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Resume Matcher: Improve Your Resume with Advanced Language Models

Tags: Resume, Job Search, Language Models, ATS, Machine Learning

Are you tired of submitting your resume and never hearing back from employers? Do you feel like your resume is not getting the attention it deserves? Look no further! Resume Matcher is here to revolutionize the way you create and optimize your resume.

Resume Matcher is an open-source, free tool designed to improve your resume by using advanced language models to compare and rank resumes with job descriptions. This powerful tool mimics the functionalities of an Applicant Tracking System (ATS), providing you with insights and suggestions to make your resume ATS-friendly.

How it Works

The process of using Resume Matcher is simple and effective. Here’s a breakdown of the steps:

Parsing

The system uses Python to parse both your resume and the provided job description, just like an ATS would. This ensures that all the relevant information from your resume is extracted and analyzed.

Keyword Extraction

Resume Matcher utilizes advanced machine learning algorithms to extract the most relevant keywords from the job description. These keywords represent the skills, qualifications, and experiences the employer is seeking. By identifying these keywords, Resume Matcher helps you align your resume with the job requirements.

Key Terms Extraction

Beyond keyword extraction, Resume Matcher goes a step further by using textacy to identify the main key terms or themes in the job description. This step helps in understanding the broader context of what the resume is about, allowing you to tailor your resume accordingly.

Vector Similarity Using Qdrant

To measure how closely your resume matches the job description, Resume Matcher employs Qdrant, a highly efficient vector similarity search tool. By comparing the vectors of your resume and the job description, Resume Matcher determines the level of similarity. The higher the similarity, the greater the likelihood that your resume will pass the ATS screening.

Setting Up and Running the Application

Follow these steps to set up the environment and run the Resume Matcher application:

  1. Fork the repository and clone it to your local machine.
  2. Create a Python Virtual Environment using virtualenv or any other preferred method.
  3. Activate the Virtual Environment.
  4. Install the necessary dependencies.
  5. Parse your resume to JSON format.
  6. Run the application.

Once the application is running, you can access it through your browser at localhost:80.

Next.js Web Application

The full-stack Next.js web application provides a user-friendly interface for interacting with Resume Matcher. It combines the power of React and FastAPI to deliver a seamless user experience. However, please note that the results returned through the web app are currently mocked and faked for demonstration purposes. Real data results will be implemented in a future release.

Contributing to Resume Matcher

We value your support and encourage you to contribute to the growth of Resume Matcher. Here are some ways you can make a significant impact:

  • Transform our Streamlit dashboard into a more robust tool.
  • Improve our parsing algorithm to make data more accessible.
  • Share your insights and experiences in a blog post to help others.

By taking the leap and contributing to Resume Matcher, you can help shape the future of resume optimization and job search.

Join the Resume Matcher Community

We invite you to join our lively Discord community, where you can engage in discussions, ask questions, and collaborate with fellow users. Your thoughts and feedback are invaluable in driving the development of Resume Matcher.

Together, let’s nurture this project with an open-source community spirit and embark on an ambitious roadmap ahead. With your support, we can empower job seekers worldwide to create standout resumes and land their dream jobs. Let’s grow together!

Thank you for choosing Resume Matcher. Start optimizing your resume today and unlock new career opportunities!

ご協力いただき、誠にありがとうございます。Resume Matcherは、オープンソースのコミュニティスピリットでこのプロジェクトを育てており、大きな成果を上げるための野心的なロードマップを持っています!以下は、あなたが貢献し、大きな影響を与えることができるいくつかの方法です:

✨ Streamlitダッシュボードをより堅牢なものに変える。

💡 解析アルゴリズムを改善し、データをよりアクセスしやすくする。

🖋 洞察や経験をブログ記事にまとめ、他の人々の助けになる。

一歩踏み出して、Resume Matcherに貢献し、一緒に成長しましょう!🚀

Resume Matcherは、言語モデルを使用して、履歴書を比較しランク付けするオープンソースの無料ツールです。ATS(Applicant Tracking System)の機能を模倣し、履歴書をATSフレンドリーにするための洞察と提案を提供します。

Resume Matcherの使用方法は簡単で効果的です。以下に手順の詳細を示します:

パーシング:システムはPythonを使用して、あなたの履歴書と提供された求人情報をパースします。これにより、履歴書から関連する情報が抽出され、分析されます。

キーワードの抽出:Resume Matcherは、高度な機械学習アルゴリズムを使用して、求人情報から最も関連性の高いキーワードを抽出します。これらのキーワードは、雇用主が求めているスキル、資格、経験を表しています。これらのキーワードを特定することで、Resume Matcherはあなたの履歴書を求人要件に合わせるお手伝いをします。

キーワードの抽出以外にも、Resume Matcherはtextacyを使用して求人情報の主要なキーワードやテーマを特定します。これにより、履歴書の内容をより広い文脈で理解することができ、履歴書を適切にカスタマイズすることができます。

ベクトルの類似度を使用したQdrant:Resume Matcherは、高度に効率的なベクトルの類似度検索ツールであるQdrantを使用して、あなたの履歴書が求人情報とどれだけ似ているかを測定します。履歴書と求人情報のベクトルを比較することで、Resume Matcherは類似度を判断します。類似度が高ければ、あなたの履歴書がATSのスクリーニングを通過する可能性が高くなります。

Resume Matcherを利用するための環境の設定とアプリケーションの実行手順に従ってください:

  1. リポジトリをフォークし、ローカルマシンにクローンします。
  2. virtualenvなどを使用してPythonの仮想環境を作成します。
  3. 仮想環境をアクティブにします。
  4. 必要な依存関係をインストールします。
  5. 履歴書をJSON形式にパースします。
  6. アプリケーションを実行します。

アプリケーションが実行されている間、ブラウザでlocalhost:80にアクセスすることができます。

Next.jsウェブアプリケーションは、ユーザーがResume Matcherツールと対話するための使いやすいインターフェースを提供します。ReactとFastAPIのパワーを組み合わせて、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。ただし、Webアプリから返される結果は現在モックされており、デモンストレーション目的でのみ使用されています。実際のデータ結果は将来のリリースで実装されます。

Resume Matcherへの貢献を歓迎します。活発なDiscordコミュニティに参加し、ディスカッションに参加し、質問を投げかけ、ユーザーと協力してください。あなたの意見とフィードバックは、Resume Matcherの開発を推進する上で貴重なものです。

一緒に、オープンソースのコミュニティスピリットでこのプロジェクトを育て、野心的なロードマップに取り組んでいきましょう。あなたのサポートによって、世界中の求職者が優れた履歴書を作成し、夢の仕事に就く力を手に入れることができます。一緒に成長しましょう!

Resume Matcherを選んでいただき、ありがとうございます。今日からあなたの履歴書を最適化し、新しいキャリアの可能性を開放しましょう!

注意

  • この記事はAI(gpt-3.5-turbo)によって自動生成されたものです。
  • この記事はHackerNewsに掲載された下記の記事を元に作成されています。
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