CV Parsing: Auslesbaren Lebenslauf erstellen

Beim CV Parsing werden Lebensläufe analysiert. Daher kennt man es auch als Lebenslauf Parsing. CV Parsing ist seit Jahren ein Bestandteil im Bewerbungsprozess. Dabei liest ein Tool wichtige Informationen aus (Berufserfahrung, Abschlüsse, Hard- und Soft Skills) und legt relevante Inhalte in einer Datenbank ab.

CV Parsing ist ein automatisierter Prozess, bei dem eine Software (CV Parser) relevante Informationen aus Lebensläufen (Curricula Vitae) extrahiert und strukturiert in die Datenbank eines Bewerbermanagement-Systems (Applicant Tracking System, ATS) überträgt. Dieses mitunter KI-gestützte Verfahren wird häufig bei Online-Bewerbungen eingesetzt, um Bewerbungsdaten effizienter zu verarbeiten. Das Verfahren ist allerdings nicht auf künstliche Intelligenz angewiesen.

CV Parsing wird im Bewerbungsprozess etwa seit den frühen 2000er Jahren eingesetzt, als die ersten Technologien zur Automatisierung der Personalbeschaffung aufkamen. Der Einsatz dieser Technologie kann auf die zunehmende Digitalisierung und Automatisierung im Bereich Human Resources (HR) zurückgeführt werden. Die ersten kommerziellen CV Parsing-Tools wurden von Unternehmen entwickelt, die auch Softwarelösungen für Bewerbermanagement-Systeme bereitstellten.

Es gibt unterschiedliche Schätzungen darüber, wie viele Arbeitgeber weltweit CV Parsing bzw. Lebenslauf Parsing im Bewerbungsprozess einsetzen. Verschiedene Umfragen und Berichte legen nahe, dass etwa 60-70 % der großen Unternehmen und 40-50 % der mittelgroßen Unternehmen weltweit solche Technologien nutzen. Die genaue Zahl variiert je nach Region, Unternehmensgröße, Branche und den spezifischen HR-Anforderungen.

Das menschliche Auge korrigiert kleinere Fehler beim Lesen entweder automatisch oder der Mensch selbst erkennt trotz falscher Schreibwiese den eigentlichen Sinn. Ein Computerprogramm, das wie ein CV Parser auf Algorithmen basiert, sucht hingegen nicht nach Fehlern. Vielmehr sucht es nach für die Stelle essenziellen Schlagwörtern, die in der Bewerbung auftauchen sollten.

Wenn das Schlagwort nicht gefunden werden kann, bleibt das entsprechende Feld in der Datenbank leer und die Personalverantwortlichen sehen dann später nur, dass die Qualifikation, der Abschluss oder die Erfahrung (eben jene relevanten Schlagwörter) nicht vorhanden sind.

So kann es passieren, dass Sie in der ersten Bewerberrunde ausscheiden, obwohl Sie vielleicht sogar der bestgeeignete Kandidat für die Stelle gewesen wären.

Haben Sie den Fehler am Anfang dieses Abschnitts bemerkt? (Im ersten Satz dieses Abschnitts müsste es anstatt „Schreibwiese“ richtig „Schreibweise“ heißen.) Haben Sie ihn beim Lesen automatisch korrigiert?

Wir möchten Ihnen im nachfolgenden Text ein paar ausgewählte Beispiele für gängige Fallstricke im Kontext des Auslesens von Lebensläufen schildern. Aufgrund zahlreicher weiterer Fehlerquellen, die an dieser Stelle den Rahmen sprengen würden, ist diese Liste nicht vollständig.

In Folge wird gedeutet, dass Sie weder (Fremd-)Sprachenkenntnisse noch EDV- bzw. IT-Kenntnisse anzubieten haben. Das dürfte für die meisten Jobs heutzutage schon kritisch sein.

Die vereinheitlichte Einstufung von Sprachkenntnissen von A1 bis C2 sorgt für ein klareres Verständnis darüber, wie gut ein Mensch eine Sprache beherrscht. Viele Bewerber geben ihre Sprachkenntnisse in einer abschließenden Kategorie wie „Weitere Fähigkeiten und Kenntnisse“ an. Das ist soweit auch richtig. Allerdings besteht hier die Gefahr, dass die Informationen verloren gehen, wenn die Bewerbung zunächst durch ein Parsing Tool läuft.

Parsing Tools erkennen das Sprachniveau dann nicht als solches, sondern ordnen die Kombinationen A1, A2, B1, B2, C1 sowie C2 einer Führerscheinklasse zu. Hier ist also Vorsicht geboten.

Die Angabe des Sprachniveaus von „Grundkenntnisse“ über „gute Kenntnisse“ bis hin zu „verhandlungssicher“ wird von der Software hingegen richtig interpretiert. Da der Europäische Referenzrahmen allerdings eindeutiger ist, wird dieser gern bevorzugt verwendet. 

Einem CV Parser soll es zwar möglich sein, die Sprachkenntnisse nach dem Europäischen Referenzrahmen richtig zu parsen, wenn diese in einer gesonderten Kategorie mit dem Namen „Sprachkenntnisse“ aufgeführt werden. In unseren Tests wurde jedoch ein Sprachniveau von B1/B2 bzw. C1/C2 immer als Führerscheinklasse B bzw. C interpretiert.

In unseren Tests hat sich weiterhin herausgestellt, dass Abkürzungen teilweise gar nicht bzw. nicht richtig zugeordnet werden können. In einem Beispiel war eine fiktive Bewerberin bei einem Handelsunternehmen als „Einkäuferin DOB“ tätig.

Die Abkürzung DOB steht dabei für Damenoberbekleidung und ist vergleichsweise geläufig: Wenn wir nach „DOB“ bei Google suchen, taucht ein Wikipedia-Eintrag oben in den Ergebnissen auf und der erste Vorschlag für die Abkürzung ist direkt der Richtige – „DOB steht für: Damenoberbekleidung“.

Das CV Parsing Tool sieht es jedoch anders und ordnet DOB den EDV-Kenntnissen zu.

Abseits der Fehlinterpretation einiger Abkürzungen werden Begriffe, die im klaren Kontext einer Branche stehen, nicht immer als solche erkannt. Beispiele hierfür waren in unseren Tests unter anderem spezielle Softwares. So wurde die Software „ePharmaOne“ gar nicht erst als EDV- oder IT-Kompetenz identifiziert und fiel weg.

Spezialisierte Berufserfahrung mit „Steuerungen“ oder „Messmaschinen“ wurden vom CV Parser dann wiederum nicht als relevante Tätigkeit im Bereich der Berufserfahrung angesehen, sondern in die Kategorie IT-Kompetenz aufgenommen.

In den meisten Lebensläufen finden wir den Begriff „Abschluss“, der sowohl für Abschlüsse aus der Schule, dem Studium oder der Berufsausbildung verwendet wird. Was zwar schön einheitlich ist und von jedem Menschen verstanden werden dürfte, sorgt beim maschinellen Auslesen für Probleme.

In unseren Tests ist aufgefallen, dass lediglich die Schulabschlüsse und Studienabschlüsse mit dem Begriff „Abschluss“ korrekt zugeordnet werden.

Wir konnten herausfinden, dass für den Abschluss der Berufsausbildung der Begriff „Berufsabschluss“ verwendet werden sollte, damit ein CV Parser den Abschluss besser kategorisieren kann.

Als Alternative haben wir getestet, sämtliche Stationen des Bildungswerdegangs in einer Kategorie „Bildung“ zusammenzufassen. Angeblich könne man dann das Wort „Abschluss“ für alle Stationen verwenden. Mit dieser alternativen Lösung wurde im Rahmen unserer Tests allerdings nicht immer alles korrekt ausgelesen.

Wir empfehlen daher die zuvor genannte Lösung, den Abschluss der Berufsausbildung als „Berufsabschluss“ zu bezeichnen.

*Hinweis:

Die hier zur Verfügung gestellten Informationen basieren auf jahrelanger Arbeit und Tests mit dem deutschen und europäischen Marktführer für CV Parsing-Technolgie: Textkernel. Die Technologie wird in sehr vielen deutschen Unternehmen und Bewerbermanagementsystemen (ATS) eingesetzt. Jedoch gibt es auch andere Anbieter, die wiederum mit anderen Algorithmen arbeiten. Deshalb kann es immer zu kleinen Abweichungen kommen. Unsere Tests basieren jedoch auf einer allgemeinen Grundlage, die auf die meisten Fälle zutrifft. 

Wir führen selbst regelmäßig umfassende Tests mit unseren eigenen Bewerbungsdesigns durch, um eine maximale maschinelle Auslesbarkeit gewährleisten zu können und damit Sie weiterhin qualitativ hochwertige und bestmögliche Bewerbungsunterlagen von uns erhalten – ganz gleich, ob diese für menschliche Augen oder für einen Algorithmus gedacht sind. Die Kosten für die Nutzung einer derartigen Technologie sind immens und wir sind wahrscheinlich auch der einzige Dienstleister im DACH-Raum, der sich eine solche Investition leistet und dieses Know-how in der Tiefe seinen Kunden oder auch bekannten Medien wie Spiegel, Business Insider, T3N oder WirtschaftsWoche zur Verfügung stellt. 

Häufig treten Kunden mit der Bitte an uns heran, dass wir die Bewerbungsunterlagen für „ATS" oder „Matching" optimieren sollen. Zum Verständnis sei Grundsätzliches gesagt: CV / Lebenslauf Parsing ist die Basis für das Matching, denn ohne Daten kann auch nichts gematcht werden. 

Mit einem korrekt und vollständig ausgelesenen Lebenslauf haben Sie somit schon eine Menge erreicht. Matching geht jedoch weiter. Bewerbermanagementsysteme (ATS) mit Matching-Funktionen vergleichen Lebenslauf-Daten mit den Anforderungen an einen Job. Heutzutage geschieht dies oftmals KI-gestützt oder die Technologie basiert sogar umfassend auf künstlicher Intelligenz. Die Basis für ein Matching ist aber in der Regel eine Stellenausschreibung. 

Grundsätzlich kann der Personalverantwortliche die Matching-Kriterien selbst festlegen und auch gewichten. Zum Beispiel könnte die Anforderung "10 Jahre Berufserfahrung im Vertrieb" ein hartes Kriterium sein. Wenn aus einem Lebenslauf nur acht Jahre Berufserfahrung im Vertrieb ausgelesen werden, sinkt entsprechend der Matching-Score. Es ist davon auszugehen, dass der Bewerbende in dem Fall automatisch aussortiert wird. Sind die „zehn Jahre Berufserfahrung im Vertrieb" aber nur ein „wichtiger" Faktor, sinkt der Matching-Score weniger stark und der Kandidat bzw. die Kandidatin wird nicht direkt aussortiert. Insofern gibt es kein allgemeingültiges Matching. Matching ist immer individuell im Hinblick auf die jeweilige Stellenausschreibung zu betrachten. 

Es gibt verschiedene Faktoren (Jobtitel, Aufgaben, Kenntnisse etc.), mit denen man ein Matching im Sinne des Bewerbers optimieren kann. Die genaue Gewichtung der Faktoren ist in der Regel jedoch nicht bekannt. Dieser Fakt ist auch logisch, da Personalverantwortliche wenig Interesse daran haben, dass Bewerber ihren Lebenslauf für ein Matching optimieren und es nur deshalb zu einer falschen Auswahl kommt. 

Nach dem Absenden des Formulars nehmen wir gerne per E-Mail oder Telefon Kontakt zu Ihnen auf. Der Versand unseres Angebots erfolgt per E-Mail. Ihre Angaben werden verschlüsselt übertragen.