Özgeçmiş ayrıştırma nedir?
Özgeçmişi ayrıştırmak ne anlama geliyor? Özgeçmiş ayrıştırma, içe aktarma, depolama, işleme ve aramaya yardımcı olacak bir yazılımla özgeçmişten yapılandırılmış verilerin otomatik olarak çıkarılması işlemidir. 'Yapılandırılmış veri' derken, doğru etiketlere sahip verileri kastediyoruz; örneğin tüm işleriniz ve stajlarınız 'deneyim' etiketiyle bulunacaktır.
İşverenlerin neden özgeçmiş ayrıştırmaya ihtiyacı var?
Bir işe alım uzmanı olarak, bir pozisyona yönelik işe alım sürecinin neden yavaş olduğunu açıklamakta zorlandınız mı? Veya yüzey seviyesindeki verilerdeki sayıları sıralamayı zor mu buluyorsunuz? Yalnız değilsiniz. Ortalama olarak her iş ilanına 200’e yakın başvuru geliyor. Bir işe alım uzmanının işi zaten zor; bir yandan kurumları için doğru adayları bulmaya çalışırken bir yandan da gelen adayların akışını dengeliyor ve özgeçmişler dışındaki belgeleri sıralıyor.
Dolayısıyla, patronunuz veya bir başkası size neden özgeçmiş ayrıştırmaya ihtiyaç duyduğunuzla ilgili sorular sorarsa, aşağıda sizin için birkaç yanıt hazırladık.
Özgeçmiş veri girişi neden bu kadar yavaş?
Daha önce de belirttiğimiz gibi her iş ilanına ortalama 200'e yakın başvuru geliyor. Bu veriler manuel olarak girildiğinde, büyük miktarda özgeçmiş için bu bilgilerin tercüme edilmesi çok fazla zaman aldığından önemli bir zaman ve doğruluk kaybı yaşanır. Bu nedenle, işe alım görevlilerinin adayı aramadan önce özgeçmişi ortalama olarak yalnızca 7 saniye okuması şaşırtıcı değil. Bu aynı zamanda adayları geniş ölçekte işlerken ortaya çıkabilecek insan hatasına da çok fazla yer bırakır.
Adayları nasıl filtreleyebilirim?
Adayları sabit parametreler kullanarak arayabilmek ve filtreleyebilmek, adayların filtrelenmesine yardımcı olur ve genel olarak süreci hızlandırır. Ancak verilerin homojen olma ihtimali düşük olduğundan, ayrıştırmaya devam etmeden bunu yapmak çok daha zordur. Verilerin kolayca aranabilir ve ilgili kategoriler halinde gruplandırılmış hale getirilmesi, doğru adayların bulunması açısından önemlidir ve en iyi adaylara odaklanmanın yenilenmesine yardımcı olur.
İşe alım hattımın sağlığını nasıl değerlendirebilirim?
Yazılım tabanlı bir süreç olmadan, aday hattınızdaki veri yığınlarını analiz etmek neredeyse imkansızdır. Adaylarınıza kaynak sağlamak için kullandığınız kanalların beklediğiniz kadar etkili olup olmadığını nasıl anlarsınız? Belirli bir iş ilanının yanlış türden adayları çekip çekmediğini nasıl anlarsınız? Veya adaylar çok benzer veya farklıysa? Veriler geniş ölçekte toplanıp işlenene kadar bu soruların yanıtları aranamaz; özgeçmiş ayrıştırma yazılımlarının işe yaradığı yer burasıdır.
Ayrıştırma işlemine devam etmek mi istiyorsunuz yoksa bunu bir API ile entegre etmek mi istiyorsunuz? Siz de yapabilirsiniz kaydolmak bedavaveya bir arama planlayın burada bizimle
Ayrıştırma Yazılımına Devam Et
Piyasada birkaç çeşit özgeçmiş ayrıştırma yazılımı var. Bu iyi bilinen bir sorundur ve birçok şirket bunu çözmek için yenilikler yapmaktadır. Özgeçmişlerin getirdiği değişkenlik türünü hesaba katmak için ağırlıklı olarak yapay zeka tabanlı teknikler kullanıldı. İki özgeçmişin her sütun için aynı formata veya başlığa sahip olması pek olası değildir. Tüm bu değişiklikleri duruma göre açıklamak için elle deterministik bir program yazmak pek mümkün değildir.
Bu yöntemlerden bazıları Kural Tabanlı Sınıflandırma gibi daha eski yapay zeka tekniklerini temel alsa da Nanonets'te, verileri yapılandırılmış bir şekilde çıkarmak için gelişmiş Derin Öğrenme tekniklerinden yararlanıyoruz. Derin öğrenme teknikleri, daha geniş bir değişkenlik aralığını kapsamaya yardımcı olur ve müşterilere daha yüksek doğruluk sağlar.
ATS (Başvuru Takip Sistemi) entegrasyonu
Tüm bu veriler toplandıktan sonra analitik sorguları nasıl yürütürsünüz, ekibinizle nasıl işbirliği yaparsınız, her adaya bir hattın farklı aşamalarını nasıl bağlarsınız? Elbette bir Excel sayfası işin yapılmasını sağlar, ancak etkili bir otomatik işlem için, ERP'lerinizle API entegrasyonlarını ayrıştırmaya devam etmek için muhtemelen uçtan uca bir pakete ihtiyacınız olacaktır.
Bu tür birçok ATS çözümü mevcuttur ve herhangi bir aracı özel olarak desteklemesek de, basit bir Google araması, genellikle sizin için tek bir pakette entegre edilen bu tür özgeçmiş ayrıştırma yazılımlarını ve ATS araçlarını bulmak için yeterli olacaktır.
Nanonet'lerle Ayrıştırma işlemini Sürdür
Nanonets'te yapılandırılmış OCR veri çıkarma araçları geliştiriyoruz. İşlemek istediğiniz belge türü ne olursa olsun, derin öğrenme algoritmalarımız bu bilgiyi yüksek düzeyde doğrulukla çıkarır. API öncelikli bir şirket olarak, modellerimizi doğrudan mevcut araçlarınıza veya çözümlerinize entegre edilebilecek özgeçmiş ayrıştırma API'leri olarak kullanmanıza da yardımcı olabiliriz.
Nanonets ile kolayca bir özgeçmiş ayrıştırıcı oluşturabilir ve bunu mevcut ATS sistemleriniz, CRM'leriniz ve yazılımınızla entegre edebilir veya verileri kullanımı kolay CSV veya Excel dosya formatlarında indirebilirsiniz.
- 7
- Hakkımızda
- Hesap
- AI
- algoritmalar
- Türkiye
- zaten
- Analitik
- api
- API'ler
- uygulamaları
- Otomatik
- ortalama
- arka fon
- temel
- olmak
- İYİ
- sınır
- inşa etmek
- demet
- çağrı
- kanallar
- sınıflandırma
- işbirliği yapmak
- Sütun
- gelecek
- Şirketler
- şirket
- Müşteriler
- veri
- farklı
- evraklar
- kolayca
- Etkili
- desteklemek
- Excel
- beklemek
- odak
- biçim
- bulundu
- Google Arama
- sahip olan
- Sağlık
- yardım et
- yardımcı olur
- Yüksek
- büyük ölçüde
- Ne kadar
- HTTPS
- önemli
- imkânsız
- bilgi
- yenilik
- entegre
- entegre
- entegrasyonlar
- IT
- İş
- Mesleki Öğretiler
- Etiketler
- büyük
- büyük
- öğrenme
- seviye
- bakıyor
- Yapımı
- el ile
- modelleri
- sayılar
- kuruluşlar
- mümkün
- Sorun
- süreç
- Programı
- sağlamak
- menzil
- RE
- işe alma
- devam et
- ölçek
- Ara
- önemli
- benzer
- Basit
- So
- Yazılım
- Çözümler
- ÇÖZMEK
- sofistike
- özellikle
- başlama
- hafızası
- yüzey
- sürpriz
- sistem
- Sistemler
- takım
- teknikleri
- İçinden
- zaman
- araçlar
- Takip
- us
- kullanım
- Ne
- olmadan