将简历匹配到职位。逐节匹配。
关键词过滤步骤是ATS首先运行的。我们准确显示您拥有哪些必备技能、提及哪些优先技能、职位要求但您忘记的技能,以及弱提及它们的要点。
- 必备vs优先差异
- 同义词与拼写感知
- 分节评分
- 实时改写建议
从粘贴到入职。
1. 粘贴职位。粘贴职位的完整文本或拖入链接,我们将提取。我们同样支持结构化职位(带有明确的REQUIRED_SKILLS / PREFERRED_SKILLS / MIN_EXPERIENCE / MIN_DEGREE块)和自由文本。
2. 阅读并排视图。必备技能存在、必备缺失、优先存在、优先缺失。每个都显示其来自职位描述的确切行,以便您可以对解析提出异议。
3. 运行分节匹配。我们分别评分经验、技能、项目、教育。技能中缺失的关键词是4分影响。也出现在您三个要点中的缺失关键词会自动计入。
4. 接受改写建议。对于每个标记为'弱提及缺失技能'的要点,我们提出一个用量化结果落实关键词的改写。您接受、编辑或跳过。分数实时重新计算。
5. 重新导出并申请。相同模板。新文本。分数现在反映与职位匹配的简历版本。原始简历在仪表板上保持不变,以便您可以从干净基线为下一个职位运行此操作。
同义词胜过正则表达式。
天真的关键词扫描器使用正则表达式。它查找文字字符串'Machine Learning',当您的要点说'ML管道'时放弃。这是使65%被ATS拒绝的简历看起来不应被拒绝的失败模式。
我们的技能图谱是数千个规范技能名称、其缩写、其工具族和常见拼写错误的手工策划本体。'ML'映射到'Machine Learning'。'k8s'映射到'Kubernetes'。'tensorlfow'仍然匹配'TensorFlow'。图谱还知道'PyTorch'隐含更广泛的'深度学习'能力,所以当职位要求后者而您的简历证明前者时我们正确给您计分。
如果您发现缺失的同义词,我们会在一天内添加。图谱开放给运营商审查,每个错过都是图谱编辑,而不是模型再训练。
Questions, answered.
我们将职位解析为结构化字段(必备技能、优先技能、最低经验、最低学位),并对您的简历运行分节差异。差异背后的技能图谱处理同义词(ML / machine learning, k8s / kubernetes)和拼写错误,因此不会错过合法匹配。
可以。您工作区中的每份简历可以包含不同的职位。分数和要点改写建议按职位重新计算。您的原始基础简历永远不会被覆盖。
我们回退到对整个职位文本运行相同的技能图谱。提取的技能列表显示出来,以便如果解析遗漏了什么,您可以在差异运行前覆盖它。
我们不在整个文档上计算一个关键词相似度数字。我们分别评分经验、技能、项目和教育,因为技能中缺失的关键词30秒就能修复,但经验中缺失的关键词通常意味着您的简历需要不同的角色。
不会。我们添加或改写要点以落实职位的关键词,但我们从不发明您没有的技能,也从不删除其他雇主可能想要的内容。基础简历在您的工作区中保持不变。
是的。技能图谱为每个主要工作族策划。对于营销,这意味着落实'demand gen'、'lifecycle marketing'、'ABM'、'attribution',标准工具栈(HubSpot、Marketo、Salesforce)和量化成果(创建的管道、MQL转化提升)。