ATELIER CAPITAL EXPERIENCE

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Objet de l'atelier :

• Atelier sur le CV : Le CV, son contenu, son importance, et comment le structurer pour passer les filtres des algorithmes de tri de CV.

Sources pour aller plus loin :

• L'effet de la première impression

• Petit point sur la discrimination

• CV efficace

• Articles divers sur les TRE

Discrimination à l'embauche :

• Discriminations à l’embauche, de quoi parle-t-on ? - Un article détaillé du Ministère du Travail sur les différents types de discrimination à l'embauche et les lois en vigueur

• La discrimination à l’embauche : ce que vous devez savoir - Un guide de LegalPlace sur les motifs de discrimination et les recours possibles

.Première impression dans le cadre du travail :

• 10 étapes pour faire une bonne première impression au travail - Des conseils pratiques pour réussir sa première impression au travail

• L’importance de la première impression au travail - Un article sur l'importance de la première impression et comment la réussir, avec un focus sur le contexte suisse

Biais de confirmation :

• Le biais de confirmation en recherche - Un article de la Revue de psychoéducation sur le biais de confirmation en recherche

• Le biais de confirmation en clinique - Un article sur le biais de confirmation dans le domaine clinique

• Biais de confirmation : définition et explications | Deel : Cet article explique comment le biais de confirmation peut influencer les processus de recrutement et les évaluations de performance, et propose des stratégies pour améliorer l'objectivité dans les décisions RH

• Comprendre les biais cognitifs avec des exemples pris au travail : Un article qui explore divers biais cognitifs, y compris le biais de confirmation, avec des exemples concrets dans le milieu professionnel

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Biais de beauté :

• « Pretty privilege » : faites-vous plus confiance à quelqu’un que vous trouvez beau ? - Un article sur les avantages économiques et sociaux liés à la beauté

• L'IA face aux stéréotypes de beauté : peut-elle vraiment briser les normes ? - Une réflexion sur l'impact de l'IA sur les normes de beauté

• La beauté influence-t-elle votre processus de recrutement ? : Cet article examine comment l'apparence physique peut influencer les décisions de recrutement et propose des astuces pour éviter le lookisme

• Les 5 biais de recrutement les plus courants et comment les éviter : Un article qui identifie les biais les plus fréquents dans le recrutement, y compris le biais de beauté, et offre des solutions pour les neutraliser

Algorithmes de tri de CV :

• 4 conseils pour séduire les algorithmes qui trient les CV - Des conseils pour optimiser son CV pour les algorithmes de tri

• Logiciel de tri de CV : Comment fonctionnent les algorithmes - Un article expliquant le fonctionnement des logiciels de tri de CV

Contenu du CV :

• Éléments essentiels :

  • Coordonnées : Nom, prénom, adresse, numéro de téléphone, adresse e-mail.

  • Compétences : Techniques, sociales et théoriques.

  • Expériences professionnelles : Détail des missions, réussites, projets annexes.

  • Formations : Diplômes, certifications, formations continues.

  • Centres d'intérêt : Activités extra-professionnelles, compétences développées en dehors du travail.

    
    

• Structuration : Importance de structurer le CV de manière claire et organisée. Deux possibilités : le CV thématique ou le CV chronologique.

  
  

• Mots-clés : importance des mots-clés pour passer les filtres des algorithmes de tri de CV.

  
  

Algorithmes de Tri de CV :

• Types d'algorithmes : différents types d'algorithmes utilisés pour trier les CV :

  • Scoring : Le recruteur attribue des scores à différents critères (diplôme, expérience, etc.) et l'algorithme trie les CV en fonction de ces scores.

  • Ranking : L'algorithme trie les CV en fonction du nombre de fois où certains mots-clés apparaissent.

  • Matching : L'algorithme compare les mots-clés du CV avec ceux de la fiche de poste et trie les CV en fonction de la correspondance.

  • Parsing : L'algorithme extrait les informations du CV et les trie dans des catégories prédéfinies.