Лучший инструмент для анализа участников третьей стороны

Мы работаем над приложением для найма и нуждаемся в возможности легко анализировать резюме. Прежде чем пытаться его построить, задавалось вопросом, какие средства анализа синтаксиса доступны там и что самое лучшее, на ваш взгляд? Мы должны иметь возможность анализировать файлы Word и TXT.

Ответ 1

Я предлагаю взглянуть на некоторые инструменты AI. Три, о которых я знаю,

Я думаю, что все продукты обрабатывают Word, txt и pdf вместе с кучей других типов документов. Несмотря на то, что я никогда не использовал его, я слышал о неблагоприятных вещах в отношении точности зеркального отображения и поддержки пользователей. Я работаю рекрутером по контракту и использовал анализаторы Sovren и Hireability в разных ATS. С моей точки зрения, я думал, что Hireability лучше справилась, а с Совреном казалось, что я всегда исправляю ошибки. И когда у меня возникла проблема с Hire, я дал ее моему поставщику ОВД, и казалось, что он был исправлен довольно быстро. Удачи.

Ответ 2

Не пытайтесь строить один, если вы не хотите посвятить свою жизнь этому. Не изобретайте колеса!

Мы строим и продаем систему найма. Я сделал длинную оценку несколько лет назад и отправился на Daxtra - другой в рамке был Burning Glass, но у меня сложилось впечатление, что Daxtra сделал неамериканские исследования лучше.

В любом случае, мы переоцениваем его. Некоторые части он делает блестяще (имя, адрес, номера телефонов, история работы), пока резюме в культурном плане ОК. Но если это не так, это терпит неудачу. Что я имел в виду: ну, если резюме имеет первую строку:

Имя: Сунь Ят Сен

тогда Daxtra достаточно умен, чтобы понять, что Сунь Ят Сен - имя парня. (Девушка?)

Но если он имеет первую строку:

Сунь Ят Сен

Он не может понять это.

С другой стороны, если первая строка

Джонни Роттен

тогда Дакстра разрабатывает свое имя.

Кроме того, он отлично работает на адресах Великобритании, довольно хорошо на австралийских адресах, авариях и ожогах по индонезийским адресам. Тем не менее, мы только что проанализировали 35 000 индонезийских резюме относительно хорошо - СОВЕРШЕННО намного лучше, чем вообще не делать этого, или делать это вручную!

На Skilling: Я считаю, что если кто-то действительно пытался сделать раздел Skills, тогда потребуется 3 человеко-месяца или около того, и он будет работать очень хорошо.

Сводка: не пишите сами, делайте действительно хорошие исследования реальных резюме, которые вы хотите разборе и погружения.

Главное: не ожидайте, что какой-либо инструмент окажется где-то почти на 100% точным - но это намного лучше, чем не иметь его.

Neil

Ответ 3

Вы можете посмотреть egrabber и rchilli это два лучших инструмента на рынке.

Ответ 4

Я видел много резюме в формате PDF. Вы уверены, что вас не волнует их?

Я бы порекомендовал что-то простое:

  • Загрузите поиск в Google Desktop или аналогичный инструмент (т.е. Коперник)
  • Отбросьте файлы в каталоге
  • Наведите указатель на этот инструмент каталог и удар в вашем поиске термины.

Ответ 5

Мне было интересно, если кто-нибудь обновит этот список. Кажется, что все старые 2010 года почти 3 года.

Мы интегрировали RChilli, и не обнаружили их недостатков, поддержка лучше, а продукт проще в использовании.

Мы протестировали RChilli, Hireability, и Daxtra. Sovren не отвечал на наши письма.

Интеграция была гладкой, и поддержка там лучше.

Ответ 6

FWIW Я только запустил 650 международных резюме через Rchilli и нашел, что точность очень бедная. Имена и адреса были искалечены, а поля данных были удалены и пропущены.

Это было сочетание PDF-документов и документов Word, прежде всего из Европы и Азии.