Na czym polega parsowanie CV?

Parsowanie CV (ang. résumé parsing) to proces automatycznego przetwarzania treści życiorysów kandydatów przez wyspecjalizowane narzędzia – parsery, które analizują dokumenty oraz wyodrębniają z nich uporządkowane dane, np. imię i nazwisko, dane kontaktowe, doświadczenie zawodowe, umiejętności czy wykształcenie.

Parsery działają w oparciu o algorytmy rozpoznawania tekstu, często wspierane sztuczną inteligencją, dzięki czemu potrafią skutecznie analizować różne formaty dokumentów niezależnie od ich struktury graficznej.

💡 Termin „parsowanie” jest zapożyczeniem technicznym i w języku polskim nie ma jednego, powszechnie przyjętego, w pełni naturalnego odpowiednika. W zależności od kontekstu można je tłumaczyć jako:

analiza składniowa – dokładne, techniczne tłumaczenie używane w programowaniu i lingwistyce komputerowej;
przetwarzanie danych – tłumaczenie neutralne, zrozumiałe dla osób nietechnicznych;
odczytanie i uporządkowanie informacji z dokumentu – parafraza przydatna w tekstach, gdzie chodzi o zrozumienie działania narzędzia bez wchodzenia w język techniczny;
wyodrębnianie danych – zrozumiałe i konkretne, szczególnie w kontekście CV, np. „parser CV wyodrębnia dane z dokumentów kandydatów”;
zaczytywanie danych – nieco bardziej kolokwialne, ale popularne w praktyce, często używane w systemach ATS oraz HRM, np. „System zaczytuje dane z CV i tworzy profil kandydata”.

Jak przebiega proces parsowania CV?

Proces parsowania CV ma kilka etapów:

1. Dodanie dokumentu do systemu

Parsowanie rozpoczyna się w momencie, gdy przesyłamy plik CV do systemu rekrutacyjnego, np. wczytując go za pomocą rozszerzenia do sourcingu (takiego jak PeopleForce Prospector). Parser może także działać automatycznie, gdy kandydat aplikuje przez zintegrowany formularz lub e-mail.

2. Odczytanie treści dokumentu

System analizuje zawartość pliku, niezależnie od jego formatu (PDF, DOC, TXT) i rozpoznaje jego strukturę. Dzięki temu potrafi zidentyfikować, gdzie znajdują się dane kontaktowe, doświadczenie zawodowe, wykształcenie, umiejętności oraz inne sekcje istotne z perspektywy rekrutera.

3. Wyodrębnienie danych do odpowiednich pól

Parser przetwarza informacje tekstowe oraz zapisuje je w ustrukturyzowany sposób w bazie kandydatów, wypełniając automatycznie pola, takie jak imię i nazwisko, e-mail, stanowiska pracy, nazwy firm, daty zatrudnienia, języki itd. Dzięki temu nie ma potrzeby ręcznego przepisywania danych z dokumentu.

4. Weryfikacja duplikatów

System sprawdza, czy kandydat nie znajduje się już w bazie. Jeśli dane zaczytane przez parser są zbliżone do istniejącego profilu, pojawia się komunikat z ostrzeżeniem. Dzięki temu łatwiej uniknąć duplikatów.

5. Zapisanie kandydata w systemie

Po zakończeniu analizy profil kandydata trafia do przypisanego wakatu lub do ogólnej bazy, zależnie od konfiguracji systemu.

Dlaczego warto korzystać z parsera CV

Według danych organizacji Verified Market Research w 2023 roku rynek oprogramowania do analizy CV szacowano na 16,3 mld USD, a przewiduje się, że do 2031 roku osiągnie on wartość 43,7 mld USD. Skąd taki wzrost?

Oprogramowanie do przetwarzania CV pozwala szybko filtrować oraz kategoryzować duże ilości aplikacji, oszczędzając czas i zasoby. Jeśli zdarzyło Ci się ręcznie przepisywać dane z CV do systemu, to doskonale wiesz, jak długo może trwać ten proces. Parser CV rozwiązuje ten problem w kilka sekund – automatycznie odczytuje i porządkuje dane z dokumentów, dzięki czemu możesz skupić się na kolejnych etapach, np. umawianiu rozmów z kandydatami.

Pozostałe korzyści ze stosowania parserów to m.in.:

standaryzacja danych – parser konwertuje informacje z różnych formatów CV (PDF, DOC, TXT) do jednolitej struktury w bazie, co ułatwia porównywanie kandydatów i tworzenie raportów;
redukcja błędów przy wprowadzaniu danych – automatyzacja eliminuje literówki i pominięcia powstające przy ręcznym wprowadzaniu danych, co pozwala zachować spójność oraz porządek w bazie kandydatów;
możliwość integracji z różnymi źródłami pozyskiwania kandydatów – może przetwarzać dokumenty dodawane ręcznie, aplikacje z portali ogłoszeniowych i narzędzi sourcingowych (np. LinkedIn), a wszystkie dane trafiają do jednej bazy, co upraszcza zarządzanie rekrutacją;
sprawniejsze selekcjonowanie kandydatów – dzięki ustrukturyzowanym danym możesz wygodnie filtrować kandydatów według wybranych kryteriów, przypisywać ich do konkretnych wakatów lub udostępniać profile zespołowi bez konieczności otwierania dziesiątek plików PDF.

Rozszerzenie PeopleForce Prospector wspierane przez AI umożliwi Ci automatyczne uzupełnianie informacji o kandydatach znalezionych m.in. na platformach LinkedIn, Djinni, Dou czy GitHub. Szczegółowe informacje znajdziesz w tym artykule. Nieustannie ulepszamy silnik analizujący, aby obsługiwał więcej formatów i zapewniał jeszcze większą dokładność.