Seis sub-pontuações independentes. Os pontos exatos que estão te baixando. As palavras-chave exatas que a vaga pediu e você esqueceu de mencionar. Tudo determinístico, tudo repetível, tudo grátis.
Analisabilidade · 15%. O parser vai ler seu PDF? Re-extraímos texto com as mesmas bibliotecas que os principais motores ATS usam (Tika, pdfplumber, mammoth). Se o texto está rasterizado em imagem, escondido atrás de camada OCR, ou dividido em colunas que o parser não pode seguir, esta pontuação cai e dizemos qual página.
Correspondência de habilidades · 40%. Quais das habilidades requeridas para o cargo aparecem no CV. Um grafo curado com milhares de sinônimos (ML para machine learning, k8s para kubernetes, erros como 'tensorlfow') captura habilidades legítimas apesar da ortografia.
Experiência · 15%. Seus anos e senioridade superam o limite da vaga? Extraímos o intervalo de datas de cada cargo, calculamos a experiência total relevante e comparamos com o mínimo de anos analisado da vaga. A densidade de pontos sênior é verificada contra o título.
Educação · 10%. Seu diploma mais alto está no ou acima do mínimo da vaga? Bachelor, mestrado, PhD normalizados, indícios de acreditação destacados, nunca penalizando graduados de bootcamp quando a vaga diz 'ou experiência equivalente'.
Densidade de resultados · 10%. Quantos dos seus pontos são quantificados? CVs fortes têm números em 55-75% dos pontos. Abaixo disso, o motor de reescrita IA propõe resultados mensuráveis para pontos que atualmente terminam com 'e fiz melhorias'.
Higiene de contato · 10%. Email, telefone, localização, LinkedIn, cabeçalho analisável. Surpreendente quantos CVs perdem 8 pontos por um cabeçalho não analisável. Verificamos que email, telefone e cidade estão todos nos primeiros 150 caracteres.
85 a 100 · FORTE. A maioria dos CVs sênior aterrissa aqui após uma passagem completa. Enviar e seguir.
70 a 85 · BOM. Passará filtros de palavras-chave mas perde com alguns parsers limite. Vale outra passagem.
55 a 70 · LIMITE. Provavelmente filtrado fora de etapas automatizadas. Ou problema de analisabilidade ou habilidade requerida faltando.
40 a 55 · FRACO. Parser recupera muito pouco texto. Conserte analisabilidade primeiro, pontue depois.
0 a 40 · REJEITAR. Quase certamente um PDF apenas-imagem. Re-exporte com texto selecionável.
Sim. Faça upload de PDF ou DOCX, obtenha todas as seis sub-pontuações, veja quais linhas te baixaram, e exporte o resultado. Sem paywall na pontuação em si.
Primeira pontuação em menos de 60 segundos para um PDF típico de 1 ou 2 páginas. Documentos maiores (CVs acadêmicos de 8+ páginas) levam 2 a 3 segundos a mais.
A camada de extração de texto cobre o que Taleo, Workday, Greenhouse, Lever, iCIMS e Ashby usam internamente. A camada de pontuação usa um grafo de skills determinístico em vez de um LLM caixa-preta, então o mesmo CV sempre obtém a mesma pontuação.
PDF ou DOCX são os mais confiáveis. Texto puro colado funciona mas perde sinais de formatação. Um PDF escaneado terá pontuação baixa em analisabilidade até você OCR-izar primeiro.
85+ é forte. 70 a 85 é bom. 55 a 70 é limite (provavelmente perderá a etapa de filtro só-keyword). Abaixo de 55 significa que um parser terá dificuldade e você deve consertar antes de adaptar a qualquer vaga.
Sim. Tabelas, layouts multi-coluna sem ordem de leitura, texto-em-imagem, nomes de seção personalizados ('Minha jornada'), fontes incomuns não incorporadas, e PDFs apenas-imagem aparecem como avisos de analisabilidade específicos.
Não. A pontuação é calculada deterministicamente pelos nossos próprios parsers, não por um LLM. Apenas a etapa opcional de reescrita IA chama Claude, e apenas no trecho que você seleciona.
Uma vez consertada a analisabilidade, alinhe a pontuação com uma vaga específica.
Reescreva os pontos que o verificador sinalizou. Mantenha seu tom, aterrisse as keywords.
Uma vez alta a pontuação, troque para um modelo mais forte sem perder a pontuação.
Faça upload de PDF ou DOCX. Veja cada linha que o parser perde.
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