Key Takeaways

  • 75% of U.S. employers use automated applicant tracking systems to screen resumes before a human reviews them (Harvard Business School & Accenture, 2021)
  • The most common ATS failures are missing keywords, incompatible formatting, and incorrect file types
  • ResumeGeni scores your resume across 8 parsing layers — modeled on the same steps enterprise ATS platforms like Workday, Greenhouse, and Taleo use to evaluate candidates

How ATS Resume Scoring Works

Applicant tracking systems parse your resume into structured data — extracting your name, contact info, work history, skills, and education — then score how well that data matches the job requirements. Many ATS rejections happen because the parser couldn't extract critical fields, not because the candidate wasn't qualified.

LayerWhat It ChecksWhy It Matters
Document extractionFile format, encoding, readabilityCorrupted or image-only PDFs fail immediately
Layout analysisTables, columns, headers, footersMulti-column layouts break field extraction
Section detectionExperience, education, skills headingsNon-standard headings cause sections to be missed
Field mappingName, email, phone, dates, titlesMissing contact info is a common cause of immediate rejection
Keyword matchingJob-specific terms, skills, certificationsKeyword overlap affects recruiter search visibility and ATS scoring
Chronology checkDate ordering, gap detectionReverse-chronological order is expected by most ATS
QuantificationMetrics, numbers, measurable outcomesQuantified achievements help human reviewers and some scoring models
Confidence scoringOverall parse quality and completenessLow-confidence parses get deprioritized in results

Frequently Asked Questions

Is ResumeGeni free?
Yes. ResumeGeni is currently in beta — ATS analysis, scoring, and initial improvement suggestions are free with no signup required. Full guidance and saved reports may require a free account.
What file formats are supported?
PDF, DOCX, DOC, TXT, RTF, ODT, and Apple Pages. PDF and DOCX are recommended for best ATS compatibility.
How is the ATS score calculated?
Your resume is processed through an 8-layer parsing pipeline that extracts structured data the same way enterprise ATS platforms do. The score reflects how completely and accurately your resume can be parsed, plus how well your content matches common ATS ranking criteria.
Can ATS read PDF resumes?
Yes, but not all PDFs are equal. Text-based PDFs parse well. Image-only PDFs (scanned documents) and PDFs with complex tables or multi-column layouts often fail ATS parsing. Our analyzer will flag these issues.
How do I improve my ATS score?
Focus on three areas: use a clean single-column format, include keywords from the job description naturally in your experience bullets, and ensure all sections (contact, experience, education, skills) use standard headings.

ATS Guides & Resources

Built by engineers with 12 years of experience building enterprise hiring technology at ZipRecruiter. Last updated .

Data Science AWS FP052KA

Coderio · Buenos Aires

Sobre Coderio
 
Coderio diseña y entrega soluciones digitales escalables para empresas globales. Con una base técnica sólida y una mentalidad orientada al producto, nuestros equipos lideran proyectos de software complejos desde la arquitectura hasta la ejecución. Valoramos la autonomía, la comunicación clara y la excelencia técnica. Colaboramos estrechamente con equipos y socios internacionales, construyendo tecnología que genera impacto.
🌍 Más información: http://coderio.com
 

Buscamos un/a Data Scientist Senior con experiencia en machine learning e IA generativa sobre AWS, enfocado/a en diseñar, desarrollar y desplegar soluciones analíticas escalables con impacto directo en el negocio.

Lo que puedes esperar de este rol (Responsabilidades)

Diseñar y desarrollar modelos de machine learning e IA para casos de negocio.

Entrenar, evaluar y desplegar modelos utilizando Amazon SageMaker.

Implementar soluciones de IA generativa con Amazon Bedrock.

Preparar y transformar datos asegurando calidad y disponibilidad.

Colaborar con equipos para llevar modelos a producción bajo buenas prácticas de MLOps.

Requisitos

Experiencia sólida en Amazon SageMaker.

Experiencia en Amazon Bedrock (IA generativa).

Conocimiento del ecosistema AWS (S3, Lambda, API Gateway, etc.).

Experiencia en desarrollo y despliegue de modelos en producción.

Dominio de Python y librerías de machine learning.

Experiencia en evaluación y monitoreo de modelos.

Conocimiento de MLOps y buenas prácticas de versionamiento.

+3 años de experiencia en roles similares.

 

Deseables

Experiencia en NLP o modelos fundacionales.

Experiencia integrando modelos en APIs o aplicaciones.

Conocimiento en optimización de costos en AWS.

 
Beneficios
 
100% remoto
Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio
 
¿Por qué unirte a Coderio?
 
En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first,apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, te estamos esperando. Postula ahora.
Sobre Coderio
 
Coderio diseña y entrega soluciones digitales escalables para empresas globales. Con una base técnica sólida y una mentalidad orientada al producto, nuestros equipos lideran proyectos de software complejos desde la arquitectura hasta la ejecución. Valoramos la autonomía, la comunicación clara y la excelencia técnica. Colaboramos estrechamente con equipos y socios internacionales, construyendo tecnología que genera impacto.
🌍 Más información: http://coderio.com
 

Buscamos un/a Data Scientist Senior con experiencia en machine learning e IA generativa sobre AWS, enfocado/a en diseñar, desarrollar y desplegar soluciones analíticas escalables con impacto directo en el negocio.

Lo que puedes esperar de este rol (Responsabilidades)

Diseñar y desarrollar modelos de machine learning e IA para casos de negocio.

Entrenar, evaluar y desplegar modelos utilizando Amazon SageMaker.

Implementar soluciones de IA generativa con Amazon Bedrock.

Preparar y transformar datos asegurando calidad y disponibilidad.

Colaborar con equipos para llevar modelos a producción bajo buenas prácticas de MLOps.

Requisitos

Experiencia sólida en Amazon SageMaker.

Experiencia en Amazon Bedrock (IA generativa).

Conocimiento del ecosistema AWS (S3, Lambda, API Gateway, etc.).

Experiencia en desarrollo y despliegue de modelos en producción.

Dominio de Python y librerías de machine learning.

Experiencia en evaluación y monitoreo de modelos.

Conocimiento de MLOps y buenas prácticas de versionamiento.

+3 años de experiencia en roles similares.

 

Deseables

Experiencia en NLP o modelos fundacionales.

Experiencia integrando modelos en APIs o aplicaciones.

Conocimiento en optimización de costos en AWS.

 
Beneficios
 
100% remoto
Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio
 
¿Por qué unirte a Coderio?
 
En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first,apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, te estamos esperando. Postula ahora.