Sechs unabhängige Teilbewertungen. Die genauen Stichpunkte, die Sie nach unten ziehen. Die genauen Keywords, die in der Stellenanzeige gefragt waren, die Sie aber vergessen haben. Alles deterministisch, alles wiederholbar, alles kostenlos.
Lesbarkeit · 15%. Kann der Parser Ihr PDF überhaupt lesen? Wir extrahieren Text neu mit denselben Bibliotheken, die große ATS-Engines verwenden (Tika, pdfplumber, mammoth). Wenn Text in einem Bild rastriert, hinter einer OCR-Schicht versteckt oder über Spalten verteilt ist, die der Parser nicht verfolgen kann, fällt diese Bewertung und wir sagen Ihnen welche Seite.
Skill-Match · 40%. Welche der für die Rolle erforderlichen Skills auf dem CV erscheinen. Ein kuratierter Skill-Graph mit tausenden Synonymen (ML zu machine learning, k8s zu kubernetes, Tippfehler wie 'tensorlfow') erkennt legitime Skills trotz Schreibweise. Die Bewertung zeigt vorhanden, erwähnt-als-bevorzugt und erforderlich-aber-fehlend.
Erfahrung · 15%. Erreichen Ihre Jahre und Ihr Senioritätsgrad die JD-Schwelle? Wir ziehen das Datumsspektrum jeder Rolle, berechnen die gesamte relevante Erfahrung und vergleichen sie mit den aus der JD geparsten Mindestjahren. Senior-Stichpunktdichte wird gegen den Titel plausibilitätsgeprüft.
Ausbildung · 10%. Liegt Ihr höchster Abschluss auf oder über dem JD-Minimum? Bachelor, Master, PhD normalisiert, Akkreditierungshinweise hervorgehoben, niemals Bootcamp-Absolventen bestraft, wenn die JD 'oder gleichwertige Erfahrung' sagt.
Ergebnisdichte · 10%. Wie viele Ihrer Stichpunkte sind quantifiziert? Starke CVs haben Zahlen in 55-75% der Stichpunkte. Darunter schlägt die KI-Neufassung messbare Ergebnisse für Stichpunkte vor, die derzeit mit 'und Verbesserungen vorgenommen' enden.
Kontakt-Hygiene · 10%. E-Mail, Telefon, Standort, LinkedIn, lesbare Kopfzeile. Überraschend wie viele CVs 8 Punkte an einer unlesbaren Kopfzeile verlieren. Wir prüfen, dass E-Mail, Telefon und Stadt alle in den ersten 150 Zeichen stehen.
85 bis 100 · STARK. Die meisten Senior-CVs landen hier nach einem vollständigen Durchlauf. Einreichen und weitermachen.
70 bis 85 · GUT. Wird Keyword-Filter passieren, verliert aber bei einigen Edge-Case-Parsern. Eine weitere Überarbeitung wert.
55 bis 70 · GRENZWERTIG. Wahrscheinlich aus automatisierten Schritten herausgefiltert. Entweder Lesbarkeitsproblem oder fehlende erforderliche Skill.
40 bis 55 · SCHWACH. Parser erholt sehr wenig Text. Zuerst Lesbarkeit reparieren, dann bewerten.
0 bis 40 · ABLEHNUNG. Mit ziemlicher Sicherheit ein Bild-PDF. Mit markierbarem Text neu exportieren.
Ja. PDF oder DOCX hochladen, alle sechs Teilbewertungen erhalten, sehen welche Zeilen Sie heruntergezogen haben, das Ergebnis exportieren. Keine Paywall auf der Bewertung selbst.
Erste Bewertung in unter 60 Sekunden für ein typisches 1- oder 2-seitiges PDF. Größere Dokumente (8+ Seiten akademische CVs) brauchen 2 bis 3 Sekunden länger.
Die Textextraktionsschicht deckt ab, was Taleo, Workday, Greenhouse, Lever, iCIMS und Ashby unter der Haube verwenden. Die Bewertungsschicht verwendet einen deterministischen Skill-Graph statt eines Black-Box-LLM, also bekommt derselbe CV immer dieselbe Bewertung.
PDF oder DOCX sind am zuverlässigsten. Eingefügter Klartext funktioniert, verliert aber Formatierungssignale. Ein eingescanntes Bild-PDF wird bei Lesbarkeit schlecht bewertet, bis Sie es zuerst OCR-en.
85+ ist stark. 70 bis 85 ist gut. 55 bis 70 ist grenzwertig (Sie verlieren wahrscheinlich den Keyword-only-Filterschritt). Unter 55 bedeutet, ein Parser wird Schwierigkeiten haben, und Sie sollten das vor jeder JD-Anpassung reparieren.
Ja. Tabellen, mehrspaltige Layouts ohne Lesereihenfolge, Text-in-Bildern, benutzerdefinierte Abschnittsnamen ('Mein Werdegang'), ungewöhnliche Schriften, die nicht eingebettet werden, und reine Bild-PDFs erscheinen alle als spezifische Lesbarkeitswarnungen.
Nein. Die Bewertung wird deterministisch von unseren eigenen Parsern berechnet, nicht von einem LLM. Nur der optionale KI-Neufassungs-Schritt ruft Claude auf, und nur auf dem von Ihnen ausgewählten Ausschnitt.
Nachdem Sie die Lesbarkeit repariert haben, vergleichen Sie die Bewertung mit einer spezifischen Anzeige.
Schreiben Sie die vom Prüfer markierten Stichpunkte neu. Behalten Sie Ihren Ton, landen Sie die Keywords.
Wenn die Bewertung hoch ist, wechseln Sie zu einer stärker aussehenden Vorlage ohne die Bewertung zu verlieren.
PDF oder DOCX hochladen. Sehen Sie jede Zeile, die der Parser verfehlt.
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