Posted on July 19, 2016

Les défis liés au parsing et au matching de CVs et d’offres d’emploi

Lire un CV ou une offre d’emploi à l’œil nu est une tache simple. Ces documents sont la plupart du temps structurés  en sections distinctes incorporant des éléments graphiques permettant d’identifier rapidement les informations importantes.

En revanche, un ordinateur qui parse des CVs a besoin d’être constamment entraîné à traiter le langage humain dans sa complexité. En tant que leader dans le domaine des technologies du langage, Textkernel s’efforce de fournir à nos clients le meilleur parseur de CV. Nous expliquerons dans cet article comment Textkernel et capable d’accomplir cela en mettant l’accent sur nos efforts actuels en terme de recherche appliquée.

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About Mihai
mihaiMihai Rotaru is the Head of Research and Development at Textkernel. He is leading the main R&D team which is developing the in-house natural language processing pipeline and its instantiation for resume parsing (16 languages), job parsing (4 languages and 7 countries) and matching between jobs and people. These information extraction models are the core components of Textkernel’s product line: Extract!, Search!, Match! and Jobfeed. Originally from Romania, he joined Textkernel in 2008 after obtaining a PhD degree in Computer Science at University of Pittsburgh, USA. He is interested among others in machine learning, information extraction, deep learning and how these new technologies can be applied to industry.

Feel free to contact me with any questions. And if I have piqued your interest, come work with us, there are many openings on our jobs page ranging from internships to experienced researchers.