CV SERCHERS et outil de classement - RSART
Trouver des candidats adaptés à un rôle ouvert pourrait être une tâche intimidante, surtout lorsqu'il y a beaucoup de candidats. Cela peut entraver les progrès de l'équipe pour obtenir la bonne personne au bon moment. Une manière automatisée de «l'outil de présommage et d'outil de classement» pourrait vraiment atténuer le processus fastidieux de dépistage et de présélection équitable, il accélérerait certainement le processus de sélection et de prise de décision des candidats.
Le curriculum vitae et le dépistage du CV est le processus de déterminer si un candidat est qualifié pour un rôle basé sur son éducation, son expérience et d'autres informations capturées sur leur curriculum vitae.
En un mot, c'est une forme de correspondance de motifs entre les exigences d'un emploi et les qualifications d'un candidat en fonction de son curriculum vitae. L'objectif de dépistage des CV est de décider de faire avancer un candidat - généralement sur une entrevue - ou de les rejeter.
La PNL pour la courte liste et le dépistage de CV peuvent gérer des volumes massifs de données. En fait, la NLP nécessite beaucoup de données afin de faire des recommandations précises sur les candidats pour passer à l'étape suivante. Cela signifie que ce logiciel de présélection et de classement de CV est le plus précieux pour le recrutement à volume élevé tel que les ventes au détail ou les rôles de service client. Le temps que vous économisez des curriculum vitae peut être utilisé de manière plus précieuse, qu'il s'agisse d'approvisionnement, d'engagement ou d'entrevue des candidats pour aider à déterminer la façon dont ils s'intègrent dans l'emploi et la culture d'entreprise.
La caractéristique principale de la solution actuelle est qu'il recherche la base de données de CV entière pour sélectionner et afficher les CV qui correspondent le mieux à la description de travail (JD). Il s'agit, dans sa forme actuelle, obtenue en attribuant un score à chaque CV en les comparant intelligemment à la description de poste correspondante.
git clone https://github.com/PawanRamaMali/Resume-Shortlisting-and-Ranking-Tool.git
pip install -r requirements.txt
python app.py
http://localhost:8000/ pour afficher l'application 

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