要約
理想的な、職種に特化した履歴書を作成することは、多くの求職者にとって、特に初期キャリアの応募者にとっては困難な作業です。
応募者は、応募する特定の役割に合わせて履歴書を調整することを強くお勧めしますが、職務内容や役割固有の要件に合わせて手動で履歴書を調整することは、多くの場合、(1) 非常に時間がかかり、(2) 人的ミスが発生しやすくなります。
さらに、複数の役割に応募しながらこのような調整ステップを大規模に実行すると、編集された履歴書の品質が低下する可能性があります。
この問題に取り組むために、このデモ ペーパーでは、ResumeFlow を提案します。これは、エンド ユーザーが詳細な履歴書と希望する求人情報を提供するだけで、その特定の職種に合わせてカスタマイズされた履歴書を取得できる、大規模言語モデル (LLM) 支援ツールです。
数秒で求人情報が掲載されます。
私たちが提案するパイプラインは、OpenAI の GPT-4 や Google の Gemini などの最先端の LLM の言語理解機能と情報抽出機能を活用して、(1) 職務内容から詳細を抽出し、(2) 役割固有の情報を抽出します。
ユーザーが提供した履歴書から詳細を取得し、(3) これらを使用してユーザーの役割固有の履歴書を調整および生成します。
当社の使いやすいツールは、ユーザーが選択した LLM を完全に既製の方法で利用するため、微調整は必要ありません。
私たちはビデオデモを通じてツールの有効性を実証し、同調と幻覚を制御するための新しいタスク固有の評価指標を提案します。
私たちのツールは https://job-aligned-resume.streamlit.app で入手できます。
要約(オリジナル)
Crafting the ideal, job-specific resume is a challenging task for many job applicants, especially for early-career applicants. While it is highly recommended that applicants tailor their resume to the specific role they are applying for, manually tailoring resumes to job descriptions and role-specific requirements is often (1) extremely time-consuming, and (2) prone to human errors. Furthermore, performing such a tailoring step at scale while applying to several roles may result in a lack of quality of the edited resumes. To tackle this problem, in this demo paper, we propose ResumeFlow: a Large Language Model (LLM) aided tool that enables an end user to simply provide their detailed resume and the desired job posting, and obtain a personalized resume specifically tailored to that specific job posting in the matter of a few seconds. Our proposed pipeline leverages the language understanding and information extraction capabilities of state-of-the-art LLMs such as OpenAI’s GPT-4 and Google’s Gemini, in order to (1) extract details from a job description, (2) extract role-specific details from the user-provided resume, and then (3) use these to refine and generate a role-specific resume for the user. Our easy-to-use tool leverages the user-chosen LLM in a completely off-the-shelf manner, thus requiring no fine-tuning. We demonstrate the effectiveness of our tool via a video demo and propose novel task-specific evaluation metrics to control for alignment and hallucination. Our tool is available at https://job-aligned-resume.streamlit.app.
arxiv情報
著者 | Saurabh Bhausaheb Zinjad,Amrita Bhattacharjee,Amey Bhilegaonkar,Huan Liu |
発行日 | 2024-02-09 07:13:44+00:00 |
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