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CV Parsing: Leichter bewerben dank intelligenter Recruiting-Technologie

Durch ein neues Update im CV Parsing Tool können Jobsuchende sich jetzt noch schneller und einfacher auf eine ausgeschriebene Stelle bewerben. Die von unserem Partner Textkernel entwickelte Lösung Extract! 4.0 ist das erste vollkommen auf Deep Learning basierende CV Parsing Tool auf Deutsch.

Deep Learning

CV Parsing: Leichter bewerben dank intelligenter Recruiting-Technologie

d.vinci-Kunden, die die Software als Service (SaaS) nutzen, profitieren durch das zweiwöchentliche Release umgehend von den Qualitätssteigerungen.

Über das d.vinci Bewerbermanagement ist es schon seit Längerem möglich, mithilfe des LinkedIn-Profils oder eines Lebenslaufs als PDF den Bewerberfragebogen auszufüllen. Das funktioniert mit CV Parsing. Bei diesem Prozess werden Lebenslaufdaten ausgelesen und strukturiert in den Fragebogen des Bewerbermanagement-Systems integriert. Der Vorteil: Bewerber müssen ihre Daten nicht zeitaufwändig manuell eingeben – ein großer Schritt für die optimale Candidate Journey.

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(c) shutterstock/hand idea

Mit der erstmals auf Deep Learning basierenden Technologie ist unserem Partner Textkernel – Spezialist im Bereich von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz für die HR Branche – ein echter Durchbruch gelungen: Die Extraktionsgenauigkeit ist äußerst präzise, sodass die Daten akkurat ins Bewerbermanagement-System übertragen werden. Als Deep Learning werden künstlich-intelligente Algorithmen bezeichnet, die durch die Verwendung von neuronalen Netzen (Gehirn-ähnliche Strukturen) automatisch Muster in Daten finden. Ein Beispiel: Im Lebenslauf werden die Wörter „Hamburg“ und „Berlin“ im Adressenfeld als „Stadt“ verwendet. Deep Learning sichtet eine hohe Menge an Daten und produziert Repräsentationen, die ähnliche Wörter gruppieren. Wird ein neues Wort mit ähnlicher Darstellung wie Hamburg oder Berlin gefunden, nimmt die Technologie an, dass es sich hierbei auch um eine Stadt handelt. Durch Extract! 4.0 konnte Textkernel eine Senkung von Extraktionsfehlern um 15 bis 30 Prozent erreichen.

„Jeder Recruiter strebt eine optimale Candidate Experience der Bewerber an“, sagt Nina Rahn, Geschäftsführerin bei d.vinci. „Das bedeutet, dass alles dafür getan werden sollte, damit Interessenten gute Erfahrungen mit dem potenziellen Arbeitgeber sammeln. Dazu zählt auch die Tatsache, dass Kandidaten problemlos ihre Bewerbungen einreichen können.“ Je einfacher der Bewerbungsprozess ist, desto größer ist die Chance, dass schnell der geeignete Kandidat gefunden wird.

Mit dem d.vinci Candidate Experience Modul, das die neue Technologie enthält, macht d.vinci es auch den Personalern leichter. So können Recruiter alle Bewerbungen, die per E-Mail oder per Post ankommen, einfach ins System übertragen. Mit der Technologie von Textkernel werden die Informationen aus den E-Mails und Scans ausgelesen und automatisch in eine digitale Bewerberakte umgewandelt. Damit bleibt es dem Personaler erspart, die Daten manuell zu erfassen.

Mehr zur Deep Learning Revolution und dem neuen Tool finden Sie bei unserem Partner Textkernel.

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