1 Credit pro CV · 56 strukturierte Felder
Regelbasiertes Lebenslauf-Parsing für Recruiting mit hohem Volumen
Nutzen Sie die deterministische Extraktion, wenn standardisierte Kandidatenprofile ausreichen. Für Dokumente mit höherem Kontextbedarf stehen die KI-Modi zur Verfügung.
Vom Dokument zum strukturierten Kandidatenprofil
Der Parser nutzt Extraktionsregeln und Normalisierung, um Kandidatenangaben zu strukturieren, ohne jedes Dokument an ein KI-Modell zu senden.
1. CV lesen
Text aus dem hochgeladenen Dokument extrahieren.
2. Kandidatendaten erkennen
Deterministische Regeln auf Kontaktdaten, Kompetenzen, Erfahrung und weitere unterstützte Felder anwenden.
3. Normalisieren
Erkannte Werte in einheitliche Kandidatenfelder einordnen.
4. Ergebnis verwenden
Das strukturierte Profil prüfen und an Ihr ATS oder Ihre Datenbank übergeben.
Wenn ein Ergebnis korrigiert werden muss, können die Extraktionsregeln geprüft und angepasst werden. Änderungen sind gezielt; es findet kein automatisches Modelltraining statt.
Die passende Parsing-Tiefe wählen
| Modus | Credits / CV | Felder | Geeignet für |
|---|---|---|---|
| Regelbasiert | 1 | 56 | CV-Import in ein ATS bei hohem Volumen |
| AI 56 | 3 | 56 | Komplexe Lebensläufe und mehr Kontext |
| AI 96 | 5 | 96 | Detaillierte Kandidatenprofile |
Welche Felder befüllt werden, hängt von den Angaben im Ausgangs-CV ab.
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.