auto resume

Construa seu currículo apenas uma vez !!

"Aprimore" sua experiência para aumentar suas chances de entrevistas de desembarque, enquanto economiza tempo valioso para projetos paralelos e aprendizado.

Currículo automático

Este repositório procura aproveitar os recursos do ChatGPT na geração de currículos mais cativantes e direcionados à descrição do trabalho em seu currículo básico. Percebi que a taxa de conversão do envio de currículos para a garantia de entrevistas era extremamente baixa (cerca de 2-3% por 100 aplicações). Aumentar suas chances de uma entrevista exige adaptar seu currículo para corresponder à descrição do trabalho (por exemplo, incorporando palavras -chave relevantes como 'Python' para uma função de desenvolvedor de Python). Achei que essa tarefa "retomada" era extremamente irritante e sem sentido. Como desenvolvedor de software, você provavelmente prefere dedicar seu tempo a criar seu próximo projeto impactante para abordar questões do mundo real-utilizando suas habilidades de engenharia de software para melhorar a vida de outras pessoas.

Consequentemente, estou motivado a desenvolver uma solução que amplie a probabilidade de conseguir uma entrevista, preservando o tempo valioso de todos os desenvolvedores.

Estado atual

Descobri que o modo automático não era um bom trabalho. Na maioria das vezes, os pontos de bala gerados não faziam sentido. Portanto, no momento em que criei um aplicativo DASH para controlar o seu currículo. Eu simplesmente uso a interface da web do ChatGPT para gerar pontos de bala e eu apenas armazenei essas boas gerações no meu banco de dados. Você pode usar add experience no aplicativo para fazê -lo.

Modo de interface

Configurar

Use poesia para configurar o ambiente

poetry install

Use o Dash App para controlar a versão do seu currículo e a experiência gerar

1. Crie um arquivo .env com referência a .env.sample
2. Prepare seu currículo base JSON
3. Semear seu sqlite db

 # 
python seed.py

Use CLI para gerar seu currículo automaticamente

1. Defina a chave da API da IA ​​aberta como variável de ambiente

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

2. Prepare seu currículo base JSON Prepare um currículo de base em JSON. Consulte o resume.example.json
3. Prepare o JD da sua abertura de trabalho direcionada Prepare um arquivo txt que contenha o JD da sua abertura de trabalho direcionada.
4. Corra com a CLI

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

Documentação

Última atualização: 2023-11-17

Agentes

1. JD_PARSING_AGENT

Esse agente analisa uma determinada descrição do trabalho para extrair informações importantes: o título do trabalho, as habilidades necessárias e outras palavras -chave importantes. O agente usará as descrições do trabalho como entrada e formatará os dados extraídos em um ditado.

Job_Description : STR, a descrição real do trabalho.

2. Keyword_injecting_agent

Esse agente aprimora um conjunto de experiências de trabalho incorporando palavras -chave específicas derivadas de uma descrição do trabalho. O objetivo é tornar as experiências mais adaptadas à descrição do trabalho fornecidas. O agente revisará as experiências do usuário, selecionando palavras -chave relevantes e reescrevendo essas experiências com as palavras -chave escolhidas.

Experiências : STR, as experiências de trabalho do usuário. Palavras -chave : Lista, a lista de palavras -chave extraídas de uma descrição do trabalho

3. Skill_Injecting_Agent

Este agente revisa um conjunto de experiências de trabalho, incluindo certas habilidades necessárias. O agente pretende adaptar as experiências para se adequar melhor aos requisitos do trabalho, incluindo habilidades relevantes. O agente revisará as experiências, selecionará as habilidades mais relevantes e reescreverá as experiências com essas habilidades incluídas.

Experiências : STR, as experiências de trabalho do usuário. Habilidades : STR, a lista de habilidades necessárias.

4. Experience_enhancing_agent

Esse agente aprimora as experiências de trabalho fornecidas no histórico de trabalho de um usuário. O objetivo é refinar essas experiências de acordo com os critérios especificados para potencialmente refletir melhor as realizações e habilidades do usuário. O agente garante que as experiências sejam orientadas para a ação, dever claro, com habilidades incluídas e focadas em resultados com resultados quantificáveis.

Experiências : STR, as experiências de trabalho do usuário.

Lógica de interação dos agentes

O engine_v1.py emprega um sistema multi-agente para refinar o currículo de um usuário de acordo com uma determinada descrição do trabalho. O método start() encapsula a lógica de criar o currículo e o método create_agents() inicializa todos os agentes. Veja como os agentes interagem e contribuem para o processo de aprimoramento do currículo:

1. Inicialização:

Todos os agentes são inicializados com a mesma configuração LLM (Modelo de Idioma).

2. Descrição do trabalho Palaving:

O JDPARSINGAGENT lê a descrição do trabalho e extrai detalhes essenciais, como habilidades necessárias e palavras -chave.

3. Injeção de habilidade:

Para cada experiência profissional no currículo base, o SkillInjectingAgent incorpora habilidades relevantes da descrição do trabalho na descrição da experiência no trabalho.

4. Injeção de palavra -chave:

Posteriormente, o KeywordInjectingAgent incorpora palavras -chave relevantes da descrição do trabalho na descrição aprimorada da experiência no trabalho.

5. Melhoramento da experiência:

Por fim, a experiência em que o MancaningAgent refina ainda mais as descrições da experiência no trabalho, garantindo que elas sejam orientadas a ações, claras, incluídas em habilidades e focadas em resultados com resultados quantificáveis.

6. retomar a atualização e saída:

As experiências de trabalho atualizadas são agrupadas e usadas para atualizar o currículo de base original. Uma função utilitária create_resume() é então empregada para formatar o currículo atualizado em um arquivo DOCX, que é salvo no caminho do arquivo de saída especificado.

Referências

1. Modelo de currículo canadense; https://zety.com/blog/canadian-sume

Feedback e contribuições

Seu feedback sobre a qualidade e a eficácia desta solução é muito apreciado. Estou ansioso para aprender e melhorar com suas idéias! Além disso, sinta -se à vontade para fazer solicitações de puxar - deixe colaborar para aprimorar o processo de contratação!