1 crédito por CV · 56 campos estructurados
Procesa CV a escala con reglas deterministas
Usa extracción basada en reglas cuando bastan fichas de candidatos normalizadas. Reserva los modos de IA para documentos que requieren más contexto.
Del documento a la ficha estructurada del candidato
El parser aplica patrones de extracción y lógica de normalización para organizar los datos del candidato, sin llamar a un modelo de IA para cada documento.
1. Leer el CV
Extraer el texto del documento enviado.
2. Detectar datos del candidato
Aplicar reglas deterministas a datos de contacto, competencias, experiencia y otros campos disponibles.
3. Normalizar
Asignar los valores detectados a campos de candidato coherentes.
4. Usar el resultado
Revisar la ficha estructurada y enviarla al ATS o a la base de datos.
Si hay que corregir un resultado, se pueden revisar y ajustar las reglas de extracción. Los cambios se hacen de forma deliberada; no es un entrenamiento automático del modelo.
Elige el nivel de parsing adecuado
| Modo | Créditos / CV | Campos | Adecuado para |
|---|---|---|---|
| Por reglas (Rule-Based) | 1 | 56 | Importar CV en volumen a un ATS |
| IA 56 | 3 | 56 | CV complejos o con más contexto |
| IA avanzada 96 | 5 | 96 | Fichas de candidatos detalladas |
Los campos que se completan dependen de la información del CV original.
Explorar un ejemplo sintético
Descarga los CV de entrada y las salidas API capturadas. Todas las personas, empresas y ofertas son ficticias. Los documentos de ejemplo están en inglés; los resultados dependen del documento y del parser y requieren revisión humana.