Parsing strukturiert die Informationen
CVReaderPro extrahiert relevante Daten aus Lebenslauf und Stellenanzeige, etwa Fähigkeiten, Erfahrung, Ausbildung, Sprachen, Beruf und Standort.
CV-Stellen-Matching für Recruiter
Vergleichen Sie Lebensläufe mit Stellen und priorisieren Sie Profile zur Prüfung
Strukturieren Sie CV und Stellenanzeige und prüfen Sie anschließend den Gesamtscore und seine Komponenten. Der Score unterstützt den Profilvergleich; die Entscheidung trifft der Recruiter.
- Ab der Testphase verfügbar
- 0 Credits pro Vergleich
- Aktive Stellen je Tarif
Senior Java Engineer
Veröffentlichtes synthetisches Beispiel
69,03
/ 100
- Fähigkeiten
- 100
- Erfahrung
- 83,2
- Beruflicher Werdegang
- 75
- Profil / Beruf
- 60
- Semantische Übereinstimmung
- 52,75
Ergebnis aus einem öffentlichen synthetischen Datensatz. Der Score ist weder eine allgemeine Leistungsmessung noch eine Erfolgswahrscheinlichkeit.
Parsing, dann Matching
Von strukturierten CV- und Stellendaten zu einem nachvollziehbaren Vergleich
Beim Parsing werden Informationen aus den Dokumenten extrahiert. Matching vergleicht anschließend die strukturierten Kandidatendaten mit den Stellenkriterien und berechnet verfügbare Komponenten gemäß dem Setup.
Matching prüft die Übereinstimmung
Die Engine vergleicht das strukturierte Profil mit den Anforderungen. Recruiter können Score und Komponenten prüfen, bevor sie ihre Bewertung fortsetzen.
Fehlende oder nicht nutzbare Angaben beweisen nicht, dass eine Person eine Fähigkeit nicht besitzt. Prüfen Sie den ursprünglichen Lebenslauf, wenn diese Information für Ihre Bewertung wichtig ist.
Veröffentlichtes, überprüfbares Beispiel
Senior Java Engineer
Score und Komponenten stammen aus dem öffentlichen JSON-Ergebnis. Lebenslauf, Profil, Stelle, Personen und Unternehmen in diesem Beispiel sind fiktiv.
Das Beispiel zeigt einen Lebenslauf, eine Stelle und ein bestimmtes Setup. Es ist weder ein Kundenergebnis noch eine allgemeine Leistungsmessung.
Veröffentlichtes synthetisches Beispiel
69,03/ 100
Fähigkeiten100
Erfahrung83,2
Beruflicher Werdegang75
Profil / Beruf60
Semantische Übereinstimmung52,75
Ergebnis aus einem öffentlichen synthetischen Datensatz. Der Score ist weder eine allgemeine Leistungsmessung noch eine Erfolgswahrscheinlichkeit.
Ein synthetisches Beispiel ansehen
Laden Sie die CV-Eingaben und erfassten API-Ausgaben herunter. Alle Personen, Unternehmen und Stellen sind fiktiv. Die Beispieldokumente sind auf Englisch; Ergebnisse hängen von Eingabe und Parser ab und müssen von Menschen geprüft werden.
Welche Komponenten können in den Matching-Score einfließen?
Die Engine prüft mehrere Dimensionen. Die Berechnung hängt von nutzbaren Informationen in CV und Stellenanzeige sowie vom Matching-Setup ab.
- Profil und Beruf
- Vergleicht Beruf oder Profil der Person mit der gesuchten Rolle.
- Fähigkeiten
- Vergleicht strukturierte Fähigkeiten mit den Anforderungen der Stelle.
- Erfahrung
- Prüft die Berufserfahrung anhand der Anforderungen.
- Ausbildung
- Vergleicht verfügbare Ausbildungsdaten mit den Anforderungen.
- Sprachen
- Vergleicht die Sprachkenntnisse mit den in der Stelle genannten Anforderungen.
- Entfernung
- Nutzt verfügbare Standortdaten für die geografische Komponente.
- Semantische Übereinstimmung
- Vergleicht Stellen- und Profilinhalte über identische Wörter hinaus.
- Beruflicher Werdegang
- Prüft jüngere Erfahrungen im Hinblick auf die Zielrolle.
Nicht jede Komponente wird bei jedem Vergleich berechnet. Die API-Antwort enthält die verfügbaren Felder und kann Belege umfassen.
Semantisches Matching ergänzt den Wortvergleich
Lexikalische und semantische Vergleiche bieten zwei Möglichkeiten, Texte aus Lebenslauf und Stellenanzeige zu prüfen.
Lexikalischer Vergleich
Sucht nach gleichen oder ähnlichen Begriffen. Er dient als Rückfallmethode, wenn die erforderlichen Vektoren nicht verfügbar sind.
Semantischer Vergleich
Wenn gespeicherte Vektoren vorhanden sind, werden Inhalte nach ihrer Bedeutung verglichen, auch bei unterschiedlicher Formulierung.
Sind keine Vektoren verfügbar, verwendet die Engine einen lexikalischen Rückfallvergleich.
Semantische Ähnlichkeit ist ein Matching-Signal, kein Beweis vollständiger Gleichbedeutung und keine menschliche Bewertung eines Kandidaten.
Gewichtungen werden im Setup festgelegt
Passen Sie das Gewicht der Kriterien an die Stelle an
Ein Kriterium mit Gewicht 0 wird aus der Berechnung entfernt. Es wirkt sich weder positiv noch negativ auf den Score aus.
Nur zur Veranschaulichung. Diese Werte sind keine von CVReaderPro vorgegebenen Einstellungen.
- Fähigkeiten
- 90%
- Erfahrung
- 80%
- Semantik
- 55%
- Ausbildung
- 0%
Beispiel für ein aktives Kriterium
Beispiel für ein aktives Kriterium
Beispiel für ein aktives Kriterium
Aus der Berechnung entfernt
Wie lässt sich ein Matching-Score lesen?
Der Gesamtscore fasst ausgewählte Komponenten anhand der verfügbaren Daten und festgelegten Gewichtungen zusammen. Prüfen Sie die Details und betrachten Sie ihn nicht isoliert.
- 01
Als Orientierung nutzen
Er hilft, die Prüfung von Profilen zu einer Stelle zu organisieren.
- 02
Komponenten prüfen
Kontrollieren Sie aktive Kriterien und die Informationen, die zum Ergebnis beitragen.
- 03
Dokumente erneut prüfen
Lesen Sie CV und Stellenanzeige, bevor Sie über die nächsten Schritte entscheiden.
- Es gibt keinen allgemeinen Schwellenwert, der Kandidaten automatisch als gut oder schlecht einstuft. Der Score ist keine Erfolgswahrscheinlichkeit.
- Scores für unterschiedliche Stellen oder Setups sind nicht unbedingt direkt vergleichbar.
Von der Stelle zur Recruiter-Prüfung
Matching fügt sich in den Recruiting-Ablauf ein. Bewertung und Entscheidung bleiben beim Recruiter.
- 1
Stelle strukturieren
Importieren oder wählen Sie die Rolle und ihre Kriterien aus.
- 2
CVs strukturieren
Organisieren Sie die Kandidatendaten, die für den Vergleich benötigt werden.
- 3
Matching starten
Die Engine wendet das aktive Setup auf die verfügbaren Daten an.
- 4
Ergebnis prüfen
Sehen Sie Score, Komponenten und zugehörige Hinweise ein.
- 5
Prüfung priorisieren
Nutzen Sie das Ergebnis, um die zu prüfenden Profile zu ordnen.
- 6
Weiteres Vorgehen entscheiden
Der Recruiter wählt, wen er kontaktiert, bewertet, vorstellt oder ablehnt.
Ein Vergleichswerkzeug für Recruiting-Teams
Matching unterstützt verschiedene Recruiting-Abläufe, von der Shortlist-Prüfung bis zur ATS-Integration.
Personalvermittlungen
Vergleichen Sie Profile mit Kundenanforderungen und organisieren Sie die Shortlist-Prüfung.
IT-Dienstleister und Staffing
Prüfen Sie, wie Erfahrung und Fähigkeiten eines Consultants zum Kundenbedarf passen.
HR-Teams
Ergänzen Sie die Prüfung von Bewerbungen für eine Stelle um einen strukturierten Vergleich.
ATS-Anbieter
Integrieren Sie Matching in Ihr Produkt und zeigen Sie die Ergebnisse in Ihrem Workflow an.
Webanwendung und API
Nutzen Sie Matching in CVReaderPro oder integrieren Sie es in Ihr ATS
Für Recruiting-Teams
Arbeiten Sie mit strukturierten Lebensläufen und Stellen, prüfen Sie Matching-Ergebnisse und setzen Sie die Bewertung in Ihrem Prozess fort.
Für ATS und Fachanwendungen
Die API berechnet einen Score für eine gespeicherte Stelle und einen gespeicherten CV. Ein weiterer Endpunkt verarbeitet Dateien direkt.
Beispielanfrage für gespeicherte Ressourcen
POST /api/v2/recruiter-scores/match
Authorization: ApiKey YOUR_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"jobId": "JOB_UUID",
"candidateId": "RESUME_UUID"
}Dieser Endpunkt vergleicht die IDs einer gespeicherten Stelle und eines CV. Die Dokumentation beschreibt auch den direkten Datei-Endpunkt.
Die API-Dokumentation behandelt auch die Aktualisierung von Scores und Webhooks für die zehn besten Kandidaten einer Stelle oder die zehn besten Stellen für einen CV.
Der Score unterstützt die Prüfung; Recruiter entscheiden
Gewichtungen konfigurierbar
Das Setup passt die relative Bedeutung der Kriterien an die Stelle an.
Ergebnis prüfbar
Score und Komponenten zeigen Recruitern Punkte, die sie in CV und Stellenanzeige überprüfen können.
Menschliche Entscheidung
Matching entscheidet nicht über Einstellung, Ablehnung oder Kontaktaufnahme.
Häufige Fragen zum CV-Stellen-Matching
Was ist CV-Stellen-Matching?
Es vergleicht strukturierte CV-Informationen mit Stellenkriterien und zeigt einen Score mit verfügbaren Komponenten an.
Ist Matching während der Testphase verfügbar?
Ja. Matching ist ab der Testphase verfügbar.
Verbraucht Matching Credits?
Nein. Ein CV-Stellen-Vergleich verbraucht keine Credits. Parsing kann je nach gewählter Engine Credits kosten.
Was ändert sich je Tarif?
Beim Matching variiert die Anzahl aktiver Stellen je Tarif. Matching ist nicht auf einen bestimmten Tarif beschränkt.
Welche Kriterien werden verglichen?
Abhängig von Daten und Setup berechnet die Engine Komponenten zu Profil, Fähigkeiten, Erfahrung, Ausbildung, Sprachen, Entfernung, Semantik und beruflichem Werdegang.
Kann ich die Gewichtungen konfigurieren?
Ja. Gewichtungen werden im Matching-Setup festgelegt, um den relativen Einfluss der Kriterien anzupassen.
Was bedeutet ein Gewicht von 0?
Das Kriterium wird aus der Score-Berechnung entfernt und kann das Ergebnis weder erhöhen noch senken.
Ist der Score eine Erfolgswahrscheinlichkeit?
Nein. Er ist ein Vergleichswert für einen bestimmten CV, eine Stelle und ein Setup. Er sagt den Erfolg in der Rolle nicht voraus.
Kann ich Matching in mein ATS integrieren?
Ja. Die API unterstützt Matching gespeicherter Ressourcen und bietet einen Endpunkt zur direkten Verarbeitung zweier Dateien. Die Dokumentation beschreibt Anfragen und Antworten.
Trifft der Score die Einstellungsentscheidung?
Nein. Recruiter prüfen Belege und Quelldokumente und treffen die endgültige Entscheidung.
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Vergleichen Sie Profile mit Stellen und prüfen Sie jedes Ergebnis
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