El paso del filtro de palabras clave es lo primero que ejecuta el ATS. Mostramos exactamente qué habilidades requeridas tienes, qué habilidades preferidas mencionas, cuáles pidió el puesto y olvidaste, y las viñetas que las mencionan débilmente.
1. Pega la oferta. Pega el texto completo de la oferta o suelta un enlace al anuncio y lo extraemos. Soportamos ofertas estructuradas (con bloques explícitos REQUIRED_SKILLS / PREFERRED_SKILLS / MIN_EXPERIENCE / MIN_DEGREE) y prosa libre por igual.
2. Lee el lado a lado. Habilidades requeridas presentes, requeridas ausentes, preferidas presentes, preferidas ausentes. Cada una muestra la línea exacta de la oferta de donde proviene para que puedas impugnar el análisis.
3. Ejecuta el match por sección. Puntuamos Experiencia, Habilidades, Proyectos, Formación por separado. Una palabra clave ausente en Habilidades es un impacto de 4 puntos. Una palabra clave ausente que también aparece en tres de tus viñetas se acredita automáticamente.
4. Acepta sugerencias de reescritura. Para cada viñeta marcada como 'menciona débilmente una habilidad ausente' proponemos una reescritura que coloca la palabra clave con un resultado cuantificado. Aceptas, editas o saltas. La puntuación se recalcula en vivo.
5. Reexporta y postula. Misma plantilla. Texto nuevo. La puntuación ahora refleja la versión de tu CV adaptada a la oferta. El CV original queda intacto en tu panel para que puedas ejecutar esto para el siguiente puesto desde una base limpia.
Un escáner de palabras clave ingenuo usa regex. Busca la cadena literal 'Machine Learning' y se rinde cuando tu viñeta dice 'pipelines ML'. Ese es el modo de fallo que hace que el 65% de los CV rechazados por ATS parezca que no deberían haber sido rechazados.
Nuestro grafo de habilidades es una ontología curada a mano de miles de nombres canónicos de habilidades, sus abreviaturas, sus familias de herramientas y los errores comunes. 'ML' mapea a 'Machine Learning'. 'k8s' mapea a 'Kubernetes'. 'tensorlfow' aún coincide con 'TensorFlow'. El grafo también sabe que 'PyTorch' implica la competencia más amplia 'deep learning' así que te acreditamos correctamente cuando una oferta pide lo segundo y tu CV demuestra lo primero.
Si detectas un sinónimo ausente lo añadimos en un día. El grafo está abierto a la revisión por operador y cada fallo es una edición del grafo, no un reentrenamiento del modelo.
Analizamos la oferta en campos estructurados (habilidades requeridas, preferidas, experiencia mínima, título mínimo) y ejecutamos un diff por sección contra tu CV. El grafo de habilidades detrás del diff maneja sinónimos (ML / machine learning, k8s / kubernetes) y errores ortográficos para que las coincidencias legítimas no se pierdan.
Sí. Cada CV en tu workspace puede contener una oferta diferente. La puntuación y las sugerencias de reescritura de viñetas se recalculan por oferta. Tu CV base original nunca se sobrescribe.
Recurrimos a ejecutar el mismo grafo de habilidades sobre todo el texto de la oferta. La lista de habilidades extraída se muestra para que puedas anularla si el análisis omitió algo, antes de que se ejecute el diff.
No calculamos un único número de similitud de palabras clave sobre todo el documento. Puntuamos Experiencia, Habilidades, Proyectos y Formación por separado porque una palabra clave ausente en Habilidades es arreglable en 30 segundos, pero una palabra clave ausente en Experiencia normalmente significa que necesitas un puesto diferente en tu CV.
No. Añadimos o reescribimos viñetas para colocar las palabras clave de la oferta, pero nunca inventamos habilidades que no tienes, y nunca eliminamos contenido que otros empleadores podrían querer. El CV base permanece intacto en tu workspace.
Sí. El grafo de habilidades está curado para cada gran familia de puestos. Para marketing, eso significa colocar 'demand gen', 'lifecycle marketing', 'ABM', 'attribution', el stack estándar (HubSpot, Marketo, Salesforce) y resultados cuantificados (pipeline creado, mejora de conversión MQL).
Puntúa la base antes de adaptar. Si la analizabilidad está bajo 70, arregla eso primero.
El matcher señala viñetas débiles. El reescritor las convierte en viñetas que colocan la palabra clave.
La guía completa. Formato, secciones, verbos de acción y los errores de formato que rompen parsers.
Diff lado a lado gratis. Sin tarjeta. Tu CV base queda intacto.
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