Lebensläufe nicht mehr Zeile für Zeile lesen.
Das CV-Parsing im Bewerbermanagementsystem Hireall liest jeden Lebenslauf einmal aus und macht daraus ein strukturiertes Profil mit Erfahrung, Ausbildung, Fähigkeiten und Kontaktdaten. Kandidaten erhalten ein vorausgefülltes Bewerbungsformular, Recruiter legen gefundene Talente in Sekunden an, und die KI-Bewertung arbeitet mit sauberen Daten.
CV-Parsing Ein Upload, ein vollständiges Profil.
Auslesen, Vorausfüllen und Duplikaterkennung – alles auf Basis desselben Parsers.
Strukturiertes Auslesen
Berufserfahrung, Ausbildung, Fähigkeiten, Sprachen und Kontaktdaten landen in den passenden Profilfeldern.
Vorausgefülltes Bewerbungsformular
Kandidaten laden ihren Lebenslauf hoch, und das Formular füllt sich von selbst aus – weniger Abbrüche, sauberere Daten.
Sourcing in Sekunden
Recruiter ziehen einen Lebenslauf in das Fenster „Kandidat hinzufügen“ und prüfen das Ergebnis vor dem Speichern.
Duplikaterkennung per Datei
Neben E-Mail, Telefonnummer und LinkedIn fließt auch der Hash der Lebenslaufdatei in die Duplikaterkennung ein.
Bereit für die KI-Bewertung
Ausgelesene Profile fließen in AI Fit Score, Ranking und Vergleich mit Belegen ein.
Transparente KI-Nutzung
Das Parsing nutzt Ihr monatliches KI-Guthaben. Stand und Verbrauch sehen Sie in den Einstellungen.
Vom Upload zum Profil Aus der Datei wird ein Profil
Ein Parser, zwei Eingänge: das Bewerbungsformular für Kandidaten und das Fenster „Kandidat hinzufügen“ für Recruiter. In beiden Fällen prüft am Ende ein Mensch das Ergebnis.
Weiterverarbeitung Ausgelesene Daten, auf die Sie sich verlassen können
Normalisierte Kontaktdaten machen die Duplikaterkennung zuverlässig. Strukturierte Fähigkeiten machen Filter nutzbar. Saubere Profile machen die Belege der KI lesbar.
CV-Parsing in der Praxis Wo das Parsing Tipparbeit erspart
Bewerbungseingang, Sourcing und Massenimport.
Bewerben in 90 Sekunden
Kandidaten laden ihren Lebenslauf hoch und bestätigen – ohne ihren Werdegang erneut in Formulare zu tippen.
- Vorausgefülltes Bewerbungsformular
- Höhere Abschlussquote mobil
- Strukturierte Daten vom ersten Tag an
Gefundene Talente schnell anlegen
Aus einem per E-Mail erhaltenen Lebenslauf wird in einem einzigen Fenster ein Kandidat in der Pipeline.
- Auslesen, prüfen, speichern
- Quelle und Einwilligung erfasst
- Sofort einer Stelle zugeordnet
Altes ATS, neue Profile
Beim Massenimport landen Tabellenzeilen im Talentpool. Lebensläufe werden ausgelesen, sobald sich Kandidaten bewerben oder angelegt werden.
- Spaltenzuordnung für Tabellendaten
- Duplikatprüfung gegen den Talentpool
- Fehlerbericht für zu korrigierende Zeilen
So arbeitet der Parser
Kurz beantwortet: CV-Parsing in Hireall.
Das CV-Parsing in Hireall liest einen Lebenslauf im PDF- oder Word-Format aus und macht daraus ein strukturiertes Kandidatenprofil: Berufserfahrung, Ausbildung, Fähigkeiten, Sprachen und Kontaktdaten. Derselbe Parser füllt das Bewerbungsformular für Kandidaten und das Formular „Kandidat hinzufügen“ für Recruiter vor, und ein Mensch prüft das Ergebnis, bevor es gespeichert wird. Das Parsing verbraucht KI-Guthaben.
PDF und Word (.doc, .docx). Die Originaldatei bleibt am Profil gespeichert.
Ja. Das Parsing zählt zu den KI-Aktionen, die von Ihrem monatlichen KI-Guthaben abgehen. Den Verbrauch sehen Sie in den Einstellungen.
Ja. Die ausgelesenen Felder werden vor dem Absenden der Bewerbung zur Prüfung und Bearbeitung angezeigt.
Ja. Der Hash der Datei ist eines der Merkmale – neben E-Mail, Telefonnummer und LinkedIn-URL.
Nein. Das Parsing strukturiert nur die Daten. Bewertung und Ranking sind eigene KI-Aktionen mit sichtbaren Belegen, und die Entscheidungen treffen Menschen.
Echten Lebenslauf in der Demo auslesen
Bringen Sie einen Lebenslauf mit und sehen Sie in einer 30-minütigen Demo, wie daraus ein Profil wird.
Sprechen Sie mit unserem Team
Erzählen Sie uns von Ihren offenen Stellen und Ihrer Teamgröße – wir zeigen Ihnen, wie Hireall in Ihren Recruiting-Prozess passt und welcher Tarif der richtige ist.
Vertrieb kontaktieren Abrechnung pro Unternehmen, nicht pro Nutzer