Schnelleres und genaueres Parsing von Lebensläufen und Stellenangeboten
Parsing von Lebensläufen mit generativer KI und LLM-Technologie
Eine Parsing-Lösung, die es Ihnen ermöglicht, Ihren Recruiting-Prozess zu optimieren und fundierte Einstellungsentscheidungen zu treffen.
✅ Unerreichte Geschwindigkeit und Genauigkeit: Wir analysieren jährlich über 2 Milliarden Lebensläufe und Stellenausschreibungen mit unerreichter Geschwindigkeit und Genauigkeit und stellen sicher, dass Ihnen kein einziger qualifizierter Kandidat entgeht.
✅ Mehrsprachigkeit: Extrahieren und reichern Sie Daten aus umfangreichen Lebensläufen in 29 Sprachen und Stellenausschreibungen in 9 Sprachen an und erweitern Sie Ihren Talentpool weltweit.
✅ Präzises Kandidaten-Matching: Filtern, suchen, bewerten und vergleichen Sie Kandidaten schnell und präzise, vermeiden Sie zeitaufwändige manuelle Prozesse und steigern Sie Ihre Einstellungseffizienz.
Warum der Parser von Textkernel?
Als nahtloser Bestandteil Ihres ATS, CRM oder Karriereportals extrahiert unser Parser Daten aus Lebensläufen und Stellenausschreibungen viel schneller als ein erfahrener Recruiter und überträgt strukturierte Daten zu einem Bruchteil der Kosten in Ihr System.
0.5 Sekunden
Parsing-Geschwindigkeit
Über 2 Mrd.
Parsings / Jahr
Verkäufer Nr. 1
von LLM-basiertem Parsing
60% im HR-Tech
vertrauen unserem Parsing
LLM Parser
Unerreichte Geschwindigkeit und Genauigkeit
Der LLM-Parser von Textkernel, der auf Deep Learning, proprietären Taxonomien, zwei Jahrzehnten Parsing-Erfahrung und dem natürlichen Sprachverständnis von ChatGPT basiert, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Parsing-Technologie dar und übertrifft die Leistung seiner Mitbewerber.
Konvertierung von Dokumenten: Mithilfe von Industriestandardlösungen konvertieren wir Eingabedokumente in Text (zum Parsen) und HTML (zur Anzeige). In Kombination mit der Deep Learning-Engine von Textkernel, die das Spaltenlayout und die Dokumentstruktur erkennt, stellen wir sicher, dass die LLM-Engine gut formatierten Text als Eingabe erhält.
Parsen: Parsen von Schlüsseldatenpunkten mit GPT-3.5 unter Verwendung fein abgestimmter Prompts Normalisierung: Normalisierung der extrahierten Daten, angereichert mit Zuordnungen zu Taxonomien in Bezug auf Berufsbezeichnungen, Fähigkeiten, Bildungsniveaus nach Standards wie O*NET und ISCO
Inferenz: Unsere Algorithmen berechnen präzise zusätzliche Metadaten, wie z. B. die letzte Verwendung einer Fähigkeit.
Ausgabe: Behält die gleiche JSON-Struktur wie unser Standard-Parser bei.
