招聘人员在前 7 秒内阅读的内容
招聘人员并不阅读简历，他们扫描简历，这种扫描更多地受到视觉认知的影响，而不是内容策略的影响。Ladders 的研究发现，经验丰富的招聘人员在初步扫描中平均花费 7.4 秒钟，关注页面上的六个锚点。他们从扫描中提取的信号不是关键词，而是：最近的职位与开放职位的相关性、任职时间模式（这个人是否留任足够长的时间来交付？）、职业轨迹（每个职位是否代表比上一个职位更大的责任？）和证书清洁度（简历是否看起来像这个人认真对待它？）。关键词是使简历通过自动筛选的燃料，但实际的招聘决定发生在关键词之上。这是大多数 ATS 平台未能弥合的差距。他们优化关键词回忆，并显示 200 个「匹配项」。招聘人员仍然需要进行 7 秒的扫描，200 次。智能筛选的目的是将信号提取移到上游，以便创始人根据实际功绩而不是令牌密度阅读前 8 位候选人。
Ladders 的凝视地图实际显示的内容
六个固定点：姓名（左上）、当前职位-雇主-日期块、前一个职位-雇主-日期块、教育和右下角的项目符号有时包含一个结尾的成就。页面中间几乎没有固定点。长的项目符号列表几乎被完全跳过。这解释了为什么一个创始人连续阅读 30 份简历后会形成强烈的意见，尽管每份简历只阅读了一小部分：大脑已经将简历压缩到其骨架。
为什么关键词匹配是错误的优化层
大多数遗留的 ATS 平台以关键词匹配作为第一道过滤器。工作描述中包含 "Python, AWS, 分布式系统"。系统会扫描每份简历以查找这些令牌，并根据频率进行排名。这可以捕捉到真正具有这些技能的人，也可以捕捉到通过填充文档来欺骗过滤器的人。但是，它会错过那些用不同词语描述相同技能的人。简历中写着 "在生产排名服务中将推理延迟减少了 40%" 的内容比列出 "Python, AWS, ML" 作为技能要点的简历更有说服力，但关键词过滤器会将它们按错误的顺序评分。Jobscan 普及的统计数据表明，75% 的简历被 ATS 拒绝，这一说法被广泛传播，但正如 ERE 的行业分析所指出的，该数字背后的方法论是薄弱的。真正的失败模式更为具体：关键词过滤器拒绝了缺乏确切令牌的上下文丰富的简历，并浮现出具有这些令牌的上下文贫乏的简历。解决方案不是去掉过滤器，而是要在其下面进行评估。
实际上可以预测表现的信号
四个因素很重要，按顺序排列：量化成就（与结果相关的数字、百分比、美元金额）、经验相关性（该人是否解决了与我们招聘职位相关的问题）、职业轨迹（责任是否在角色中增长）、技能对齐（命名技能是否与工作相匹配）。这些都可以从简历中通过一种像人类一样阅读文档的模型中提取出来，而不是像关键词扫描器那样。 Curriculo ATS 影响评分就是这样测量的。
我们从 Amazon 搜索中学习到的适用于这里的经验
在 Curriculo 之前，创始人 Dev 曾在 Amazon 的搜索和推荐系统团队工作。其中最直接应用于招聘的经验是：召回是廉价的，排名才是难点。Amazon 的搜索索引可以找到数百万个与查询匹配的产品，产品团队的工作是确保前三名是正确的。简历筛选有着相同的形态。拉取 300 份包含「产品经理」的简历是一个五行代码的问题。返回真正值得电话面试的八份简历才是真正的工程问题。多信号评分是 Amazon 排序产品的方法，同样的方法使用不同的信号来排序候选人。我们对量化成就进行了大量权重，因为它们是预测某人是否真正完成了工作（而不仅仅是拥有头衔）的最强指标。我们对职业轨迹进行了权重，因为在五年内职责增加两倍的人在统计学上比职称保持不变的人更有可能成为更好的候选人。我们公开了推理过程，以便创始人可以审计它。
为什么「信号」比「关键词」更重要
一个关键词是一个标记。一个信号是一个与结果相关的模式。"Python" 是一个关键词。"从原型到 50M 日查询的排名服务的所有权" 是一个信号。两者都可以出现在同一份简历中。只有一个能告诉你是否应该面试这个人。使用基于信号的评分系统审查前八名候选人的创始人每个候选人大约花费 30 秒，并能做出有理有据的决定。使用关键词排名系统审查前八名的创始人每个候选人花费 5 分钟，仍然需要做筛选者应该做的工作。
创始人如何在 30 秒内阅读一份简历
Ladders 研究测量的同样的凝视模式可以转化为一个刻意的框架。三个扫描，按顺序，每个几秒钟。
- 轨迹扫描。 只读取职位名称和日期。职位是否越来越高级？任职时间是否足够长，以至于该人能够交付成果？最近的职位是否与您要招聘的职位相符？
- 成就扫描。 只读取包含数字的项目符号。该人是否产生了可衡量的成果？这些成果是否可以合理地归因于他们？
- 不合格扫描。 寻找可能使该人不合格的东西：无法解释的空白期，少于9个月的角色跳跃，所声称的技能没有得到简历的支持。
三次扫描，30秒。如果候选人通过所有三次扫描，他们将晋级到电话面试。如果他们失败任何一次，您可以继续下一个候选人。这正是框架 Curriculo ATS 自动化的第一轮筛选，因此您只需要手动进行前10名候选人的筛选。
最佳简历信号
如果我们只保留一个信号并丢弃所有其他信号，我们会保留量化的成就。一个包含五个带有数字的项目符号的简历比一个包含十五个纯粹职责的项目符号的简历更有可能属于一个能带来成果的人。原因是选择：追踪结果的人会写出追踪结果的简历。那些不追踪结果的人不会这样做。
