CV-Parsing: Lebenslauf für ATS optimieren

Die Begriffe ATS und CV-Parsing werden oft synonym verwendet, doch das ist falsch. Beim CV-Parsing handelt es sich lediglich um eine der zentralen Funktionen von ATS. Ein Applicant Tracking System ist ein Bewerbermanagementsystem, also eine Software für den HR-Bereich, die bei einer Vielzahl von Aufgaben im Bewerbungsprozess hilft.

Bei einem ATS handelt es sich quasi um eine Datenbank, in der Stelleninformationen, Stellenprofile und Stellenausschreibungen gespeichert und verwaltet werden. Doch damit nicht genug. Auch Bewerbungen können hier geprüft werden, indem die Daten mittels CV-Parsern aus den eingereichten Bewerbungen extrahiert werden.

Außerdem bietet das Bewerbermanagementsystem bereits während des CV-Parsings oder diesem nachgelagert nach Schlüsselbegriffen zu suchen, die für die Einstellung der Kandidaten besonders wichtig sind. Bewerber*innen sollten deshalb in ihrem Lebenslauf auf gängige Bezeichnungen setzen, die auch die Personaler*innen nutzen, da sie sonst nicht gefunden werden.

Der Schlüsselwortsuche entgehen jedoch Zeiträume. So tauchen Personen in den Suchergebnissen gleichrangig auf, auch wenn sie bestimmte Positionen unterschiedlich lange bekleiden. Darum bietet ATS-Software in der Regel auch eine genauere Suchfunktion. Durch diese kannst du genau einstellen, wie lange Bewerber*innen eine bestimmte Position ausgeübt haben müssen, um für die Stelle geeignet zu sein.

Die Kompatibilität der Unterlagen mit gängigen CV-Parsing Tools ist das erste große Ausschlusskriterium im Bewerbungsprozess. Kommt diese Technologie bei schlecht auslesbaren Dokumenten zum Einsatz, resultiert das in einer fehlerhaften Analyse und die Bewerberdaten können nicht richtig übertragen werden. Bewerbende, die ihren Lebenslauf also nicht für diese Technologie optimieren, verringern die eigene Chance, zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen zu werden.

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CV-Parsing ist ein sehr komplexes Feld und so gibt es für Bewerber*innen viel zu beachten. Deshalb braucht es in der Regel Profis, um einen vollständig parsing-optimierten Lebenslauf zu erstellen. Meist sind das Bewerbungsghostwriter, doch nur wenige haben sich auf CV-Parsing spezialisiert oder besitzen überhaupt das benötigte Fachwissen. Doch auch ohne Expertenwissen kannst du bereits mit kleinen Tricks und Kniffen das Optimum aus deinem CV herausholen und so die Auslesbarkeit steigern.

Wichtig ist für die Optimierung noch einmal zu betonen: Nicht alle Parser sind gleich, somit haben nicht alle die gleichen Schwierigkeiten. Außerdem schreibst du deine Bewerbung nicht nur für die Maschine, sondern vor allem für den Menschen. Um sowohl Personaler*innen als auch den Parsern zu helfen, solltest du neben deinem Anschreiben ebenfalls deinen Lebenslauf auf die Stellenausschreibung zuschneiden.

Die Begriffe aus der Stellenausschreibung werden häufig als harte Faktoren bei der Auswahl der Kandidat*innen verwendet. Verwendest du diese nicht in deiner Bewerbung, erhöht sich das Risiko, dass du vorzeitig aus dem Bewerbungsprozess ausgeschlossen wirst.

Die maschinelle Auslesbarkeit kann bereits durch die Wahl des richtigen Bewerbungsdesigns beeinflusst werden. Zweispaltige Lebensläufe mögen ästhetisch wirken, stellen aber CV-Parser fortwährend vor Probleme. Der Parser studiert schließlich auch die Struktur und Abfolge der Informationen innerhalb des Lebenslaufs.

Wenn beispielsweise die persönlichen Daten des Bewerbers neben der Berufserfahrung auftauchen, stellt das die Maschine vor ein Rätsel. Was folgt, ist in den meisten Fällen ein fehlerhaftes Auslesen, das dann in ein vorzeitiges Ausscheiden aus dem Bewerbungsprozess resultiert.

Die Berufserfahrung ist in der Arbeitswelt das wohl wertvollste Gut. Doch häufig kommt es vor, dass ein CV-Parser diese nicht richtig auslesen kann. Du verhinderst das, indem du deine Berufserfahrung im Lebenslauf speziell strukturierst. Dafür gibst du auf der linken Seite zunächst den Zeitraum der betreffenden beruflichen Station an. Dafür wählst du unserer Erfahrung nach am besten folgendes Format: „MM.JJJJ – MM.JJJJ“.

Rechts davon in der gleichen Zeile folgt der Unternehmensname (Firma) des Arbeitgebers, also Firmenkern und Rechtsformzusatz. Dahinter, durch ein Komma getrennt, nennst du den Standort. Genannt wird nicht der Ort, an dem das Unternehmen seinen Sitz hat, sondern der, an dem du gearbeitet hast.

Unter der Zeile mit dem Unternehmensnamen nennst du auf der rechten Seite deine Positionsbezeichnung. Darunter kannst du dann relevante Tätigkeiten auflisten.

Für den Bildungsweg (Schule, Hochschule und Berufsausbildung) gilt das gleiche System wie bei der Auflistung deiner Berufserfahrung. Die Firma wird natürlich durch den Namen der Bildungseinrichtung oder im Falle der Berufsausbildung durch den des Ausbildungsbetriebs ersetzt.

Darunter wird dann die Bezeichnung des Studienganges oder die der Ausbildung aufgeführt. Hast du die Station deines Werdegangs erfolgreich beendet, kannst du deinen Abschluss in der Zeile darunter anführen. Wir empfehlen für verbesserte Auslesbarkeit diesen mit dem Wort „Abschluss“ oder im Falle einer Berufsausbildung mit dem Wort „Berufsabschluss“ zu kennzeichnen.

Rechtschreibfehler sind in Bewerbungen grundsätzlich ein No-Go. Viele Personaler*innen legen eine Bewerbung gleich beiseite, sobald sie einen Fehler entdecken. Doch während das menschliche Auge einen Fehler auch übersehen oder im Zweifelsfall über ihn hinwegsehen kann, ist das bei der Maschine anders. CV-Parser stören sich nicht nur an ihnen, sie scheitern gleich vollends.

Schreibst du beispielsweise in deinem Lebenslauf statt Französisch „Französich“, dann mag ein Personaler den Sinn des Wortes noch verstehen, der Parser erkennt, wenn er nicht auch auf solche Fälle trainiert ist, keine Ähnlichkeit zur eigentlich gemeinten Bezeichnung. Überprüfe also deinen Lebenslauf auf Rechtschreibfehler.

CV-Parser scheitern nicht nur an Rechtschreibfehlern. Auch die Nutzung von Abkürzungen kann die Auslesbarkeit mindern, denn es ist nie gesichert, dass der Parser die Abkürzung kennt und so auch erkennt. Selbst wenn sie noch so geläufig sind, ordnen CV-Parser diese häufig falsch zu. Im Regelfall werden diese dann bei den EDV-Kenntnissen eingeordnet.

Doch auch die Präferenzen des Unternehmens sind relevant. Nehmen wir das Beispiel der Medizinischen Fachangestellten, abgekürzt MFA. Diese Abkürzung ist geläufig und wird von vielen Bewerbenden im Lebenslauf als Positionsbezeichnung verwendet. Zunächst kann nicht sichergestellt werden, dass der Parser die Abkürzung als Positionsbezeichnung erkennt. Hier könnte das ausschreibende Unternehmen im Vorfeld eingreifen und die Maschine entsprechend einstellen.

Geschieht auch das nicht, wird der Begriff nicht als Positionsbezeichnung ausgelesen. Besonders folgenreich wird das für Bewerbende, wenn das angestrebte Unternehmen die Tätigkeit als Medizinischer Fachangestellte im Parser zum harten Einstellungskriterium deklariert. Dann scheidest du trotz vorhandener Berufserfahrung aus dem Bewerbungsprozess aus, nur weil die Abkürzung nicht richtig zugeordnet werden konnte und kein menschliches Auge im Screening deiner Unterlagen involviert war.

Gleiches gilt für branchenspezifische Bezeichnungen und Kompetenzen. Häufig werden auch Spezialkompetenzen, die für einen bestimmten Beruf typisch, für den Parser jedoch zu nischig sind, als EDV-Kompetenzen ausgelesen. Um das möglichst zu verhindern, empfehlen wir, eine eigene Kategorie im Lebenslauf aufzumachen, die EDV-Kenntnisse aufführt.

Bei CV-Parsing handelt es sich um Software, die digitale Lebensläufe ausliest. Genannt werden solche Programme CV-Parser. Doch obwohl sie unter einem gemeinsamen Oberbegriff zusammengefasst werden können, sind sie nicht unbedingt identisch in ihren Ansätzen.

Grundlegende Voraussetzung für die Funktion von CV-Parsern ist, dass sich Sprache auch abstrakt ausdrücken lässt. Das verständlichste Beispiel ist wohl die Python Bibliothek „Regular Expression“, die es ermöglicht, Wörter oder Sequenzen innerhalb von Texten durch Code zu beschreiben.

Doch CV-Parser sind nicht nur auf die Syntax beschränkt, auch die Semantik kann für den Computer verständlich ausgedrückt werden. Hier befinden wir uns im komplexen Feld des Natural Language Processing (NLP). Im Fall des CV-Parsings funktioniert das vereinfacht über zwei Konzepte, der Vektorisierung von Wörtern (Word Embeddings) und Sequenzmarkierungsmodellen, speziell Conditional Random Fields (CRF).

Jedem Wort im Lebenslauf wird ein Vektor zugewiesen, der im Vorfeld durch Trainingsdaten des CV-Parsers berechnet wurde. Dadurch wird der gesamte Lebenslauf in eine numerische Darstellung überführt, die semantische Ähnlichkeiten zwischen Wörtern berücksichtigt. Der Parser erkennt so beispielsweise Synonyme, da deren Vektoren nah beieinanderliegen.

Die eigentliche Informationsverarbeitung erfolgt durch Conditional Random Fields. Dieses Modell analysiert die Wortsequenzen im Lebenslauf und versucht, bestimmte Entitäten zu identifizieren, wie z.B. Namen, Adressen, Jobtitel und die Dauer der Beschäftigung.

CV-Parsing kommt vornehmlich bei Online-Bewerbungen zur Anwendung und das oft sogar schon für den Bewerbenden ersichtlich. Im Rahmen unternehmenseigener Bewerbungsplattformen nämlich können Bewerber*innen ihren Lebenslauf hochladen. Dieser wird geparst und die extrahierten Daten werden anschließend in ein Bewerbungsformular überführt.

Seltener finden CV-Parser bei Bewerbungen per E-Mail Verwendung. Diese Bewerbungsform wird häufig von mittelständischen Unternehmen genutzt, die lange keinen Zugang zur Parsingtechnologie hatten. Heute ist diese auch für kleinere Unternehmen erschwinglich und so kommt es immer häufiger vor, dass auch bei E-Mail-Bewerbungen geparst wird.

Theoretisch ist CV-Parsing nicht auf digitale Unterlagen beschränkt. Auch Papierbewerbungen wie Bewerbungen per Post könnten durch einen CV-Parser analysiert werden. Diese müssten jedoch zunächst eingescannt werden – ein zu großer Aufwand, weshalb diese Form des Parsings nicht über die Theorie hinaus Bestand hat.

CV-Parsing wird abseits von Unternehmen auch bei Recruiting-Plattformen verwendet. Dort ermöglichen sie Personen, die sich für eine passive Bewerbung entschieden haben, das schnellere Anlegen von Profilen. Die Parser übertragen die Daten aus dem hochgeladenen Lebenslauf in das Profil, sodass die Bewerbenden diese nur auf ihre Richtigkeit prüfen müssen.