Nyckelordsfiltreringssteget är det första ATS kör. Vi visar exakt vilka obligatoriska färdigheter du har, vilka önskvärda du nämner, vilka rollen frågade efter som du glömde, och punkterna som nämner dem svagt.
1. Klistra in annonsen. Klistra in den fulla texten av annonsen eller släpp en länk så extraherar vi. Vi stödjer strukturerade annonser (med explicita REQUIRED_SKILLS / PREFERRED_SKILLS / MIN_EXPERIENCE / MIN_DEGREE block) och fri prosa lika.
2. Läs side-by-side. Obligatoriska färdigheter närvarande, obligatoriska saknade, önskvärda närvarande, önskvärda saknade. Var och en visar den exakta raden i annonsen den kom från så du kan bestrida tolkningen.
3. Kör matchen per sektion. Vi poängsätter Erfarenhet, Färdigheter, Projekt, Utbildning separat. Ett saknat nyckelord i Färdigheter är en 4-poängs träff. Ett saknat nyckelord som också förekommer i tre av dina punkter krediteras automatiskt.
4. Acceptera omskrivningsförslag. För varje punkt flaggad som 'nämner en saknad färdighet svagt' föreslår vi en omskrivning som placerar nyckelordet med ett kvantifierat resultat. Du accepterar, redigerar eller hoppar över. Poängen räknas om live.
5. Exportera om och ansök. Samma mall. Ny text. Poängen återspeglar nu den annonsmatchade versionen av ditt CV. Ursprungs-CV:t förblir orört på din dashboard så att du kan köra detta för nästa roll från en ren bas.
En naiv nyckelordscanner använder regex. Den letar efter den bokstavliga strängen 'Machine Learning' och ger upp när din punkt säger 'ML-pipelines'. Det är felläget som får 65% av ATS-avvisade CV:n att se ut som om de inte skulle ha avvisats.
Vår färdighetsgraf är en handkurerad ontologi av tusentals kanoniska färdighetsnamn, deras förkortningar, deras verktygsfamiljer och vanliga stavfel. 'ML' mappar till 'Machine Learning'. 'k8s' mappar till 'Kubernetes'. 'tensorlfow' matchar fortfarande 'TensorFlow'. Grafen vet också att 'PyTorch' implicerar den bredare kompetensen 'deep learning' så vi krediterar dig korrekt när en annons frågar efter det senare och ditt CV bevisar det förra.
Om du upptäcker en saknad synonym lägger vi till den inom en dag. Grafen är öppen för operatörsgranskning och varje miss är en grafredigering, inte en modellomträning.
Vi parsar annonsen i strukturerade fält (obligatoriska färdigheter, önskvärda, minsta erfarenhet, minsta utbildning) och kör en diff per sektion mot ditt CV. Färdighetsgrafen bakom diffen hanterar synonymer (ML / machine learning, k8s / kubernetes) och stavfel så att legitima matchningar inte missas.
Ja. Varje CV i ditt workspace kan hålla en annan annons. Poängen och punktomskrivningsförslagen räknas om per annons. Ditt ursprungliga bas-CV skrivs aldrig över.
Vi faller tillbaka på att köra samma färdighetsgraf över hela annonstexten. Den extraherade färdighetslistan visas så du kan åsidosätta den om tolkningen missade något, innan diffen körs.
Vi beräknar inte ett enda nyckelordslikhetsnummer över hela dokumentet. Vi poängsätter Erfarenhet, Färdigheter, Projekt och Utbildning separat eftersom ett saknat nyckelord i Färdigheter är fixbart på 30 sekunder, men ett saknat nyckelord i Erfarenhet betyder vanligtvis att du behöver en annan roll på ditt CV.
Nej. Vi lägger till eller skriver om punkter för att placera annonsens nyckelord, men vi uppfinner aldrig färdigheter du inte har, och vi tar aldrig bort innehåll som andra arbetsgivare kanske vill ha. Bas-CV:t förblir intakt i ditt workspace.
Ja. Färdighetsgrafen är kurerad för varje stor yrkesfamilj. För marknadsföring betyder det att placera 'demand gen', 'lifecycle marketing', 'ABM', 'attribution', standardverktygsstacken (HubSpot, Marketo, Salesforce) och kvantifierade resultat (skapad pipeline, MQL-konverteringslyft).
Poängsätt basen innan du skräddarsyr. Om parsbarheten är under 70, fixa det först.
Matchern flaggar svaga punkter. Omskrivaren förvandlar dem till punkter som placerar nyckelordet.
Den fullständiga guiden. Format, sektioner, handlingsverb och formateringsfel som kraschar parsare.
Gratis side-by-side diff. Inget kreditkort. Ditt bas-CV förblir intakt.
Kör en match →