SKILLSKAN | KI CV-MATCHING

Semantische Job-Matching-Software
für die Vorauswahl der Kandidaten

Schicken Sie uns Ihre Dokumente: wir werden den Inhalt analysieren und Ihnen die ermittelten professionellen Tags und Kompetenzen zurückgeben

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Dank der Verbindung zum Webserver reicht es aus, den Lebenslauf des zu prüfenden Kandidaten oder den Inhalt des Stellenangebots per FTP-Protokoll hochzuladen.

Der Inhalt des Dokuments wird in die semantische Engine eingefügt, die in nur wenigen Sekunden vier verschiedene Aktionen durchführt:

  • Parsing und Extraktion von Daten
  • Datennormalisierung
  • semantische Analyse
  • Indizierung

Kostenlose Demo buchen

In nur 30 Minuten führen unsere Experten Sie durch die Lösung und beantworten alle Ihre Fragen.

  • Einführung in die Hauptfunktionalitäten des Produkts
  • Teilen und Analysieren Ihrer Prioritäten

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      Datenextraktion und inhaltliche Klassifizierung

      Bei einem Dokument, in der Regel einem Lebenslauf (sei es eine Lesedatei, ein Bild oder ein Scan), gibt das System das Dokument im Textformat (einfacher Text oder HTML) zurück.

      In dieser Phase werden die Bilder mit Hilfe einer integrierten Bildverarbeitungssoftware auf der Grundlage neuronaler Netze analysiert, die den Lebenslauf parst und den Textinhalt in Abschnitte unterteilt, z.B.:

      • Bild des Kandidaten (falls vorhanden)
      • Lebenslauf des Kandidaten (mit zensierten persönlichen Daten)
      • Teil des Lebenslaufs, der sich auf Arbeitserfahrungen, Ausbildung, persönliche Daten, gesprochene Sprachen und andere Fähigkeiten/Hobbys bezieht.

      Datenextraktion und inhaltliche Klassifizierung

      Bei einem Dokument, in der Regel einem Lebenslauf (sei es eine Lesedatei, ein Bild oder ein Scan), gibt das System das Dokument im Textformat (einfacher Text oder HTML) zurück.

      In dieser Phase werden die Bilder mit Hilfe einer integrierten Bildverarbeitungssoftware auf der Grundlage neuronaler Netze analysiert, die den Lebenslauf parst und den Textinhalt in Abschnitte unterteilt, z.B.:

      • Bild des Kandidaten (falls vorhanden)
      • Lebenslauf des Kandidaten (mit zensierten persönlichen Daten)
      • Teil des Lebenslaufs, der sich auf Arbeitserfahrungen, Ausbildung, persönliche Daten, gesprochene Sprachen und andere Fähigkeiten/Hobbys bezieht.

      Datennormalisierung und semantische Analyse

      Die Daten werden normalisiert, um die Verständlichkeit zu optimieren, und eine Grammatiksoftware führt eine logische Analyse des extrahierten Inhalts durch, um die semantische Bedeutung jedes Satzes im Text zu ermitteln.

      Unser Berechnungsalgorithmus sucht und indiziert die beruflichen Fähigkeiten im analysierten Text, d.h. die Aufgaben, die einen Beruf eindeutig identifizieren.

      • Bei einem Text (normaler Text oder HTML), einem Titel und einer Sprache antwortet das System mit einer Reihe von semantischen Tags, die mit dem Text und seinem Gewicht verbunden sind.
      • Bei einem Text (normaler Text oder HTML), einem Schlüsselwort und einer Sprache antwortet das System mit einem sauberen Text, der die Volltextsuche optimieren kann.

      Datennormalisierung und semantische Analyse

      Die Daten werden normalisiert, um die Verständlichkeit zu optimieren, und eine Grammatiksoftware führt eine logische Analyse des extrahierten Inhalts durch, um die semantische Bedeutung jedes Satzes im Text zu ermitteln.

      Unser Berechnungsalgorithmus sucht und indiziert die beruflichen Fähigkeiten im analysierten Text, d.h. die Aufgaben, die einen Beruf eindeutig identifizieren.

      • Bei einem Text (normaler Text oder HTML), einem Titel und einer Sprache antwortet das System mit einer Reihe von semantischen Tags, die mit dem Text und seinem Gewicht verbunden sind.
      • Bei einem Text (normaler Text oder HTML), einem Schlüsselwort und einer Sprache antwortet das System mit einem sauberen Text, der die Volltextsuche optimieren kann.

      Indizierung und Matching

      Die beruflichen Fähigkeiten werden durch Berechnungsalgorithmen analysiert und bewertet und dann auf der Grundlage von Parametern der beruflichen Nähe akzeptiert oder abgelehnt.

      Das semantische Analysesystem ist derzeit in 6 Sprachen verfügbar: Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Portugiesisch.

      Indizierung und Matching

      Die beruflichen Fähigkeiten werden durch Berechnungsalgorithmen analysiert und bewertet und dann auf der Grundlage von Parametern der beruflichen Nähe akzeptiert oder abgelehnt.

      Das semantische Analysesystem ist derzeit in 6 Sprachen verfügbar: Englisch, Deutsch, Französisch, Italienisch, Spanisch, Portugiesisch.