

Lebenslauf-Parsing
CV Parsing zum einfachen Erfassen von Bewerberdaten
Sparen Sie Zeit bei der manuellen Dateneingabe und bauen Sie sich ganz einfach einen Talentpool auf. Extract!, die CV Parsing-Software von Textkernel, wandelt jede Bewerbung automatisch in ein vollständiges Kandidatenprofil um, das durch Unternehmen strukturiert durchsucht werden kann – schnell, verlässlich und gemäß der geltenden Datenschutzbestimmungen.

Was macht ein CV Parser?
CV Parsing – auch als Lebenslauf-Analyse oder Verarbeitung von Lebensläufen bezeichnet – wandelt unstrukturierte Lebensläufe oder auch Profile in sozialen Netzwerken in ein strukturiertes Format um. Diese können dann wiederum in ein Bewerbermanagement-System integriert und dort durchsucht werden. Durch CV Parsing wird die manuelle Dateneingabe überflüssig. Kandidaten können Bewerbung und Lebenslauf über (mobile) Endgeräte jeglicher Art senden und Recruiter können Datenbanken besser durchsuchen.
Vorteile durch Extract! CV Parsing
Die mehrsprachige CV Parsing Technologie von Textkernel ist äußerst exakt und kann leicht in sämtliche (mobile) Bewerbungsverfahren eingebunden werden. Sie können den CV Parser zu Ihrer Karriereseite hinzufügen oder in Ihre Bewerbermanagementsoftware integrieren. Lebenslauf-Parsing hat weitere große Vorteile:
CV Parsing auf Ihrer Karriereseite oder Stellenbörse
- Bieten Sie Ihren Kandidat*innen einen einfachen und schnellen Prozess für ihre Bewerbung
- Gewinnen Sie mehr Bewerber*innen und bauen Sie sich ganz einfach einen Bewerberpool auf
- Erhöhen Sie Ihren Recruitingerfolg mit einer besseren Konversionsrate
CV Parsing in Ihrem Bewerbungssystem
- Integrieren Sie CV Parsing in Ihren Bewerbungsablauf und verarbeiten Sie jeden eingehenden Lebenslauf automatisch.
- Sparen Sie Zeit bei der manuellen Dateneingabe Ihrer Bewerbungen
- Erstellen Sie wertvolle Datenbanken zu Kandidaten mit qualitativen Daten
Job Parsing mit Extract!
- Textkernel ermöglicht auch ein Parsing für Stellenangebote
- Das kann zum Strukturieren und Kategorisieren von Stellenangeboten eingesetzt werden

Extract! entdecken
Was CV Parsing mit Extract! auszeichnet:
Sicherheit
Textkernel nimmt Datenschutz sehr ernst. Wir wenden hohe internationale Datenschutzstandards an und arbeiten mit Datenschutzvereinbarungen. Wir sind nach ISO27001 zertifiziert und erfüllen alle Vorgaben der EU-DSGVO. Die Daten werden in Rechenzentren in Deutschland verarbeitet.
Mehrsprachig
Textkernel ist der einzige Anbieter, der dieselbe hohe Qualität für alle abgedeckten Sprachen sicherstellt. Aktuell decken wir 25 Sprachen ab und sind dabei, weitere Sprachen in unser System aufzunehmen. Weiter unten sehen Sie, in welchen Sprachen CV Parsing mit Textkernel schon möglich ist.
Vielseitig
Der Parser von Textkernel kann Dokumente in jedem beliebigen Dateiformat verarbeiten, z.B. PDF, docx, html, odt, txt oder andere. Der Parser kann auch mit gescannten Dokumenten umgehen, indem er OCR (Optical Character Recognition) anwendet.
- Hier geht es zu den Testergebnissen
Hochpräzise
Textkernel setzt Künstliche Intelligenz der neuesten Generation ein, um Informationen aus Lebensläufen zu extrahieren - unabhängig von der Dokumentenstruktur, der Sprache oder dem Schreibstil. Die KI wurde mit Dokumenten und Sprachbeispielen von Muttersprachlern trainiert. Um später bessere Suchergebnisse zu erhalten, haben wir beim Parsing bewusst auf qualitativ minderwertige automatisierte Übersetzungen verzichtet. Weiter unten finden Sie einen Vergleich unterschiedlicher Parsing-Anbieter. Die Übersicht wurde von einem unserer Kunden bereitgestellt, einem internationalen Personaldienstleister.
Angereicherte Daten
Textkernel bietet die folgenden Möglichkeiten, um Datensätze anzureichern, damit Sie mehr Einblicke zu Ihren Bewerbern erhalten: - Skills und Skill-Kategorien - Berufe und Job-Kategorien (auch für ISCO und O*Net-Standards) - Erfahrungslevels - Geocodierung mit ISO-Codes - Zusammengefasste Informationen wie Berufserfahrung in Jahren oder höchstes Ausbildungsniveau
Wie unsere Kunden profitieren
Nutzen Sie Tools auf Basis von Künstlicher Intelligenz, die Diversität und Inklusion fördern.
Kombinieren Sie unsere Parsing-Lösung mit Standard-Taxonomien oder inividuellen Kategorisierungen sowie Standard-Klassifikationen, um das volle Potenzial aus Ihrem Bewerberpool zu schöpfen.

Testimonials
Das sagen unsere Kunden

dm
„Wir können jetzt eine schnelle Bewerbungsmöglichkeit zur Verfügung stellen, die jederzeit und überall genutzt werden kann, also auch von unterwegs per Smartphone – ganz ohne Registrierung und mit minimalem Aufwand für die Kandidaten.“ – Amelie Schiborr, E-Recruiting Mitarbeitergewinnung bei dm
Mehr erfahren
Rheinmetall AG
„Wir bieten Bewerbern auf unserer Karriereseite jetzt einen schnellen und einfachen Weg zu genau den Stellenanzeigen, die für sie relevant sind. Für unsere Recruiting-Teams bedeutet das mehr qualitativ gute Bewerbungen und weniger Zeitaufwand. Und wir können sicher sein, dass Website-Besucher keine passenden Stellen mehr übersehen.“ – Marie Rosenberg, Team Lead Talent Acquisition
Mehr ehfahren
Colas
“Nach der Implementierung von Textkernels Technologie konnten wir die Konversionsrate für Online-Bewerbungen um bis zu 440% steigern. Diese signifikante Abnahme von abgebrochenen Online-Bewerbungen ist direkt messbar und rechtfertigt unsere Investition von selbst.” – Cédric Mendes, Stellvertretender Direktor für Employer Branding und Engagement bei Colas
Mehr erfahren
Mehrsprachigkeit
Bestes CV-Parsing in 25 Sprachen
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*Roadmap
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Wie funktioniert Extract! Parsing?
Zuerst werden die im Lebenslauf enthaltenen Informationen extrahiert und in kleine Einheiten zerlegt, sodass die Daten anschließend gemäß der vorgegebenen Felder kategorisiert und strukturiert werden können. Die extrahierten Daten werden danach automatisch standardisiert. In diesem Fall bedeutet “Standardisierung”, dass die Daten gemäß einem Standard oder einem vom Kunden vorgegebenen Format vereinheitlicht werden. Durch die Vereinheitlichung können die aufbereiteten Daten später besser durchsucht und analysiert werden.
Textkernel bietet seinen Kunden an, das Parsing nach einem spezifischen oder individuell entwickelten Standard durchzuführen.
- Die O*NET Profession Classification enthält hunderte standardisierter und berufsspezifischer Parameter von mehr als 1.000 Tätigkeiten auf dem US-Arbeitsmarkt.
- Die International Standard Classification of Occupations (ISCO) ist einer der wichtigsten Standards für Berufsbezeichnungen. Er wird von der International Labor Organization gepflegt.
- Die Textkernel Profession Classification enthält über 4.200 Jobbezeichnungen die von Textkernel in den vergangenen zehn Jahren auf der Basis von über einer Milliarde Stellenanzeigen erarbeitet wurde.
- Die Textkernel Skills Classification wurde von Textkernel entwickelt und basiert auf der Analyse von Millionen von Bewerberdaten und verarbeiteten Stellenanzeigen. Die Textkernel Skills Normalization Taxonomy enthält aktuell über 135,000 Begriffe, die über 11.000 Skills beschreiben. Erfahren Sie hier mehr darüber, wie Textkernels Skills Classification Ihrem Unternehmen hilft.
Die Technologie dahinter
CV Parsing wird möglich gemacht durch Machine Learning. In unzähligen Arbeitsstunden haben wir Meta-Angaben zu all unseren Sprachversionen zusammengestellt. So ist es uns nun möglich, große Mengen an Lebensläufen in ihre zentralen Bestandteile zu zerlegen: Persönliche Informationen bzw. Kontaktdaten, Ausbildung, Arbeitserfahrung, Sprachkenntnisse, etc. Anschließend werden unsere Algorithmen mit Millionen Lebensläufen trainiert und sie können die von Menschen aus den Datensätzen extrahierten Muster weiter verbessern.
Sobald ein Lebenslauf eingelesen und indiziert wurde, können Recruiter ihre Datenbank sehr einfach durchsuchen, um anhand spezifischer Begriffe eine Auswahl mit qualifizierten Bewerbern zusammenzustellen. Die Parsing Software von Textkernel bildet die Grundlage für Semantische Suche, die Suchbegriffe in den passenden Kontext stellt und auf diese Weise die Suchintention des Nutzers versteht. Erfahren Sie mehr darüber, was Textkernel Search! Ihnen noch bieten kann
Schon gewusst?
Seit 2017 basiert Extract! auf Deep Learning. Dadurch können wir selbst komplexe Lebensläufe mit hoher Genauigkeit parsen. Erfahren Sie mehr darüber, wie Textkernel das erste vollständig auf Deep Learning basierende CV-Parsing entwickelt hat.