구직에 이력서 키워드를 사용하는 방법에 대한 가이드

인공지능(AI)의 등장으로 눈에 띄는 이력서를 작성하는 것은 많은 경우 기술적인 예술 형식이 되었습니다. 이력서는 더 이상 직업 이력, 기술, 수상 경력을 한 페이지에 담은 단순한 개요가 아닙니다. 이제 기술은 이력서의 키워드 검색을 사용하여 후보자를 조사하는 데 도움을 줍니다.

이 기술을 지원자 추적 시스템(ATS)이라고 합니다. 회사는 ATS를 사용하여 시간을 절약하고 직무 설명에 적합하지 않은 후보자를 제거합니다. 이 가이드에서는 이력서를 사람과 컴퓨터 모두에게 눈에 띄게 만들기 위해 키워드를 찾고 사용하는 방법을 설명합니다.

이력서는 어떻게 바뀌었나요?

지난 10년 동안의 기술 발전으로 인해 우리가 일자리를 검색하고, 지원하고, 이력서를 작성하는 방식이 완전히 바뀌었습니다 . 올인원 인재 관리 플랫폼을 통해 기업은 채용 정보를 나열하고, AI로 지원서를 스캔하고, 인터뷰를 웹의 한 곳에서 모두 설정할 수 있습니다.

이력서 키워드는 이제 이력서를 고용주의 손에 전달하는 데 중요한 부분입니다. 대기업의 75%가 AI를 사용해 이력서를 필터링하고 있다는 사실을 알고 계셨나요 ? 그리고 이력서의 70%가 결코 고용주 책상에 올라가지 않는다는 건가요?

이력서가 채용 관리자의 손에 들어가면 그들은 이력서에서 키워드도 훑어볼 가능성이 높습니다. 키워드는 현대 구직 활동의 왕입니다.

AI(및 채용 담당자)는 무엇을 찾고 있나요?

고용주는 채용 공고를 올릴 때 ATS에 키워드를 입력합니다. 지원서를 제출하면 ATS에서 이력서를 스캔합니다.

채용 담당자와 고용 관리자는 수백, 때로는 수천 장의 이력서를 정리해야 합니다. 이러한 이력서를 각각 읽는 대신 ATS를 사용하여 적합하지 않은 이력서를 필터링합니다.

그들은 작업 요구 사항에서 키워드를 검색하도록 ATS를 프로그래밍합니다. 이력서가 필터링되면 채용 담당자 또는 채용 관리자가 각 이력서를 대략적으로 살펴봅니다. 그들은 후보자의 자격, 기술, 업무 경험 및 경력 발전을 살펴봅니다 .

이력서 키워드와 문구란 무엇입니까?

이력서 키워드 및 문구는 채용 담당자가 ATS에 찾아보라고 지시한 특정 단어 또는 문구입니다. 키워드는 직무에 필요한 기술 , 자격 증명 또는 전제 조건이 될 수 있습니다 .

이력서를 먼저 작성 해야 합니다 . 지원하는 각 직업에 대해 이력서 사본을 만드십시오. 그런 다음 이미 이력서에 있는 단어를 업데이트하여 직무 설명과 일치하는 키워드를 통합하세요. 이제 이력서에 포함할 올바른 키워드를 찾는 방법을 살펴보겠습니다.

이력서에 사용할 키워드를 찾는 방법

후보자는 채용 목록, LinkedIn, 회사 웹사이트 등 세 곳에서 키워드를 찾을 수 있습니다. 이러한 키워드는 직업 관련 기술, 동작 동사, 교육 요구 사항 및 관련 경험의 네 가지 범주로 분류됩니다.

키워드를 찾을 수 있는 곳:

• 채용 정보 내:채용 정보 전체, 특히 '자격' 및 '책임' 섹션에 키워드가 표시됩니다.
• 직원의 LinkedIn 프로필:해당 회사에서 비슷한 위치에 있는 직원이 LinkedIn 페이지에서 자신의 기술과 책임에 대해 어떻게 이야기하는지 확인하세요.
• 회사 웹사이트에서:정보 페이지에서 그들이 회사에 대해 어떻게 이야기하는지 찾아보고 그들의 말로 어떻게 이야기할 수 있는지 알아보세요.

키워드 유형:

• 직무 관련 기술:하드 스킬, 소프트 스킬, 핵심 자격
• 행동 동사:성취 및 리더십 기대
• 교육 요건:대학 학위, 고등학교 졸업장, 산업 자격증
• 관련 경험:과거에 고용주가 찾고 있는 직위

이력서에 포함하고 싶은 키워드를 정리할 때 나열된 기술, 명사, 동사 및 직위의 시제와 형식에 주의하세요. ATS의 대부분은 동의어, 약어, 복수형 또는 유사한 기술을 이해하지 못합니다. 그들은 자신들이 찾도록 프로그래밍된 것만을 정확하게 찾습니다.

예를 들어 Adobe의 크리에이티브 소프트웨어는 "Adobe Creative Suite", "Adobe CS", "Adobe CC" 또는 "Adobe Creative Cloud"라고 불릴 수 있습니다. 또한 작업 설명에는 "Adobe Photoshop", "Adobe XD" 또는 "Adobe Illustrator"를 포함하여 찾고 있는 개별 Adobe 도구가 나열될 수 있습니다. 그냥 "Photoshop", "XD" 또는 "Illustrator"라고 부를 수도 있습니다. 그들이 찾고 있는 도구를 어떻게 표현했는지 주의 깊게 살펴보세요.

이는 동사나 고유명사가 아닌 경우에도 마찬가지입니다. "관리되는", "관리하는", "관리자" 및 "관리"라는 단어는 여러분에게는 동일하게 들릴 수 있지만 ATS에게는 모두 다릅니다. 프로그래밍된 방식에 따라 "관리자"만 검색할 수도 있습니다. 이력서에는 "관리 프로젝트"라고 나와 있지만 ATS에서는 "프로젝트 관리자"를 찾고 있습니다.

기술이 유사하다면 직무 설명 에 키워드가 나열되는 방식과 일치하도록 직위, 설명 및 기술을 변경해도 괜찮습니다 . 예를 들어, 해당 직업에서는 "컨텐츠 작성자"를 찾고 있는데 이력서에는 "컨텐츠 제작자"가 기재되어 있을 수 있습니다. 또는 "프론트 엔드 개발자"일 수도 있지만 직무 설명에는 "JavaScript 개발자"라고 명확하게 명시되어 있습니다.

ATS 친화적인 이력서 템플릿을 만드는 방법

ATS는 음영을 통해 읽을 수 없고 이미지를 이해하지 못하며 대부분 특정 글꼴을 다른 글꼴보다 더 잘 인식합니다. 많은 사람들이 이력서를 계층적으로 읽습니다. 이력서가 시스템을 통해 명확하게 작성되도록 하려면 ATS가 읽을 수 있는 이력서용 템플릿을 사용하거나 만드십시오. ATS 친화적인 이력서 템플릿을 만들려면 다음 요소를 포함하세요.

ATS가 읽을 수 있는 글꼴을 사용하세요.

• Arial
• 타호마
• 영향
• 그루지야
• 급사
• 루신다
• 투석기

상단에 연락처를 기재해주세요

이력서 하단에 연락처 정보를 기재할 경우 ATS에서는 해당 정보를 기재하지 않은 것으로 간주할 수 있습니다. 이로 인해 이력서가 폐기될 수 있습니다.

다음 섹션을 포함하세요

ATS와 고용주가 찾는 가장 중요한 섹션은 직무 설명의 요구 사항에 대한 개요입니다.

주목을 받으려면 다음 섹션을 포함하세요.

• 연락하다
• 전문 요약(2~3문장)
• 기술
• 업무 경험
• 교육

기타 선택 섹션

일부 산업에서는 보유하고 있는 기술이나 인증을 보여주는 추가 섹션을 포함하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

• 기술적 능력과 소프트 스킬을 두 부분으로 나누세요
• 교육 및 인증
• 명예와 수상
• 당신이 말하는 언어
• 기술이나 언어의 숙련도 수준
• 조직
• 이해
• 소셜 미디어 또는 포트폴리오 링크

이력서에 키워드를 포함시키는 방법

이제 어떤 유형의 키워드를 찾아야 하는지, 어디서 찾을 수 있는지 알았으니 이제 이를 이력서에 포함시킬 차례입니다. 이력서에 내용을 추가하기 전에 ATS가 실제로 읽을 수 있는 템플릿을 사용하고 있는지 확인하세요.

ATS 관련 키워드를 통합하는 방법

ATS 친화적인 이력서 템플릿이 있고 관련 키워드를 모았다면 이제 해당 키워드를 이력서에 추가할 차례입니다. 키워드 철자를 정확하게 입력했는지 확인하세요! ATS는 철자가 틀린 단어를 이해하지 못합니다. 이력서를 제출하기 전에 Grammarly를 사용하여 문서에서 철자 및 구두점 오류를 검색하세요 .

직업 관련 기술 키워드는 이력서의 "기술" 섹션에 들어갑니다. 관련 경험 키워드는 '직업 경험'에 적합합니다. 동작 동사도 “직업 경험”에 속합니다. 이전 직업에 대한 설명에 포함되어야 합니다. 교육 요건은 "교육" 섹션에 포함되어야 합니다.

채용 담당자를 위한 키워드를 통합하는 방법

궁극적인 목표는 이력서가 사람에게 전달되는 것입니다. 하지만 사람도 이력서를 한 줄씩 읽지는 않을 것입니다. 키워드도 찾겠지만 쉽게 읽을 수 있어야 합니다.

이력서 키워드를 쉽게 읽을 수 있는 방식으로 실제로 맞추는 것이 여전히 중요합니다. ATS는 이력서의 길이를 신경쓰지 않지만 채용 담당자는 신경쓰지 않습니다. 이력서를 한 페이지 로 유지하세요 .

가장 중요한 것은 채용 담당자가 귀하의 인증을 찾고 확인하기 위해 ATS에 프로그래밍한 키워드를 검색한다는 것입니다. 채용 관리자는 또한 귀하가 경력 전반에 걸쳐 성장했는지 확인하고 기술과 지식을 발전시키려는 의지를 갖고 싶어합니다.

예

다음은 올바른 이력서 키워드를 선택하고 이를 통합하는 방법에 대한 두 가지 실제 예입니다. 이번 섹션에서는 직업과 관련된 기술과 행동 동사에 초점을 맞추고 있습니다. 이력서 키워드를 직접 찾고 사용하는 방법을 정확하게 확인할 수 있도록 직무 설명과 이력서 사본 모두에 가장 강력한 이력서 키워드를 굵게 표시했습니다.

그래픽 디자이너

본 직위는 생명과학 산업의 연구 및 기술을 전문으로 하는 회사에 해당됩니다.

직무 설명:

책임

• 모든 Adobe CC애플리케이션을 사용하여 빠르게 변화하는 환경을 개념화하고 실행하세요.
• 창의적인 문제 해결 기술과 신규 및 기존PowerPoint프레젠테이션, 템플릿, 슬라이드 라이브러리 의 실행
• 프로젝트 목표와 마일스톤을 준수하면서 조직 전체에 걸쳐 여러 팀의 다양한 임시 설계 요청을 처리합니다.
• 팀과 경영진에게 혁신적인 디자인 개념을 개념화하고 제시하는 능력
• 인포그래픽, 아이콘, 사진, 배너 이미지를 포함한 디지털 디자인 실행 및 유사한 모범 사례에 대한 이해
• 새로운 솔루션을 실험하면서 표준에 맞는 다양한웹 시각 자료및 이미지를 제공합니다.
• Ceros 및 유사한 도구를 사용하여 대화형 웹 사이트 모듈을 디자인하고 프로그래밍합니다.

이력서 사본예:

Adobe CC 애플리케이션을 사용하여 모형을 디자인하고Ceros를사용하여 웹사이트 모듈을 만들었습니다 . 이메일 마케팅 전문가와 협력하여 Hubspot에서 혁신적인 새PowerPoint템플릿을 구축했습니다 .웹 비주얼, 이메일 그래픽, 소셜 미디어 그래픽을 포함한 디지털 디자인을 실행했습니다 .

라이프사이클 마케팅 관리자

이 Grammarly 채용 공고는 고객 유지, 수익 창출 및 제품 참여에 중점을 둡니다.

직무 설명: 정량적 및 정성적 데이터를종합하고 , 의사 결정 요소로서 목표의 균형을 맞추고, 방향성 데이터를 사용하여 격차와 기회를 식별하는능력을 보여줍니다 . 특히 불완전한 데이터에도 불구하고 건전한 실험을 고안하고 계몽적인 실험을 하는 데 있어 실험에 대한 강력한 핸들링을 가지고 있습니다. 라이프사이클 팀 내부와 외부에서 상호 지원 감정을 조성합니다. 특정 목표를 향해 이해관계자, 세부 정보 및 일정을 원활하게 조정합니다. 양적, 질적 데이터 모두를 활용하여 작업하는 데 성공합니다.

이력서 사본 예시:

우리 회사의 성공적인 결과를 이끌어 내기 위해양적 및 질적 데이터와 관련된 수십 개의 프로젝트를 관리했습니다 . 제품을 위한 최선의 경로를 결정하기 위해 다양한 일정으로 분기별 실험을 실행했습니다. 혁신적인 데이터 기반 솔루션을 찾기 위해 팀원과 협력합니다.

데이터 설계자

이 숙박업 회사의 데이터 설계자는 고객 요구 사항을 충족하기 위해 기술 솔루션을 혁신할 것입니다.

직무 설명:

우리는 이 역할의 성공이 다음과 같은 특성과 기술을 통해 입증될 것이라고 믿습니다.

• 빅 데이터,Hadoop, 데이터 레이크, 클라우드 서비스, 서비스로서의 플랫폼, 서비스로서의 인프라 에 대한 전문 지식
• AWS RedShift, AWS Aurora, AWS EMR, AWS S3, AWS SageMaker 실무 경험
• MySQL , PostgreSQL 사용 경험
• 개념적, 논리적, 물리적 데이터 모델링 경험
• 메타데이터 캡처 및 관리 경험
• Apache Spark , Apache NiFi, Apache Kafka, Python, LINUX 스크립팅 경험
• 마스터 데이터 관리 경험
• ETL, EL 기술 경험
• 소프트웨어/플랫폼 디자인 원칙을 달성했습니다.
• 복잡한 기술 주제를 이해하고,문서화하고, 설명하는 데 능숙합니다. 비즈니스 역량을 기술 솔루션에 맞춰 조정

이력서 사본예시:

AWS RedShift, AWS Aurora, AWS EMR, AWS S3, AWS SageMaker를 포함한 모든 AWS 제품을 사용하여빅 데이터를저장, 처리 및 처리 했습니다 . 구축된 블로그는Python및MySQL로 백엔드됩니다 . 처리 및 저장을 최적화하기 위해Hadoop,AWS Aurora및Apache Spark를비교했습니다 . 일상적인 책임에는개념적, 논리적 및 물리적 데이터 모델링,마스터 데이터 관리및문서화가 포함됩니다 .