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AI を活用した求職応募

Daiana Kaplan

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レポート

このテンプレートの概要

  • 履歴書やカバーレターを説得力のある結果重視の求職応募に変換するための構造化されたステップバイステップのフレームワークです。

  • 採用担当者と応募者追跡システム(ATS)に響くフォーマット、キーワード、ストーリーテリングについてのガイダンスを提供し、実用的で使いやすいように設計されています。

達成できること

  • 各募集要項に合わせて履歴書とカバーレターを調整し、関連性を高め、より多くの反応を得る。

  • ATSでのスクリーニング通過率を上げるためにコンテンツとフォーマットを最適化する。

  • 自分の価値提案とキャリアストーリーを明確にし、素早く際立たせる。

  • 繰り返し可能なプロセスを用いて、応募全体での自信と一貫性を構築する。

  • 応募書類のカスタマイズにかかる時間を減らしながら、質と影響を向上させる。

最大のメリットを得られる人々

  • 応募書類を迅速に強化したい求職者。

  • スキルを持ち替えたキャリアチェンジャーが、成果を定量的に示す場合。

  • プロジェクトやインターンシップ、リーダーシップ経験を強調する学生や新卒者。

  • 同じ分野での昇進や同レベルの転職を目指すプロフェッショナル。

  • 明確でデータ重視のストーリーを求めている、ターゲット職探しを準備中の方。

Daiana Kaplan

プロダクトマネージャー@Smart Technologies(Lumio) @ Smart Technologies (Lumio)

UX デザインの経歴を持つ認定プロダクトマネージャー。現在、教室用スマートボードの元祖であるSmart Technologies社で、SaaS型レッスン配信プラットフォームであるLumioを中心とした製品部隊を率いています。Miro の熱烈なエヴァンジェリストとして、付箋や対話型ワークショップを通じて、混沌としたデータを体系的なアイデアに変えるのが得意。


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