auto resume

Bangun resume Anda sekali saja !!

"Tingkatkan" pengalaman Anda untuk meningkatkan peluang wawancara pendaratan, sambil menghemat waktu yang berharga untuk proyek sampingan dan pembelajaran.

Resume otomatis

Repositori ini berupaya memanfaatkan kemampuan chatgpt dalam menghasilkan resume yang lebih menarik dan ditargetkan dengan deskripsi pekerjaan dari resume dasar Anda. Saya menyadari bahwa tingkat konversi dari pengiriman resume ke mengamankan wawancara sangat rendah (sekitar 2-3% per 100 aplikasi). Meningkatkan peluang wawancara Anda membutuhkan menyesuaikan resume Anda agar sesuai dengan deskripsi pekerjaan (misalnya, menggabungkan kata kunci yang relevan seperti 'Python' untuk peran pengembang Python). Saya menemukan tugas "resume-pas" ini menjadi sangat menjengkelkan dan tidak berarti. Sebagai pengembang perangkat lunak, Anda mungkin lebih suka mencurahkan waktu Anda untuk membuat proyek yang berdampak berikutnya untuk mengatasi masalah dunia nyata-memanfaatkan keterampilan rekayasa perangkat lunak Anda untuk meningkatkan kehidupan orang lain.

Akibatnya, saya termotivasi untuk mengembangkan solusi yang memperkuat kemungkinan pendaratan wawancara sambil melestarikan waktu yang berharga setiap pengembang.

Keadaan saat ini

Saya menemukan bahwa mode otomatis tidak membuat pekerjaan yang baik. Sebagian besar waktu poin -poin yang dihasilkan tidak masuk akal. Oleh karena itu untuk saat ini saya membuat aplikasi dasbor untuk mengontrol resume Anda. Saya cukup menggunakan antarmuka web chatgpt untuk menghasilkan poin -poin dan saya hanya menyimpan generasi yang baik di database saya. Anda dapat menggunakan add experience pada Aplikasi untuk melakukannya.

Mode antarmuka

Pengaturan

Gunakan puisi untuk mengatur lingkungan

poetry install

Gunakan aplikasi dasbor untuk mengontrol resume dan pengalaman Anda menghasilkan

1. Buat file .env dengan mengacu pada .env.sample
2. Persiapkan Basis Anda Resume JSON
3. Benih SQLite DB Anda

 # 
python seed.py

Gunakan CLI untuk menghasilkan resume Anda secara otomatis

1. Atur tombol AI AI terbuka sebagai variabel lingkungan

 # add this line in your .zshrc / .bashrc
export OPENAI_API_KEY= " your-openai-api-key "

2. Siapkan resume basis Anda JSON Siapkan resume dasar di JSON. Silakan merujuk ke resume.example.json
3. Siapkan JD dari pembukaan pekerjaan yang Anda targetkan, persiapkan file txt yang berisi JD dari pembukaan pekerjaan yang Anda targetkan.
4. Jalankan dengan CLI

python generate_resume.py --resume your-base-resume-json.json --jd your-job-description.txt

Dokumentasi

Pembaruan Terakhir: 2023-11-17

Agen

1. JD_PARSING_AGENT

Agen ini mem -parsing deskripsi pekerjaan yang diberikan untuk mengekstrak informasi utama: judul pekerjaan, keterampilan yang diperlukan, dan kata kunci penting lainnya. Agen akan menggunakan deskripsi pekerjaan sebagai input dan memformat data yang diekstraksi menjadi dikt.

job_description : str, deskripsi pekerjaan yang sebenarnya.

2. Keyword_injecting_agent

Agen ini meningkatkan serangkaian pengalaman kerja dengan memasukkan kata kunci spesifik yang berasal dari deskripsi pekerjaan. Tujuannya adalah untuk membuat pengalaman lebih disesuaikan dengan deskripsi pekerjaan yang disediakan. Agen akan meninjau pengalaman pengguna, memilih kata kunci yang relevan, dan kemudian menulis ulang pengalaman itu dengan kata kunci yang dipilih.

Pengalaman : STR, pengalaman kerja pengguna. Kata kunci : Daftar, daftar kata kunci yang diekstraksi dari deskripsi pekerjaan

3. Skill_injecting_agent

Agen ini merevisi serangkaian pengalaman kerja dengan memasukkan keterampilan yang diperlukan. Agen ini bertujuan untuk menyesuaikan pengalaman agar lebih sesuai dengan persyaratan pekerjaan dengan memasukkan keterampilan yang relevan. Agen akan meninjau pengalaman, memilih keterampilan yang paling relevan, dan menulis ulang pengalaman dengan keterampilan ini termasuk.

Pengalaman : STR, pengalaman kerja pengguna. Keterampilan : STR, daftar keterampilan yang diperlukan.

4. Experience_enhancing_agent

Agen ini meningkatkan pengalaman kerja yang disediakan dari riwayat pekerjaan pengguna. Tujuannya adalah untuk memperbaiki pengalaman -pengalaman ini sesuai dengan kriteria yang ditentukan untuk berpotensi lebih mencerminkan pencapaian dan keterampilan pengguna. Agen memastikan pengalamannya berorientasi pada tindakan, tugas pekerjaan yang jelas, keterampilan-termasuk, dan berfokus pada hasil dengan hasil yang dapat diukur.

Pengalaman : STR, pengalaman kerja pengguna.

Logika Interaksi Agen

engine_v1.py menggunakan sistem multi-agen untuk memperbaiki resume pengguna sesuai dengan deskripsi pekerjaan yang diberikan. Metode start() merangkum logika membangun resume dan metode create_agents() menginisialisasi semua agen. Beginilah agen berinteraksi dan berkontribusi pada proses peningkatan resume:

1. Inisialisasi:

Semua agen diinisialisasi dengan konfigurasi LLM (model bahasa) yang sama.

2. Deskripsi Pekerjaan Parsing:

JDParSingAgent membaca deskripsi pekerjaan dan mengekstrak detail penting seperti keterampilan dan kata kunci yang diperlukan.

3. Injeksi keterampilan:

Untuk setiap pengalaman kerja dalam resume dasar, SkillInjectAgent menggabungkan keterampilan yang relevan dari deskripsi pekerjaan ke dalam deskripsi pengalaman kerja.

4. Suntikan kata kunci:

Selanjutnya, kunci kata kunci yang menggabungkan kata kunci yang relevan dari deskripsi pekerjaan ke dalam deskripsi pengalaman kerja yang disempurnakan.

5. Peningkatan Pengalaman:

Terakhir, ExperienceEnhancingsagent semakin menyempurnakan deskripsi pengalaman kerja dengan memastikan mereka berorientasi pada aksi, jelas, termasuk keterampilan, dan fokus pada hasil yang dapat diukur dengan hasil yang dapat diukur.

6. Perbarui dan output melanjutkan:

Pengalaman kerja yang diperbarui dikumpulkan dan digunakan untuk memperbarui resume dasar asli. Fungsi utilitas create_resume() kemudian digunakan untuk memformat resume yang diperbarui ke dalam file docx, yang disimpan ke jalur file output yang ditentukan.

Referensi

1. Template Resume Kanada; https://zety.com/blog/canadian-resume

Umpan balik dan kontribusi

Umpan balik Anda tentang kualitas dan efektivitas solusi ini sangat dihargai. Saya sangat ingin belajar dan meningkatkan dari wawasan Anda! Selain itu, jangan ragu untuk membuat permintaan tarik - mari berkolaborasi untuk meningkatkan proses perekrutan bersama!