Резюме

Резюме , также известное как анализ CV , извлечение резюме или извлечение CV , позволяет автоматизировать хранение и анализ данных резюме . Резюме импортируется в программное обеспечение для анализа , и информация извлечена так, чтобы его можно было отсортировать и искать.

Принцип

Парицеры резюме анализируют резюме, извлеките нужную информацию и вставьте информацию в базу данных с уникальной записью для каждого кандидата. ^{[ 1 ]} После того, как резюме было проанализировано, рекрутер может искать базу данных по ключевым словам и фразам и получить список соответствующих кандидатов. Многие анализаторы поддерживают семантический поиск , который добавляет контекст к поисковым терминам и пытается понять намерение, чтобы сделать результаты более надежными и всеобъемлющими. ^{[ 2 ]}

Машинное обучение

Машинное обучение чрезвычайно важно для анализа резюме. Каждый блок информации должен быть предоставлен этикеткой и отсортирован в правильную категорию, будь то образование, история работы или контактная информация. ^{[ 3 ]} Паризеры, основанные на правилах, используют предопределенный набор правил для анализа текста. Этот метод не работает для резюме, потому что анализатор должен «понять контекст, в котором происходят слова, и отношения между ними». ^{[ 4 ]} Например, если слово «Харви» появляется в резюме, это может быть название заявителя, обратиться к колледжу Харви Мадд или ссылаться на компанию Harvey & Company LLC. Сокращение MD может означать «врач» или «Мэриленд». Сигнал, основанный на правилах, потребует невероятно сложных правил для учета всей двусмысленности и обеспечит ограниченное покрытие.

Обработка естественного языка (NLP) - это ветвь искусственного интеллекта , которая использует машинное обучение для прогнозирования и для понимания содержания и контекста. ^{[ 5 ]} Нормализация аббревиатуры и теги для различных возможных форматов аббревиатуры и нормализует их. Лемматизация уменьшает слова к своему корню, используя языковой словарь, а стволование удаляет «S», «ing» и т. Д. Экспрессия Entity использует регулярные выражения , словари, статистический анализ и сложную извлечение на основе шаблона для идентификации людей, мест, компаний, номеров телефона, адреса электронной почты, важные фразы и многое другое. ^{[ 4 ]}

Эффективность

Резюме анализаторы достигли до 87% точности, ^{[ 6 ]} который относится к точности ввода данных и правильно классифицировать данные. Человеческая точность, как правило, не превышает 96%, поэтому анализаторы резюме достигли «почти человеческой точности». ^{[ 7 ]}

Одна исполнительная компания по рекрутированию проверила три анализатора резюме и людей, чтобы сравнить точность ввода данных. Они пробежали 1000 резюме через программное обеспечение для анализа резюме, и люди вручную разрабатывали и вводили данные. Компания принесла третью сторону, чтобы оценить, как это делали люди по сравнению с программным обеспечением. Они обнаружили, что результаты от резюме анализаторов были более полными и имели меньше ошибок. Люди не вводили всю информацию о резюме, а иногда и неправильно сформулировали слова или писали неправильные цифры. ^{[ 8 ]}

В эксперименте 2012 года было создано резюме для идеального кандидата на основе должностной инструкции для должности ученого клинического наука. После прохождения анализатора один из опыта работы кандидата был полностью потерян из -за даты, указанной в списке перед работодателем. Сангар также не получил несколько образовательных степеней. Результатом было то, что кандидат получил рейтинг актуальности всего 43%. Если бы это было резюме настоящего кандидата, они бы не перешли к следующему шагу, даже если бы они были квалифицированы на эту должность. ^{[ 9 ]} Было бы полезно, если бы аналогичное исследование было проведено на текущих анализаторах резюме, чтобы увидеть, были ли какие -либо улучшения за последние несколько лет.

Преимущества

Известное исследование резюме было проведено Марианной Бертран и Сендхилом Муллайнатаном в 2003 году. Они хотели наблюдать за влиянием белых имен по сравнению с черными именами на резюме в процессе найма. Они отправили идентичные резюме- от низкого до высокого качества- одинаковой квалификации и полномочий, но отличались от имени кандидатов для одних и тех же вакансий. У одной группы были стереотипные кавказские имена, такие как Грег и Эмили, и у другой группы были стереотипные афро-американские имена, такие как Дарнелл и Тамика. Затем Бертран и Малляйнатан записали, сколько кандидатов получили обратные вызовы для собеседования. Результат показал, что, несмотря на качество резюме, те из белых кандидатов вызвали на 50% больше обратных вызовов, чем их черные коллеги. Следовательно, качество резюме имело значение меньше, чем раса заявителя в процессе отбора. Отношения менеджеров по найму не были измерены, поэтому неизвестно, является ли это формой неявного или явного смещения. Тем не менее, компании продолжают дискриминировать чернокожих заявителей и имеют предвзятость, встроенную в их процессы найма. ^{[ 10 ]} Резюме диапазон может препятствовать предвзятости, который неизбежно поднимается в процессе найма и позволяет кандидатам входить в рейтинг на основе объективной информации. Программное обеспечение может быть запрограммировано, чтобы игнорировать и скрыть элементы резюме, которое может привести к предвзятости (например, имя, пол, раса, возраст, адрес и т. Д.). ^{[ 11 ]}
Технология чрезвычайно экономически эффективна и спасет ресурсы. Вместо того, чтобы просить кандидатов вручную ввести информацию, которая может отговорить их от применения или траты времени рекрутера, ввод данных теперь выполняется автоматически. ^{[ 12 ]}
Контактная информация, соответствующие навыки, история работы, образование и более конкретная информация о кандидате легко доступна. ^{[ 12 ]}
Процесс проверки заявителя в настоящее время значительно быстрее и эффективнее. Вместо того, чтобы смотреть на каждое резюме, рекрутеры могут фильтровать их по конкретным характеристикам, сортировать и искать их. Это позволяет рекрутерам проходить через процесс интервью и заполнять позиции более высокой скоростью.
Одна из самых больших жалоб, которые люди, которые ищут рабочих мест, - это продолжительность процесса подачи заявки. С помощью анализаторов резюме процесс сейчас быстрее, а кандидаты имеют улучшенный опыт. ^{[ 13 ]}
Технология помогает предотвратить проскальзывание квалифицированных кандидатов. В среднем рекрутер тратит 6 секунд, глядя на резюме. ^{[ 14 ]} Когда рекрутер просматривает сотни или тысячи из них, может быть легко пропустить или потерять отслеживание потенциальных кандидатов.
После того, как резюме кандидата было проанализировано, их информация остается в базе данных. Если появляется должность, они имеют квалификацию, но не обращаются к ней, компания по -прежнему имеет свою информацию и может связаться с ними.

Проблемы

Программное обеспечение для анализа должна полагаться на сложные правила и статистические алгоритмы, чтобы правильно захватить желаемую информацию в резюме. Существует много вариантов стиля письма, выбора слова, синтаксиса и т. Д., И одно и то же слово может иметь несколько значений. Одна дата может быть написана сотни различных способов. ^{[ 1 ]} Для этих анализаторов резюме все еще задача объяснить всю двусмысленность. Обработка естественного языка и искусственный интеллект по-прежнему способны понимать, основанную на контексте, и то, что люди означают передать на письменном языке.

Оптимизация резюме

Переводящики резюме стали настолько вездесущими, что теперь рекомендуется, чтобы кандидаты сосредоточились на написании системы анализа, а не к рекрутеру. Были предложены следующие методы для увеличения вероятности успеха:

Используйте ключевые слова из описания работы в соответствующих местах в вашем резюме. ^{[ 12 ]}
Не используйте заголовки или нижние колонтитулы, поскольку они могут путать алгоритмы анализа. ^{[ 15 ]}
Используйте простой стиль для шрифтов, макетов и форматирования. ^{[ 15 ]}
Избегайте графики. ^{[ 15 ]}
Используйте стандартные имена разделов, такие как «опыт работы» и «образование». ^{[ 3 ]}
Избегайте использования аббревиатур, если они не включены в описание работы. ^{[ 3 ]}
Не начинайте с дат в разделе «Опыт работы». ^{[ 3 ]}
Оставайтесь в соответствии с форматированием прошлого опыта. ^{[ 9 ]}
Отправьте резюме в форматах файлов DOCX , DOC и PDF . ^{[ 3 ]}

Программное обеспечение и поставщики

Есть много отдельных вариантов для анализаторов резюме, включая ^{[ 16 ]} Rchilli , Skillate , Candidatezip, Sovren, Daxtra , Textkernel , Hireability , и они также обычно связаны с системами отслеживания заявителей , которые используются компаниями для оптимизации процесса найма. ^{[ 17 ]}

Благодаря последним достижениям в области машинного обучения, процессами добычи текста и анализа, которые обеспечивают до 95% точности обработки данных, многие технологии искусственного интеллекта ^{[ 18 ]} возникли, чтобы помочь соискателям в создании прикладных документов. Эти службы сосредоточены на создании удобных для ATS резюме, выполнении проверки и проверки резюме, а также на помощи со всеми процессами подготовки и применения. строителей ИИ, такие как прыжок . Некоторые из В 2017 году Google запустил Google для заданий. Это расширение в поисковой системе использует решение облачных талантов, ^{[ 19 ]} Собственная итерация Google строителя ИИ резюме и соответствующей системы.

Будущее

Переводящики резюме уже являются стандартными в большинстве компаний в середине до большого размера, и эта тенденция будет продолжаться, поскольку анализаторы станут еще более доступными. ^{[ 12 ]}

Резюме квалифицированного кандидата можно игнорировать, если оно не отформатировано надлежащим образом или не содержит определенных ключевых слов или фраз. По мере того, как машинное обучение и обработка естественного языка становятся лучше, то и точность анализаторов резюме.

Одна из областей резюме программного обеспечения для резюме работает над расширением, в котором находится контекстный анализ информации в резюме, а не чисто его извлечения. Один из сотрудников в компании, работающей на анализе, сказал, что «анализатор должен классифицировать данные, обогатить их знаниями из других источников, нормализовать данные, чтобы его можно было использовать для анализа и обеспечить лучший поиск». ^{[ 20 ]}

Компании по анализу также просят расширяться за пределы просто резюме или даже профилей LinkedIn. Они работают над извлечением информации с отраслевых сайтов, таких как GitHub и профили социальных сетей. ^{[ 20 ]}

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^{беременный} «Что такое резюме/резюме Daxtra , Daxtra Technologies Ltd, 18 октября 2016 г., https://info.daxtra.com/blog/2016/10/18/what-is-cvresume-parsing .
^ Рэтклифф, Кристофер. «Поисковые системы». Что такое семантический поиск и почему это имеет значение? , Clickz Group Limited, 21 октября 2015 года, SearchengineWatch.com/sew/opinion/2431292/What-is-semantic-search-and-why-does-it-matter.
^ Jump up to: ^а ^{беременный} ^в ^{дюймовый} ^и «Ваше резюме готово к автоматическому скринингу?» Резюме взлома , резюме взлома, 2 января 2016 г., www.resumehacking.com/ready-for-automated-reresume-reving.
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Нельсон, Пол. «Методы обработки естественного языка (NLP) для извлечения информации». Технологии поиска , технологии поиска, www.searchtechnologies.com/blog/natural-language-processing-techniques.
^ Рейнольдс, Брэндон. «Ужасная проблема с обработкой естественного языка (это мы.)». Блог Salesforce , Salesforce.com, Inc., 17 августа 2016 г., www.salesforce.com/blog/2016/08/trouble-with-natural-language-processing.html.
^ «Компании по программному обеспечению HR? Почему структурирование ваших данных имеет решающее значение для вашего бизнеса?» Полем 15 апреля 2019 года.
^ «Окончательное руководство по резюме CV/резюме». Daxtra , Daxtra Technologies Ltd, 30 июня 2022 года, https://info.daxtra.com/the-ultimate-guide-to-cv-resume-parsing .
^ «Ведущий рекрутер исполняет точность на конечный тест». Резюме анализа: Точность в Ultimate Test , Sovren Group, Inc., www.sovren.com/resource-center/a-top-executive-recruiter-put-ccuracy-the-ultimate-test/.
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Левинсон, Меридит. «5 инсайдерских секретов для избиения систем отслеживания заявителей (ATS)». CIO , CIO, 1 марта 2012 г., www.cio.com/article/2398753/careers-staffing/careers-staffing-5-insider-secrets-for-beating-applicant-tracking-systems.html.
^ Бертран, Марианна; Муллайнатан, Сенхил (июль 2003 г.). «Эмили и Грег более трудоспособны, чем Лакиша и Джамал? Полевой эксперимент по дискриминации на рынке труда» . Национальное бюро экономических исследований . 9873 . doi : 10.3386/w9873 .
^ «3 способа, которыми рекрутеры могут использовать ИИ, чтобы уменьшить бессознательное предвзятость». Под прикрытием рекрутер , 12 мая 2017 года, TheunderCoverRecruiter.com/ai-reduce-unconssious bias/.
^ Jump up to: ^а ^{беременный} ^в ^{дюймовый} «Детские шаги в HR Technology: что такое анализ резюме?» Recruterbox , Recruiterbox Inc, 12 октября 2017 года, recruiterbox.com/blog/baby-steps-in-hr-technology-hat-is-resume-parsing-2/.
^ Каин, Айн. «Реальная причина, по которой 60% соискателей не могут выдержать процесс подачи заявления». Business Insider , Business Insider, 16 июня 2016 года, www.businessinsider.com/why-most-ob-iseekers-cant-stand-the-pplication-process-2016-6.
^ Шульц, Кэрол. «Есть минута? Если так, потратьте его на поиск резюме ». ERE , ERE Media., 3 мая 2012 г., www.ere.net/got-minute-if-so-spend-it-looking-atresumes/.
^ Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Каппелли, Питер. «Как получить работу? Бить машины ». Time , Time Inc., 11 июня 2012 года, Business.time.com/2012/06/11/how-to-get-ajobe-beat-the-machines/.
^ "Какое программное обеспечение для анализа резюме лучше?" Полем
^ Ху, Джеймс. «Ваши 7 лучших вопросов о системах отслеживания заявителей, ответили». Recruiter , Recrueter.com, Inc., 16 августа 2017 г., www.recruiter.com/i/your-top-7-questions-about-applicant-tracking-systems-answered/.
^ «ИИ технологии, которые помогают вам быть нанятым» . Skillroads .
^ «Решение облачных талантов» . Google .
^ Jump up to: ^а ^{беременный} Zielinkski, Дэйв. «Складывается ли ваш анализатор резюме? Как оценить системы следующего поколения ». SHRM Общество по управлению человеческими ресурсами , SHRM, 10 мая 2016 г., www.shrm.org/resourcesandtools/hr-topics/technology/pages/does-your-resume-parser-stack-up-how-to-evaluate-next-поколение -systems.aspx? Sthash.2dz2wgkl.mjjo.

[:1-1] Jump up to: ^а ^{беременный} «Что такое резюме/резюме Daxtra , Daxtra Technologies Ltd, 18 октября 2016 г., https://info.daxtra.com/blog/2016/10/18/what-is-cvresume-parsing .

[2] Рэтклифф, Кристофер. «Поисковые системы». Что такое семантический поиск и почему это имеет значение? , Clickz Group Limited, 21 октября 2015 года, SearchengineWatch.com/sew/opinion/2431292/What-is-semantic-search-and-why-does-it-matter.

[:3-3] Jump up to: ^а ^{беременный} ^в ^{дюймовый} ^и «Ваше резюме готово к автоматическому скринингу?» Резюме взлома , резюме взлома, 2 января 2016 г., www.resumehacking.com/ready-for-automated-reresume-reving.

[:4-4] Jump up to: ^а ^{беременный} Нельсон, Пол. «Методы обработки естественного языка (NLP) для извлечения информации». Технологии поиска , технологии поиска, www.searchtechnologies.com/blog/natural-language-processing-techniques.

[5] Рейнольдс, Брэндон. «Ужасная проблема с обработкой естественного языка (это мы.)». Блог Salesforce , Salesforce.com, Inc., 17 августа 2016 г., www.salesforce.com/blog/2016/08/trouble-with-natural-language-processing.html.

[6] «Компании по программному обеспечению HR? Почему структурирование ваших данных имеет решающее значение для вашего бизнеса?» Полем 15 апреля 2019 года.

[7] «Окончательное руководство по резюме CV/резюме». Daxtra , Daxtra Technologies Ltd, 30 июня 2022 года, https://info.daxtra.com/the-ultimate-guide-to-cv-resume-parsing .

[8] «Ведущий рекрутер исполняет точность на конечный тест». Резюме анализа: Точность в Ultimate Test , Sovren Group, Inc., www.sovren.com/resource-center/a-top-executive-recruiter-put-ccuracy-the-ultimate-test/.

[:7-9] Jump up to: ^а ^{беременный} Левинсон, Меридит. «5 инсайдерских секретов для избиения систем отслеживания заявителей (ATS)». CIO , CIO, 1 марта 2012 г., www.cio.com/article/2398753/careers-staffing/careers-staffing-5-insider-secrets-for-beating-applicant-tracking-systems.html.

[10] Бертран, Марианна; Муллайнатан, Сенхил (июль 2003 г.). «Эмили и Грег более трудоспособны, чем Лакиша и Джамал? Полевой эксперимент по дискриминации на рынке труда» . Национальное бюро экономических исследований . 9873 . doi : 10.3386/w9873 .

[11] «3 способа, которыми рекрутеры могут использовать ИИ, чтобы уменьшить бессознательное предвзятость». Под прикрытием рекрутер , 12 мая 2017 года, TheunderCoverRecruiter.com/ai-reduce-unconssious bias/.

[:2-12] Jump up to: ^а ^{беременный} ^в ^{дюймовый} «Детские шаги в HR Technology: что такое анализ резюме?» Recruterbox , Recruiterbox Inc, 12 октября 2017 года, recruiterbox.com/blog/baby-steps-in-hr-technology-hat-is-resume-parsing-2/.

[13] Каин, Айн. «Реальная причина, по которой 60% соискателей не могут выдержать процесс подачи заявления». Business Insider , Business Insider, 16 июня 2016 года, www.businessinsider.com/why-most-ob-iseekers-cant-stand-the-pplication-process-2016-6.

[14] Шульц, Кэрол. «Есть минута? Если так, потратьте его на поиск резюме ». ERE , ERE Media., 3 мая 2012 г., www.ere.net/got-minute-if-so-spend-it-looking-atresumes/.

[:5-15] Jump up to: ^а ^{беременный} ^в Каппелли, Питер. «Как получить работу? Бить машины ». Time , Time Inc., 11 июня 2012 года, Business.time.com/2012/06/11/how-to-get-ajobe-beat-the-machines/.

[16] "Какое программное обеспечение для анализа резюме лучше?" Полем

[17] Ху, Джеймс. «Ваши 7 лучших вопросов о системах отслеживания заявителей, ответили». Recruiter , Recrueter.com, Inc., 16 августа 2017 г., www.recruiter.com/i/your-top-7-questions-about-applicant-tracking-systems-answered/.

[18] «ИИ технологии, которые помогают вам быть нанятым» . Skillroads .

[19] «Решение облачных талантов» . Google .

[:6-20] Jump up to: ^а ^{беременный} Zielinkski, Дэйв. «Складывается ли ваш анализатор резюме? Как оценить системы следующего поколения ». SHRM Общество по управлению человеческими ресурсами , SHRM, 10 мая 2016 г., www.shrm.org/resourcesandtools/hr-topics/technology/pages/does-your-resume-parser-stack-up-how-to-evaluate-next-поколение -systems.aspx? Sthash.2dz2wgkl.mjjo.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]