选择简历解析器时要考虑的9个因素

“此简历解析器最多可以节省您50％的招聘时间。” “我们的简历解析器将为您提供99％的准确结果。”

不会有一个没有听说过此类要求的招聘人员。但是，问题是-“为什么承诺自动化筛选简历的普通过程并可能在招聘过程中节省大量时间的解决方案，仍然被怀疑而被否决？” 答案是-可靠性。简历解析器的选择太多，要求太多。尽管他们的承诺很高，但大多数简历解析器在两个功能上均都无法通过–准确性和效率。因此，出现了一个问题：

** “我应该在简历解析器中寻找什么？”**

我们试图回答同样的问题。

这是选择简历解析器时需要考虑的因素列表：

1、 支持格式图标支持多种格式：

候选人的简历有多种格式。为他们提供了以任何格式上传简历的灵活性，从而提供了出色的求职者体验并增加了申请数量。但是，为了简化此过程，您的Resume Parser应该支持所有流行的格式，例如Doc，Docx，HTML，RTF，PDF，PNG和JPEG。

2、 人类情境了解人文环境：

简历解析器不仅需要关键字标识符。他们需要了解简历中每个单词背后的上下文。现代的基于ML的解析器通过使用相同的词来做到这一点，但要根据用例对它们进行不同的处理。

例如，考虑以下语句：

2000年至2008年：摩尔多瓦州立大学教授

您很可能不会理解上述陈述中所有单词的含义，但是即使您不理解这些单词的确切含义，您也可能会猜到，“ 教授 ”是一个职位，“ Stat din din摩尔多瓦大学”很可能是组织的名称。 现在再来看一个带有两个语句的示例：

'2000–2008：哈佛大学教授' '哈佛大学计算机科学硕士学位'

在这里，哈佛大学应在前者中被视为雇主组织，而在后者中应被视为教育机构。我们可以通过观察上下文来区分“哈佛大学”的两种含义。第一个陈述的标题为“教授”，即职称，表明哈佛大学被视为专业组织。第二个有学位和专业，这表明哈佛大学被标记为教育组织。

3、 积分与现有HRMS集成：

让我们开始追逐。如果没有与现有HRMS顺利集成，则没有公司会投资于Resume Parser。因此，简历解析器无论功能如何出色，也应该无缝集成到广泛使用的HRMS和ATS中，例如Taleo，SuccessFactors，SmartRecruiters，Darwinbox或其他本地的ATS。

4、 分类丰富的分类法库：

除了具有ML层之外，该软件还应具有丰富的分类法库，以识别每个关键字，例如技能，位置，公司，学位等。跟上简历中使用的词汇是一个很大的挑战。简历由公司名称，机构，学位等组成，可以用几种方式书写。例如。Skillate :: Skillate.com —这两个词都指同一公司，但是被机器视为不同的词。此外，每天都有新的公司和机构名称出现，因此保持软件词汇表的更新非常重要。

在第一个语句中，“ Skillate”将被标记为公司，因为该语句是关于在组织中工作的。但是，后者的“ Skillate”应被视为正常词汇，而不是公司。显然，根据用法，同一单词可能具有不同的含义。

5、无偏见的消除偏见：

随着多样性和包容性成为公司选择过程的重要组成部分，重要的是，简历解析器也必须遵循相同的标准。许多现代的简历解析器都附带了禁用某些数据字段的功能，这些数据字段可能会导致诸如姓名，年龄，性别，候选图片等的歧视。多元化 数据更新的候选人数据库： 解析器提取候选信息后，应自动更新配置文件，以确保公司数据库保持刷新状态。

6、快速快速处理速度：

由于使用Resume Parser的主要动机是为了改善候选人的体验，因此Parser应该以闪电般的速度处理简历。现代的支持AI的解析器将需要1-3秒来处理最复杂的简历。系统应收集信息并自动填写任何或所有必需的表格，以使候选人无需重复自己的工作。

7、快速支持任何结构：

解析器应识别并从简历的任何组成部分中提取信息。例如：表格模板，图像扫描等。

半分区半分区恢复（恢复分为两部分）

通常，求职者在简历中使用分区格式，即，将字段放在一边，将信息放在另一边。智能简历解析器识别这些复杂的格式，并从适当的方面提取相关信息。

即使没有适用于各种组织的“一刀切”的解决方案，但牢记上述指示将为大多数招聘团队提供下一个简历解析解决方案的蓝图。要了解有关简历解析器如何工作的更多信息，请联系我们。