararlanırlar.
Bağlama Duyarlı Devam Ayrıştırıcıları
Bu ayrıştırıcılar bilginin sunulduğu bağlamı dikkate alır. Farklı veri noktaları arasındaki ilişkileri anlarlar ve her bir bilgi parçasının önemini daha iyi yorumlayabilirler.
Açık Kaynak Özgeçmiş Ayrıştırıcıları
Açık kaynak ayrıştırıcılar, kullanıcıların değiştirmesi ve uyarlaması için ücretsiz olarak mevcuttur. Örnekler arasında spaCy, NLTK (Doğal Dil Araç Takımı) ve diğer topluluk odaklı projeler yer almaktadır.
Ticari Özgeçmiş Ayrıştırıcıları
Çeşitli satıcılar tarafından sunulan ticari özgeçmiş ayrıştırıcıları genellikle daha zengin özelliklere sahiptir ve Başvuru Takip Sistemleri (ATS) ile entegrasyon ve gelişmiş raporlama gibi ek işlevler içerebilir.
Bulut Tabanlı Özgeçmiş Ayrıştırıcıları
Bu ayrıştırıcılar bulut platformlarında çalışarak her yerden ölçeklenebilirlik ve erişilebilirlik sağlar. Genellikle mevcut sistemlere kolay entegrasyon için API'ler sunarlar.
Sektöre Özel Özgeçmiş Ayrıştırıcılar
Bazı ayrıştırıcılar, sağlık hizmetleri, BT veya finans gibi belirli iş sektörlerinin benzersiz terminolojisi ve gereksinimleri dikkate alınarak belirli sektörler için özel olarak tasarlanmıştır.
Doğru özgeçmiş ayrıştırıcı türünü seçmek, kuruluşun özel ihtiyaçları, işe alma sürecinin karmaşıklığı ve istenen düzeyde özelleştirme ve uyarlanabilirlik gibi faktörlere bağlıdır.
Özgeçmiş Ayrıştırıcısı Nasıl Seçilir?
Uygun bir özgeçmiş ayrıştırıcısının seçilmesi, işe alım sürecinizin verimliliğini önemli ölçüde etkileyebilecek bir karardır. Aracın doğruluğunu ve ayrıştırma yeteneklerini değerlendirerek başlayın. Çeşitli özgeçmiş formatlarını, dilleri ve karmaşık veri yapılarını etkili bir şekilde işleyebildiğinden emin olun. Özelleştirme önemlidir, bu nedenle ayrıştırma kurallarını sektörünüze, kuruluşunuza ve belirli iş gereksinimlerinize göre tanımlamanıza ve ayarlamanıza olanak tanıyan bir ayrıştırıcıyı tercih edin.
Sorunsuz iş akışları ve manuel veri girişinin azaltılması için mevcut Başvuru Takip Sisteminiz (ATS) veya diğer işe alım yazılımınızla entegrasyon gereklidir. Makine öğrenimi yeteneklerine sahip bir özgeçmiş çıkarma aracı arayın; çünkü bu, uyarlanabilirliği artırır ve zaman içinde değişen özgeçmiş formatlarını işleme yeteneğini geliştirir. Aracın anahtar kelime eşleştirme yeteneklerini değerlendirin ve bilginin anlamını ve bağlamını anlamak için anahtar kelimelerin ötesine geçen anlamsal analiz özelliklerini göz önünde bulundurun.
Veri güvenliği endişelerinin ele alınması da çok önemlidir. Özgeçmiş ayrıştırıcının, kuruluşunuzun politikalarına saygı gösterirken dünya çapındaki veri koruma standartlarına ve uyumluluklarına uyduğundan emin olun. Ölçeklenebilirlik, özellikle işe alım süreciniz yüksek miktarda özgeçmiş içeriyorsa, bir başka hayati husustur.
Sezgisel ve kullanıcı dostu bir arayüz, işe alım görevlileri ve işe alım yöneticileri tarafından verimli bir şekilde benimsenmesini destekler. İncelemeler, referanslar ve vaka çalışmaları da dahil olmak üzere özgeçmiş ayrıştırıcıyı sağlayan satıcının itibarını araştırın. Sunulan müşteri desteği ve eğitim düzeyini değerlendirin. Abonelik ücretleri ve uygulama maliyetleri de dahil olmak üzere genel maliyeti göz önünde bulundurun ve aynı zamanda zaman ve kaynak tasarrufu açısından potansiyel yatırım getirisini de değerlendirin.
Mümkün olduğunda deneme süresi veya demo sunan seçenekleri keşfedin. Bu, özgeçmiş ayrıştırıcının işlevselliğini gerçek dünya senaryosunda test etmenize ve kuruluşunuzun benzersiz ihtiyaçlarıyla uyumluluğunu belirlemenize olanak tanır.
Bu faktörleri dikkatlice göz önünde bulundurarak hedeflerinizle uyumlu, işe alım verimliliğini artıran ve aday seçiminin kalitesini artıran bir özgeçmiş ayrıştırıcı seçebilirsiniz.
Nanonets: En İyi Özgeçmiş Ayrıştırma Yazılımı
Nanonets, en son yapay zekayı kullanan lider özgeçmiş ayrıştırma yazılım çözümlerinden biridir ve özgeçmişlerden bilgi çıkarmak için makine öğrenimi teknolojisi yüksek doğruluk ve verimlilik ile. Kuruluşların işe alım süreçlerini kolaylaştırmasına, zamandan tasarruf etmesine ve üretkenliği artırmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
- İşe Alım Otomasyonu: Nanonets'in Özgeçmiş Ayrıştırıcısı özgeçmişlerden ilgili bilgileri çıkararak ve manuel taramada zamandan tasarruf ederek işe alım görevlilerinin işe alım süreçlerini otomatikleştirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, bir işe alım uzmanı, bir özgeçmişten isim, e-posta, telefon numarası, iş deneyimi, eğitim ayrıntıları ve beceriler gibi aday ayrıntılarını saniyeler içinde çıkarmak için Nanonets'i kullanabilir, böylece her özgeçmişin manuel olarak gözden geçirilmesi ihtiyacını ortadan kaldırabilir.
- Başvuru Takip Sistemi: Nanonet'ler, özgeçmişleri otomatik olarak ayrıştıran ve bir iş ilanıyla alaka düzeyine göre sıralayan bir Aday İzleme Sistemi oluşturmak için kullanılabilir. Örneğin bir şirket, iş ilanıyla eşleşen özgeçmişlerden anahtar kelimeler çıkarmak ve adayları özgeçmişlerinin gereksinimlerle ne kadar yakından eşleştiğine göre sıralamak için Nanonets'i kullanabilir.
- Uyum Taraması: Nanonet'ler, sosyal güvenlik numaraları, kredi kartı bilgileri veya diğer kişisel ayrıntılar gibi hassas bilgiler içeren özgeçmişleri tanımlayarak şirketlerin yasal gerekliliklere uyum sağlamalarına yardımcı olabilir. Örneğin, bir İK ekibi, GDPR, HIPAA veya diğer veri gizliliği düzenlemelerini ihlal eden herhangi bir bilgi için özgeçmişleri taramak üzere Nanonets'i kullanabilir.
- Yetenek yönetimi: Nanonet'ler, çalışanların özgeçmişlerinden ilgili bilgileri çıkararak ve kapsamlı bir yetenek veri tabanı oluşturarak bir kuruluş içindeki yeteneği yönetmek için kullanılabilir. Örneğin, bir İK ekibi çalışanların özgeçmişlerinden iş unvanları, departmanlar, iş deneyimi ve performans ölçütleri gibi ayrıntıları çıkarmak için Nanonets'i kullanabilir ve bu verileri terfiler veya gelişim fırsatları için yüksek potansiyele sahip çalışanları belirlemek için kullanabilir.
- Onboarding: Nanonet'ler, yeni çalışan özgeçmişlerinden bilgileri otomatik olarak çıkararak ve bunları İK sistemlerine yerleştirerek işe alım sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir şirket özgeçmişlerinden ad, e-posta, telefon numarası ve iş unvanı gibi yeni çalışan ayrıntılarını çıkarmak ve bunları bordro, sosyal haklar ve zaman takibi gibi İK sistemlerine otomatik olarak eklemek için Nanonets'i kullanabilir.
Nanonets ayrıca son derece özelleştirilebilir olup, kuruluşların yazılımı kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlamasına olanak tanır. Birden çok dili destekleyerek, farklı bölgelerden işe alım yapan küresel kuruluşlar için idealdir. Ayrıca, başvuru takip sistemleri (ATS), insan kaynakları bilgi sistemleri (HRIS) ve yetenek yönetimi sistemleri (TMS) dahil olmak üzere çeşitli İK sistemleri ile entegre edilebilir.
KOBİ'niz/girişiminiz için sade bir otomatik ATS arıyorsanız, yapay zeka uzmanlarımızdan biri kişiselleştirilmiş otomatik ATS iş akışınızı oluşturmanıza yardımcı olabilir.
Özgeçmiş Ayrıştırmayı otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Başka yerde arama! Nanonets Otomatikleştirilmiş ATS'yi / İş Akışlarını Ayrıştırmaya Devam Et'i ücretsiz deneyin.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://nanonets.com/blog/resume-parsing-blog/
- :dır-dir
- :Neresi
- $UP
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- erişim
- ulaşabilme
- ulaşılabilir
- Göre
- Hesap
- doğruluk
- doğru
- tam olarak
- karşısında
- uyarlamak
- eklemek
- Ek
- Ayrıca
- ayarlamak
- ayar
- ayarlamaları
- Benimseme
- ileri
- gelişmeler
- tavsiye edilebilir
- etkileyen
- AI
- amaç
- hedefleyen
- algoritmalar
- hizalamak
- Hizalar
- Izin
- veriyor
- Ayrıca
- arasında
- an
- analiz
- çözümlemek
- analizler
- analiz
- ve
- Başka
- herhangi
- hiçbir yerde
- API'ler
- Başvuru sahipleri
- uygulamaları
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- uygun
- ARE
- ortaya
- AS
- yönleri
- can atan
- belirlemek
- Değerlendirme
- ATS
- Denemeler
- öznitelikleri
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- otomatik olarak
- ayrıca otomasyonun
- mevcut
- merkezli
- BE
- olur
- başlamak
- faydaları
- Daha iyi
- arasında
- Ötesinde
- önyargı
- Blog
- inşa etmek
- fakat
- by
- CAN
- aday
- aday gösterimi
- adaylar
- yetenekleri
- ele geçirmek
- kart
- dikkatlice
- dava
- Durum çalışmaları
- kategorize etme
- merkezi
- belli
- meydan okuma
- zorluklar
- zor
- değişiklikler
- değiştirme
- Klinik
- açık
- tıklayın
- yakından
- bulut
- kombinasyon
- nasıl
- geliyor
- ticari
- Topluluk Odaklı
- Şirketler
- şirket
- karşılaştırmak
- karşılaştırıldığında
- uygunluk
- tamamlamak
- karmaşık
- karmaşıklık
- uyma
- kapsamlı
- ödün
- Endişeler
- Düşünmek
- dikkate
- düşünen
- tutarlı
- UAF ile
- içermek
- içerik
- bağlam
- sürekli
- katkıda bulunmak
- katkıda bulunur
- dönüştürmek
- Ücret
- maliyetler
- olabilir
- yaratmak
- oluşturur
- Oluşturma
- Yaratıcı
- kredi
- kredi kartı
- kriterleri
- çok önemli
- görenek
- müşteri
- Kullanıcı Desteği
- özelleştirilebilir
- özelleştirme
- keskin kenar
- veri
- veri girişi
- Veri noktaları
- veri gizliliği
- veri koruma
- veri güvenliği
- veritabanı
- karar
- Karar verme
- kararlar
- tanımlamak
- Gösteri
- bölümler
- bağlıdır
- tasarlanmış
- tasarımlar
- İstediğiniz
- ayrıntılar
- Belirlemek
- gelişme
- farklı
- direkt olarak
- çeşitli
- belge
- yok
- gereken
- sırasında
- her
- kolay
- kolayca
- kolay
- Eğitim
- Etkili
- etkili bir şekilde
- etki
- verim
- verimli
- eleman
- uygun
- ortadan kaldırır
- ortadan
- E-posta
- istihdam
- Işçi
- Çalışan bilgileri
- çalışanların
- artırmak
- geliştirmeleri
- Geliştirir
- sağlamak
- olmasını sağlar
- sağlanması
- giriş
- Hatalar
- özellikle
- gerekli
- kurmak
- değerlendirmek
- değerlendirilmesi
- gelişen
- örnek
- örnekler
- Excel
- mevcut
- deneyim
- Deneyimler
- Uzmanlık
- uzmanlara göre
- keşfetmek
- Keşfetmek
- çıkarmak
- çıkarma
- Hulasa
- yüzlü
- kolaylaştırır
- faktörler
- HIZLI
- Daha hızlı
- Özellikler
- geribesleme
- Fiyatlandırma(Yakında)
- Alanlar
- filtre
- maliye
- bulmak
- Esneklik
- akış
- odak
- İçin
- biçim
- Ücretsiz
- serbestçe
- sık
- itibaren
- işlevsellikleri
- işlevsellik
- daha fazla
- KVKK
- almak
- Küresel
- Go
- Goller
- kavramak
- rehberlik
- sap
- kullanma
- Var
- sağlık
- yardım et
- yardımcı olur
- Yüksek
- büyük ölçüde
- hires
- Kiralama
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- hr
- HTTPS
- insan
- İNSAN KAYNAKLARI
- melez
- ideal
- tanımlar
- belirlemek
- belirlenmesi
- if
- darbe
- uygulama
- önemli
- iyileştirmeler
- geliştirir
- geliştirme
- in
- dahil
- Dahil olmak üzere
- Artırmak
- Artışlar
- giderek
- bireyler
- Endüstri
- sanayi
- sektöre özgü
- bilgi
- Bilgi sistemi
- bilgi
- giriş
- anlayışlar
- talimatlar
- entegre
- Bütünleştirme
- bütünleşme
- arayüzey
- içine
- karmaşıklıklar
- sezgisel
- araştırmak
- yatırım
- içerir
- konu
- sorunlar
- IT
- ONUN
- İş
- iş ünvanları
- json
- anahtar
- anahtar kelimeler
- bilgi
- dil
- Diller
- büyük
- büyük
- son
- öncülük etmek
- önemli
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- seviye
- seviyeleri
- Kaldıraç
- sevmek
- ll
- Bakın
- bakıyor
- makine
- makine öğrenme
- korumak
- yapmak
- Yapımı
- yönetmek
- yönetim
- Yöneticileri
- hile
- tavır
- Manuel
- el ile
- çok
- Maç
- maçlar
- uygun
- Maksimuma çıkarmak
- Mayıs..
- anlam
- Metrikleri
- milyonlarca
- değiştirmek
- izleme
- Daha
- daha verimli
- çoklu
- isim
- isimleri
- Doğal (Madenden)
- Doğal lisan
- gerekli
- gerek
- ihtiyaçlar
- yeni
- yok hayır
- numara
- sayılar
- OCR
- of
- teklif
- sunulan
- sık sık
- on
- Onboarding
- ONE
- devam
- işletmek
- Fırsatlar
- optimum
- Opsiyonlar
- or
- sipariş
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- davranışlarıyla
- düzenleme
- Diğer
- bizim
- sonuçlar
- çıktı
- tekrar
- tüm
- parametreler
- özellikle
- geçmiş
- desen
- Bordro
- yapmak
- performans
- dönem
- kişisel
- Kişiselleştirilmiş
- telefon
- ifadeler
- seçmek
- parça
- yerleştirme
- Platformlar
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- noktaları
- politikaları
- pozisyon
- pozitif
- mümkün
- potansiyel
- potansiyel
- Önceden tanımlanmış
- mevcut
- sunum
- sundu
- öncelikle
- gizlilik
- süreç
- Süreçler
- verimlilik
- Profil
- Profiller
- Programı
- Programlar
- Projeler
- teşvik
- Promosyonlar
- uygun
- koruma
- sağlama
- nitelikler
- nitelikli
- kalite
- hızlı
- hızla
- rütbe
- rütbeleri
- Gerçek dünya
- teslim almak
- alma
- acemi
- askere alma
- işe alma
- Indirimli
- azaltır
- azaltarak
- inceltme
- bölgeler
- düzenli
- düzenli
- yönetmelik
- düzenleyici
- İlişkiler
- ilgisi
- uygun
- güvenilir
- güvenmek
- Raporlama
- ün
- gerektirir
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- kaynak
- ilişkin
- yanıtları
- sonuç
- Sonuçlar
- devam et
- ayrıştırıcıyı devam ettir
- dönüş
- yorum
- gözden
- Yorumları
- krallar gibi yaşamaya
- Risk
- Rol
- rolleri
- kurallar
- s
- aynı
- İndirim
- kaydedilmiş
- tasarruf
- Tasarruf
- ölçeklenebilirlik
- taramak
- tarar
- senaryo
- tarama
- sorunsuz
- sorunsuz
- Ara
- aramalar
- arama
- saniye
- bölümler
- Sektörler
- güvenlik
- arayan
- ayrılmış
- seçmek
- seçim
- hassas
- Dizi
- set
- Setleri
- birkaç
- meli
- önem
- önemli ölçüde
- Basit
- tek
- beceri
- becerileri
- SMB
- So
- Sosyal Medya
- Yazılım
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- Kaynak
- Kaynak Bulma
- özel
- özel
- Belirtilen
- hızları
- standartlaştırılmış
- standardizasyon
- standartlar
- başlangıç
- kalma
- mağaza
- mağaza
- Stratejik
- kolaylaştırmak
- aerodinamik
- akıntı yolları
- yapı
- yapılandırılmış
- yapılar
- Çabalama
- çalışmalar
- stilleri
- abone
- başarı
- böyle
- uygun
- destek
- Destekler
- sistem
- Sistemler
- ısmarlama
- alır
- alma
- Yetenek
- Hedeflenen
- takım
- Teknik
- teknolojik
- Teknolojileri
- Teknoloji
- terminoloji
- şartlar
- test
- o
- The
- Bilgi
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Orada.
- Bunlar
- onlar
- Re-Tweet
- Binlerce
- İçinden
- Böylece
- zaman
- ipuçları
- Başlık
- başlıkları
- için
- birlikte
- araç
- araç
- araçlar
- üst
- Takip
- Eğitim
- ağaç
- deneme
- denemek
- tip
- yetkisiz
- alışılmadık
- anlamak
- anlayış
- benzersiz
- Güncelleme
- Güncellemeler
- güncellenmesi
- kullanılabilir
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcı dostu
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- DOĞRULA
- Değerli
- varyasyonlar
- çeşitli
- değişen
- satıcı
- satıcıları
- hayati
- hacim
- yolları
- we
- Ne
- Nedir
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- DSÖ
- kimin
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- İş
- birlikte çalışmak
- iş akışı
- iş akışları
- Dünya çapında
- olur
- XML
- yıl
- sen
- zefirnet