CV Parsing - Einlesen von Lebensläufen

Automatisches Einlesen und Verarbeiten von Lebensläufen mit dem BITE Bewerbermanager.

Lebenslaufanalyse

Automatische Datenübernahme

Volltextsuche

OCR Texterkennung

Dokumentenklassifizierung

Mehrsprachig

Mit Hilfe des integrierten CV Parsers lassen sich Daten aus dem übermittelten Lebenslauf schnell und einfach extrahieren und in die zugehörigen Datenfelder des Bewerbers transferieren.
Neben den Stammdaten des Bewerbers werden auch dessen Lebenslaufdaten erkannt.
Daraus resultierend ergeben sich bis zu 90% an Zeitersparnis für den Personalverantwortlichen im Vergleich zur manuellen Eingabe.

Die Datenqualität und der Datenumfang innerhalb der Bewerbermanagement Software steigen deutlich, was eine schnellere und einfachere Suche nach bestehenden Bewerbern ermöglicht.

Fähigkeiten des CV Parsers

Folgende Teile eines Lebenslaufes bzw. Dokumentes werden ausgelesen:

  • Kontaktinformationen (Adresse)
  • Ausbildung inklusive Ausbildungsniveau
  • Arbeitserfahrung, darunter Trainings und Fortbildungen
  • Sprachkenntnisse
  • Allgemeine Kenntnisse
  • Referenzen
  • Hobbys

Ergebnisse des Parsings

Für jeden Abschnitt des Lebenslaufes werden die Dauer sowie die Kategorie des Eintrages extrahiert und übersichtlich dargestellt. In der Zusammenfassung werden die kumulierten Zeitsummen der Berufserfahrung, der Weiterbildungen und der Schulungausbildung angezeigt.
Lücken im Lebenslauf werden ebenfalls dargestellt. Somit wird die formale Prüfung der Lebensläufe deutlich beschleunigt und vereinfacht.

Screenshot der Datenübernahme

Unterstützte Dateitypen

Der CV Parser unterstützt folgende Dateitypen:

  • Microsoft Office Produkte, wie z.B. .doc, .docx, .xls oder .ppt
  • Portable Document Format (.pdf)
  • ausgedruckte und gescannte Dokumente die per Post/ Fax geschickt werden
  • Bilddateien, wie z.B. .jpg oder .tif

Integrierte Dokumentklassifizierung

Die CV-Parsing-Anwendung unterscheidet zwischen diversen Dokumenten in einer Bewerbung, wie z.B. Lebenslauf (CV), Motivationsschreiben und anderen Dateien. Jedes Dokument wird automatisch klassifiziert, sodass die Bewerberakte sehr übersichtlich wird.

Zu erwartende Genauigkeit

Die Genauigkeit der Datenextraktion hängt einerseits von der Qualität des Ausgangsdokumentes und anderseits von der Art des Dokumentes ab. Es kommt hierfür eine Machine-Learning-Technologie zum Einsatz, welche sich kontinuierlich weiterentwickelt. Eine manuelle Kontrolle der Daten ist dennoch empfehlenswert.