Lebensläufe in jedem Layout, in eine Form normalisiert.

Resume-Parsing — auch CV-Parsing oder Lebenslauf-Extraktion genannt — ist der Prozess, ein freiformiges Lebenslauf-Dokument (PDF, DOCX, Bild) in strukturierte Kandidatendaten zu verwandeln. Jedes Applicant Tracking System (ATS) und jede Sourcing-Plattform sitzt auf dieser Schicht. Mit Regex und Vorlagen bricht das Parsing in dem Moment, in dem ein Kandidat ein nicht-standardisiertes Layout nutzt; mit einer layoutbewussten Engine deckt dasselbe Schema Tausende Variationen ohne vorlagenspezifisches Setup ab.

Aus dem Beispiel-Lebenslauf oben liefert Ztract den vollständigen Namen, die E-Mail, die Telefonnummer und den Standort des Kandidaten; den Headline-Summary-Absatz; das Berufserfahrungs-Array mit Titel, Unternehmen und Anfangs-/Enddatum jeder Rolle; das Ausbildungs-Array mit Schule, Abschluss und Hauptfach; und das Skills-Array — jeden Skill als eigene klickbare Chip, verlinkt zu der Stelle, an der er auf der Seite erscheint. Der Beispiel-Lebenslauf ist für einen UX Designer mit drei Rollen und zwei Abschlüssen; die Ausgabe ist in Sekunden bereit, in Greenhouse, Lever oder Workday aufgenommen zu werden.

Zwei Designentscheidungen sind hier wichtig. Erstens kommen Skills als typisiertes Array von Strings zurück — nicht als kommagetrennte Wolke — sodass nachgelagertes Skill-Matching gegen eine Kandidaten-Datenbank ohne weiteres String-Splitting abgleichen kann. Zweitens werden Daten normalisiert: "Jun 2023", "06/2023", "2023-06" und "Present" landen alle in einem sortierbaren Format. Mehrspaltige Lebensläufe, Sidebars und "kreative" Layouts, die die meisten Parser durcheinanderbringen, werden in der richtigen Lese-Reihenfolge gelesen.