Verwandeln Sie Lebensläufe in strukturiertes JSON. Kontaktdaten, der vollständige berufliche Werdegang, Ausbildung, Kenntnisse und Zertifikate kommen typisiert zurück, bereit für Ihr Bewerbermanagement oder Ihre Kandidatendatenbank. Jeder Lebenslauf hat ein anderes Layout - dem Schema ist das egal.
Senden Sie den Lebenslauf und ein Schema. Jede Position und jeder Abschluss kommt als eigenes Objekt zurück, in der richtigen Reihenfolge und mit Daten, nach denen Sie wirklich sortieren können.
curl -X POST \
https://api-parse.conversiontools.io/v1/extract \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-F "file=@resume.pdf" \
-F 'schema={
"name": "string",
"email": "string",
"phone": "string",
"location": "string",
"summary": "string",
"work_experience": [{
"company": "string",
"title": "string",
"start_date": "string",
"end_date": "string",
"description": "string"
}],
"education": [{
"institution": "string",
"degree": "string",
"field": "string",
"graduation_year": "number"
}],
"skills": ["string"],
"certifications": ["string"],
"languages": ["string"]
}'{
"status": "completed",
"pages": 2,
"data": {
"name": "Mara Velichko",
"email": "mara.velichko@example.com",
"phone": "+1 415 555 0182",
"location": "Oakland, CA",
"summary": "Supply chain analyst, eight years in high-volume distribution.",
"work_experience": [
{
"company": "Fernbrook Logistics",
"title": "Senior Supply Chain Analyst",
"start_date": "2022-03",
"end_date": "present",
"description": "Owned demand forecasting for the northern network."
},
{
"company": "Talloak Retail Group",
"title": "Inventory Analyst",
"start_date": "2018-06",
"end_date": "2022-02",
"description": "Ran replenishment planning across 40 stores."
}
],
"education": [
{
"institution": "Redmont State University",
"degree": "BSc",
"field": "Operations Management",
"graduation_year": 2018
}
],
"skills": ["Demand forecasting", "Inventory planning", "S&OP"],
"certifications": ["Lean Six Sigma Green Belt"],
"languages": ["English", "Ukrainian"]
}
}Keine zwei Lebensläufe teilen sich ein Layout. Ein Schema beschreibt, was Sie wollen, nicht wo es auf der Seite steht.
Zweispaltige Designs, Tabellen, Mischlayouts und reiner Text laufen alle durch dasselbe Schema. Taucht ein neues Format auf, gibt es nichts zu konfigurieren.
Jede Position kommt mit Unternehmen, Titel sowie Beginn- und Enddatum als getrennte Felder zurück. Betriebszugehörigkeit und Lücken werden damit berechenbar, statt in einem Absatz zu verschwinden.
Kandidaten schicken Handyfotos und gescannte PDFs genauso oft wie saubere Exporte. OCR wird automatisch angewandt, sodass beides im selben Prozess landet.
Ja. Der Text wird in der Sprache gelesen, in der er verfasst wurde, während die Feldnamen Ihres Schemas englisch bleiben. Ein Kandidatendatensatz aus einem deutschen oder spanischen Lebenslauf hat damit exakt dieselbe Form wie einer aus einem englischen.
Die Extraktion richtet sich nach der Bedeutung und nicht nach Überschriften. Ein Lebenslauf, der Stationen ohne eine Überschrift "Berufserfahrung" auflistet, liefert trotzdem ein work_experience-Array. Felder, die wirklich nicht auf der Seite stehen, kommen leer zurück.
Ja. Deklarieren Sie beide als Array von Strings und Sie erhalten saubere Listen, die Sie für die Suche indexieren können, statt einer einzigen kommagespickten Textzeile.
Die Extraktion läuft asynchron: Sie reichen jede Datei ein und fragen das Ergebnis dann ab oder hinterlegen einen Webhook, der bei Fertigstellung aufgerufen wird. Mit gespeicherten Schemata definieren Sie die Felder einmal und verwenden sie für jeden Kandidaten wieder.
Hochgeladene Dokumente werden automatisch innerhalb von 24 Stunden gelöscht. Extrahierte Daten sind bei der Übertragung sowie im Ruhezustand verschlüsselt und werden niemals zum Trainieren von Modellen verwendet.
Dieselbe schemagesteuerte API funktioniert für jeden Dokumenttyp. Definieren Sie ein Schema einmal und extrahieren Sie aus Tausenden von Dateien.
Strukturiertes JSON aus jedem Dokument mit eigenen Schemas extrahieren.
Jedes PDF in strukturiertes JSON umwandeln, gescannt oder digital.
Lieferant, Positionen, Summen, Steuern und Daten aus Rechnungen.
Geschäft, Artikel, Summen und Zahlungsmethode aus Belegen.
Bestellnummer, Lieferant, Käufer und Positionen auf SKU-Ebene.
Transaktionen, laufende Salden und Daten für den Abgleich.
Daten auf Feldebene aus W-2, 1099 und anderen Steuerformularen.
Parteien, Daten, geltendes Recht und wichtige Klauseln.
Spediteur, Parteien, Häfen, Container und Fracht.
Gutschriftbeträge, zugeordnet zur ursprünglichen Rechnung.
Zahlungen aufgeteilt auf Rechnungen für den Zahlungsabgleich.
Zählerstände, Posten und Summen von jedem Anbieter.
Positionen und Perioden aus Bilanzen und Berichten.
Lieferantenangebote in einer vergleichbaren Form.
Bezüge, Abzüge, Steuern und Jahressummen.
Felder und MRZ aus Pässen und Personalausweisen.
Miete, Laufzeit, Kautionen und Verlängerungsfristen.
Schaden- und Policennummern, Daten und Forderungsbeträge.
Packstücke und Positionen auf SKU-Ebene für den Wareneingang.
Bestellte und gelieferte Mengen sowie Empfangsbestätigung.
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