此产出有什么用？

候选人 CV 分析 是 Trimoji AI 根据上传的 CV 自动生成的报告。它将自由文本格式的文档——通常难以快速浏览——转换为结构化、可比和可评估的卡片。

目标是通过标准化方式提取相关信息来减少阅读 CV 的时间：职业经历、技术能力、培训、语言。每条信息都经过分类和加权，以生成可用的阅读分数。

此产出不解释候选人本身：它对 CV 中的事实进行结构化，以便招聘官可以快速地将其与候选人或其他人的职位要求（理想 CV Persona）进行比较。

报告包含哪些内容，分章节介绍

1. 身份和联系方式

报告提取并展示候选人的身份信息：姓名、地理位置、电子邮件地址、性别和年龄（如果 CV 中提供），以及检测到的驾驶执照。

2. 语言和水平

AI 识别 CV 中提到的语言，并为其分配检测到的水平（初级、中级、高级、流利、母语）。这些信息以标签形式显示，方便即时阅读。

3. 最近一次重要经历

最近一次职业经历被单独列出并详细说明：

• 担任的职位名称
• 行业领域
• 公司规模
• 任职时长（月）
• 任职时间（距离离职的时间，或“现任”如果仍在职）

4. 相关职位和过往经历

AI 列出 CV 中最多七个职位名称。此部分有助于一目了然地评估职业经历的一致性和多样性。

5. 最高学历

报告识别最高学历，包含：学历名称、获得年份、专业领域（CIP 代码）和类型（ISCED 级别）。此详细程度有助于标准化地比较学术经历。

6. 技术能力（hard skills）分析

AI 提取并分类 CV 中检测到的技术能力。每项技术能力（hard skill）都附带一个置信度分数（以百分比显示），反映了检测的稳健性和该能力在文档中的出现频率。

7. 知识分析

除了技术能力（hard skills），报告还提取 CV 中提到的理论知识、工具、方法论和掌握的领域。每项也以百分比评估，便于比较。

如何运作？

步骤 1 — 上传 CV

招聘官将候选人的 CV 上传至 Trimoji（支持 PDF、图像或文本格式）。对于扫描的文档或图像，OCR 会在分析前提取文本。

步骤 2 — AI 提取和结构化

AI 模块（Livi）处理提取的文本：它使用自然语言处理和命名实体识别技术来识别和结构化关键实体（经历、能力、培训、语言、联系方式）。然后对提取的能力进行分类和加权。

步骤 3 — 生成报告和评分

结构化报告以 PDF 格式生成。如果为此职位创建了职位简报（理想 CV），则会自动计算分析的 CV 与目标画像之间的匹配分数，以方便初步筛选。

步骤 4 — 利用和比较

可以从 Trimoji 中查阅报告，将其集成到候选人档案中，或根据您的集成与 ATS 同步。同质化的结构允许在相同维度上比较多名候选人，而无需完全重新阅读每个 CV。

对人力资源团队的益处

• 标准化阅读所有 CV，无论其布局或格式如何。
• 显著节省时间在筛选阶段，尤其是在招聘量大的情况下。
• 客观比较多名候选人在相同能力和标准上的表现。
• 在关联了理想 CV Brief 时，自动匹配分数。
• ATS 集成：根据您的连接，分析可以直接反馈到候选人档案中。

用例

批量招聘

自动化流入 CV 的结构化，将人力阅读时间集中在初步筛选的候选人身上。匹配分数可快速优先排序简短列表。

咨询公司和 ESN

快速结构化您的人才库中的 CV，以统一、可比和专业的格式呈现给客户。

ATS 集成

将 CV 分析直接同步到您的 ATS 候选人档案中，以集中信息并简化跟踪。

FAQ

支持哪些 CV 格式？

PDF、图像（JPEG、PNG）和纯文本。 对于扫描的 CV 或图像，OCR 层会在 AI 分析前提取文本。

AI 在提取时会出错吗？

仍有可能出错，尤其是在格式不典型、高度图形化或使用罕见语言的 CV 上。报告仍然是阅读的辅助，而不是替代招聘官的判断。

CV 报告是否与个性分析结合？

是的，在候选人档案中。 此产出将 CV 分析和个性分析整合到一份文档中，并包含两个维度的匹配分数。

Trimoji 会存储 CV 吗？

结构化数据将根据您组织的具体使用条款保留在 Trimoji 数据库中。保留和访问规则符合 GDPR。

您想自动化 CV 的阅读和结构化，以加快您的初步筛选吗？