1 crédito por CV · 56 campos estruturados
Trate grandes volumes de CV com regras determinísticas
Use a extração por regras quando bastam perfis de candidatos normalizados. Reserve os modos de IA para documentos que exigem mais contexto.
Do documento ao perfil estruturado do candidato
O parser aplica regras de extração e normalização para estruturar os dados do candidato, sem recorrer a um modelo de IA para cada documento.
1. Ler o CV
Extrair o texto do documento enviado.
2. Identificar dados do candidato
Aplicar regras determinísticas a contactos, competências, experiência e outros campos disponíveis.
3. Normalizar
Organizar os valores detetados em campos de candidato consistentes.
4. Usar o resultado
Rever o perfil estruturado e enviá-lo para o ATS ou para a base de dados.
Quando um resultado precisa de correção, as regras de extração podem ser revistas e ajustadas. As alterações são deliberadas; não se trata de treino automático do modelo.
Escolha o nível de parsing adequado
| Modo | Créditos / CV | Campos | Indicado para |
|---|---|---|---|
| Por regras (Rule-Based) | 1 | 56 | Importação de CV em volume para um ATS |
| IA 56 | 3 | 56 | CV complexos ou que exigem mais contexto |
| IA avançada 96 | 5 | 96 | Perfis de candidatos detalhados |
Os campos preenchidos dependem da informação existente no CV de origem.
Explorar um exemplo sintético
Descarregue os CV de entrada e as saídas API capturadas. Todas as pessoas, empresas e vagas são fictícias. Os documentos de exemplo estão em inglês; os resultados dependem do documento e do parser e exigem revisão humana.