AI CV MATCHING

Motore semantico
per il pre-screening dei candidati

Inviaci i tuoi documenti, noi analizziamo il contenuto e ti restituiamo i tag professionali e le skills individuate

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Motore semantico
per il pre-screening dei candidati

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Grazie al collegamento con web server, è sufficiente caricare tramite protocollo FTP il CV del candidato che si vuole esaminare o il contenuto dell’offerta di lavoro.

Il contenuto del documento viene inserito all’interno del motore semantico che entra in azione, racchiudendo in pochi secondi quattro diverse azioni:

  • parsing ed estrazione dei dati
  • normalizzazione dei dati
  • analisi semantica
  • indicizzazione

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In soli 30 minuti, i nostri esperti ti guideranno attraverso la soluzione e risponderanno a tutte le tue domande.

  • Introduzione alle principali funzionalità del prodotto
  • Condivisione e analisi delle tue priorità

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      • normalizzazione dei dati
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      Estrazione dei dati e classificazione dei contenuti

      Dato un documento, convenzionalmente un CV (sia esso un file di lettura, un’immagine o una scansione), il sistema restituisce il documento in formato di testo (plain text o html).

      In questa fase vengono analizzate le immagini, grazie ad un software integrato di “image processing” basato su reti neurali , che effettua il parsing del CV e opera una classificazione del contenuto del testo in sezioni, quali:

      • Immagine del candidato (se presente)
      • CV del candidato – con i dati personali censurati
      • Parte del CV riferita a: esperienze, formazione, dati personali, lingue parlate ed altre competenze/hobby

      Estrazione dei dati e classificazione dei contenuti

      Dato un documento, convenzionalmente un CV (sia esso un file di lettura, un’immagine o una scansione), il sistema restituisce il documento in formato di testo (plain text o html).

      In questa fase vengono analizzate le immagini, grazie ad un software integrato di “image processing” basato su reti neurali , che effettua il parsing del CV e opera una classificazione del contenuto del testo in sezioni, quali:

      • Immagine del candidato (se presente)
      • CV del candidato – con i dati personali censurati
      • Parte del CV riferita a: esperienze, formazione, dati personali, lingue parlate ed altre competenze/hobby

      Normalizzazione dei dati e analisi semantica

      I dati vengono normalizzati al fine di migliorarne la comprensione e un software grammaticale conduce un’analisi logica sul contenuto estratto per individuare il significato semantico di ogni frase presente nel testo.

      Il nostro algoritmo di calcolo ricerca e indicizza le competenze professionali nel testo analizzato, ovvero le azioni che identificano in modo univoco una professione.

      • Dato un testo (plain text o html) un titolo e una lingua, il sistema risponderà con una serie di tag semantici collegati al testo e relativo peso.
      • Dato un testo (plain text o html) o una keyword e una lingua, il sistema risponderà con un testo pulito in grado di ottimizzare le ricerche di tipo fulltext.

      Normalizzazione dei dati e analisi semantica

      I dati vengono normalizzati al fine di migliorarne la comprensione e un software grammaticale conduce un’analisi logica sul contenuto estratto per individuare il significato semantico di ogni frase presente nel testo.

      Il nostro algoritmo di calcolo ricerca e indicizza le competenze professionali nel testo analizzato, ovvero le azioni che identificano in modo univoco una professione.

      • Dato un testo (plain text o html) un titolo e una lingua, il sistema risponderà con una serie di tag semantici collegati al testo e relativo peso.
      • Dato un testo (plain text o html) o una keyword e una lingua, il sistema risponderà con un testo pulito in grado di ottimizzare le ricerche di tipo fulltext.

      Indicizzazione e matching

      Le skills professionali vengono analizzate e valutate da algoritmi di calcolo, per poi essere accettate o scartate in base a parametri di vicinanza professionale. Attualmente il sistema di analisi semantica è disponibile in 6 lingue: italiano, inglese, francese, tedesco, spagnolo, portoghese.

      L’algoritmo fa un’estrazione dei tag professionali presenti nelle offerte di lavoro; comparandoli con le skills presenti nel CV dei candidati, restituisce il matching di CV idonei per il talent pool selezionato.

      Indicizzazione e matching

      Le skills professionali vengono analizzate e valutate da algoritmi di calcolo, per poi essere accettate o scartate in base a parametri di vicinanza professionale. Attualmente il sistema di analisi semantica è disponibile in 6 lingue: italiano, inglese, francese, tedesco, spagnolo, portoghese.

      L’algoritmo fa un’estrazione dei tag professionali presenti nelle offerte di lavoro; comparandoli con le skills presenti nel CV dei candidati, restituisce il matching di CV idonei per il talent pool selezionato.