chatgpt cover letter generator
1.0.0
求人から重要な情報を抽出するAIを搭載したアシスタントは、個人の資格をジョブ要件に合わせるカスタマイズされたカバーレターを生成および改良し、WebスクレイピングとOpenai APIを活用します。
このAIを搭載したツールは、カバーレターの執筆プロセスを合理化し、求人を説得力のあるパーソナライズされたアプリケーションに変換します。調整されたカバーレターを生成するために、URLと個人的な背景情報の求人を提供するだけです。
プロジェクトのハイライト：
langdetectを使用した自動言語検出を使用して、 RequestsとBeautifulSoupを使用して、求人情報を求めてURLから直接取得します。OpenAI's chat completions APIを使用して、ジョブの要件、タスク、役職、雇用主の詳細など、重要な情報を識別およびstructured outputs 。 Pydanticを活用して、JSON出力を検証します。chat completions APIを使用して、個人の資格をジョブ要件と一致させることにより、3つのユニークなカバーレターの提案を作成します。求人プロセスを合理化し、資格を効果的に紹介する専門的に作成されたカバーレターでインタビューを着陸させる可能性を高めます。
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開始するには、 your_information.pyでAPIキー、求人情報、プロフェッショナルバックグラウンド、個人情報、および動機を入力します。
# OpenAI API key
OPENAI_API_KEY = "Your_OPENAI_API_key_here"
# Job posting URL
job_posting_url = "https://openai.com/careers/research-scientist"
# Professional background
education = """
Bachelor of Science in Computer Science, XYZ University, Anytown, USA (2015-2019).
Master of Science in Machine Learning, ABC University, Somewhere City, USA (2020-2022)
"""
work_experience = """
Machine Learning Engineer, ABC Tech Solutions, Somewhere City, USA (2022-Present)
- Designed and implemented machine learning algorithms to improve product recommendations.
- Developed and deployed scalable machine learning pipelines using cloud-based platforms.
- Conducted model evaluation and performance tuning to optimize accuracy and efficiency.
"""
skills = """
Programming Languages: Python, R
Machine Learning Frameworks: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
Data Manipulation and Analysis: Pandas, NumPy
Big Data Processing: Apache Spark
Data Visualization: Matplotlib, Seaborn
Version Control: Git
Cloud Platforms: AWS, Google Cloud Platform
"""
# Personal information
name = "John Doe"
address = "123 Main Street, Anytown, USA"
phone = "+1 (555) 123-4567"
email = "[email protected]"
salary_expectations = "$100,000 - $120,000 per year"
possible_start_date = "2024-10-01"
# Motivation for the job
motivation = """
Active and highly satisfied ChatGPT user.
Fascination for data and all things AI.
Use my machine learning skills to contribute to the advancement of AI technology.
"""
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cover_letter_generator.ipynbを実行して、パーソナライズされたカバーレターを作成する各段階を自動化します。
Webスクレイピング： RequestsとBeautifulSoupを使用してURLを投稿する求人から直接職務記述書のテキストを抽出します。 langdetectを使用して、ジョブ説明の言語を自動的に検出します。
情報抽出： structured outputsを備えたOpenAI's chat completions API (beta)を使用して、JSON形式の職務記述書から関連情報を抽出します。 Pydanticを活用して、定義されたスキーマに対してJSON形式を検証します。
{
"employer": "OpenAI",
"job_title": "Research Scientist",
"requirements": [
"Track record of coming up with new ideas or improving
upon existing ideas in machine learning",
"Ability to own and pursue a research agenda",
"Excitement about OpenAI's approach to research",
"Nice to have: Interested in and thoughtful about the
impacts of AI technology",
"Nice to have: Past experience in creating high-performance
implementations of deep learning algorithms"
],
"tasks": [
"Develop innovative machine learning techniques",
"Advance the research agenda of the team",
"Collaborate with peers across the organization"
],
"contact_person": "unknown",
"address": "San Francisco, California, United States"
}
カバーレターの生成：教育、実務経験、スキル、およびモチベーションを、英語とドイツ語の両方でchat completions APIと言語固有のプロンプトを使用して職務記述書に概説されているタスクと要件に合わせて、3つのユニークなカバーレターの提案を作成します。
カバーレターの洗練：特定の改良プロンプトを使用して、 chat completions APIレバレッジ化する各カバーレターをレビューおよび改良します。
カバーレターの統合：各洗練されたカバーレターの最良の部分をchat completions APIを使用して専用の統合プロンプトを使用して、1つのまとまりのあるカバーレターに組み合わせます。
カバーレターをテキストファイルとして保存：連結カバーレターと3つの洗練されたカバーレターを.txtファイルにエクスポートして、簡単にアクセスして最終編集します。
例のカバーレター：
John Doe
123 Main Street
Anytown, USA
+1 (555) 123-4567
[email protected]
June 28, 2024
OpenAI
San Francisco, California, United States
Dear Hiring Manager,
I am writing to apply for the Research Scientist position at OpenAI.
With a strong educational background in computer science and machine
learning, along with relevant work experience and a passion for AI
technology, I believe I possess the necessary qualifications and
motivation to excel in this role.
In terms of requirements, I have a track record of coming up with new
ideas and improving upon existing ideas in machine learning. My Master of
Science in Machine Learning from ABC University, along with my work as a
Machine Learning Engineer at ABC Tech Solutions, have provided me with
hands-on experience in designing and implementing machine learning
algorithms. I have also utilized various frameworks such as TensorFlow,
PyTorch, and scikit-learn to develop and deploy scalable machine learning
pipelines. Additionally, I possess strong programming skills in Python
and R, and I am proficient in data manipulation and analysis using Pandas
and NumPy.
Furthermore, I am excited about OpenAI's approach to research and its
impact on the field of AI. As an active and highly satisfied user of
ChatGPT, I have witnessed firsthand the capabilities and potential of
OpenAI's technology. I am also thoughtful about the impacts of AI and its
ethical considerations, making me an ideal candidate for the role.
In terms of tasks, I am confident in my ability to develop innovative
machine learning techniques and advance the research agenda of the team.
I have a collaborative mindset and have successfully collaborated with
peers across organizations in the past. Additionally, my experience in
creating high-performance implementations of deep learning algorithms
aligns with the nice-to-have requirement of the position.
Regarding my education, I hold a Bachelor of Science in Computer Science
from XYZ University and a Master of Science in Machine Learning from ABC
University. My educational background, coupled with my practical
experience, has equipped me with a strong foundation in both theoretical
concepts and practical applications of machine learning.
In terms of salary expectations, I am seeking a range of $100,000 -
$120,000 per year. My possible start date would be October 1, 2024.
Thank you for considering my application. I am excited about the
opportunity to contribute to OpenAI's research efforts and advance the
field of AI. I have attached my resume for your review. I look forward to
the possibility of discussing my qualifications further.
Sincerely,
John Doe
カバーレターのドラフトを確認し、スタイルに最適なバージョンを選択し、必要な調整を行い、パーソナライズされたカバーレターを送信します。
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これらの手順に従って、ローカルマシンにChatGPTカバーレタージェネレーターをセットアップします。
先に進む前に、次のように整っていることを確認してください。
requirements.txtを使用してインストールされます。PIPがインストールされていることを確認してください。次に、 requirements.txtにリストされている必要な依存関係をインストールします。txt：
pip install -r requirements.txt
your_information.pyにAPIキーを保存します： OPENAI_API_KEY = "Your_OPENAI_API_key_here"
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このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。
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このプロジェクトは、次のリソースとチュートリアルの助けを借りて可能になりました。
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