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

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Data Analytics Engineer – Finance

Lobster DATA GmbH · Tutzing

Stellenbeschreibung:

Diese Stelle ist als Hybrid- oder Vor-Ort-Position an unserem Hauptsitz in Tutzing (südlich von München) ausgeschrieben. Wir freuen uns über Bewerbungen aller qualifizierten Kandidat:innen, unabhängig von der Geschlechtsidentität.

Im Zuge unserer wachsenden Investitionen in eine moderne, skalierbare Finance-Dateninfrastruktur suchen wir eine erfahrene Person als Data Analytics Engineer – Finance (m/w/x) für unser internes Data & Analytics Department. Dieses Department ist Teil der internen Finance- und Operations-Funktion von Lobster und verantwortlich für den Aufbau, die Weiterentwicklung und die kontinuierliche Verbesserung unserer internen Dateninfrastruktur – einschließlich des Finance Data Marts, der Datenpipelines und der analytischen Modelle, die das Financial Reporting und die Entscheidungsfindung innerhalb von Lobster DATA unterstützen.


In dieser Rolle bist du verantwortlich für den Aufbau und die Weiterentwicklung unseres Finance Data Marts auf einem modernen dbt + Snowflake Stack. Du übersetzt komplexe Finance- und Geschäftsanforderungen in zuverlässige, gut dokumentierte Datenmodelle, unterstützt unseren CFO und das Management beim KPI-Reporting und ermöglichst hochqualitatives Investor-Reporting für unseren PE-Partner.


Bereit, etwas zu bewegen?

Du übernimmst die Verantwortung für:

  • Den Entwurf und Aufbau von dbt-Modellen über unsere gesamte Layer-Architektur (Staging → Intermediate → Marts → Reporting) – mit sauberer, getesteter und dokumentierter Transformationslogik
  • Die Migration unseres bestehenden SQL-basierten Data Warehouses zu Snowflake auf AWS, mit dem Finance Data Mart als erstem produktivem Ergebnis
  • Die end-to-end Implementierung unseres Finance-KPI-Frameworks – einschließlich ARR, NRR, Churn, Subscription Flips, Cloud Margin und über 65 weiterer definierter Metriken
  • Den Aufbau und die Pflege von Datenpipelines aus unseren zentralen Quellsystemen: Vemas, Datev, HubSpot und Personio
  • Die direkte Zusammenarbeit mit dem CFO und dem Finance-Team, um Geschäftsanforderungen in zuverlässige, selbstständig nutzbare Datenprodukte zu übersetzen
  • Die Unterstützung bei Ad-hoc-Analysen und vertieften Auswertungen für das PE-Reporting, bei denen Geschwindigkeit und Präzision gleichermaßen zählen
  • Den Abbau von Einzelpersonenabhängigkeiten in unseren aktuellen Prozessen durch die Ablösung manueller Logik durch wartbaren, versionierten Code

Wir wünschen uns jemanden mit:

  • 3–5 Jahren Erfahrung im Bereich Analytics Engineering, Data Engineering oder Business Intelligence
  • Soliden dbt-Kenntnissen – du verstehst Layer-Architekturen und weißt, warum Transformationslogik in int_*-Modelle gehört und nicht in Dashboards
  • Praktischer Erfahrung mit Cloud-Data-Warehouse-Umgebungen wie Snowflake, BigQuery oder Redshift
  • Starken SQL-Kenntnissen, einschließlich Window Functions, CTEs und Performance-Optimierung
  • Der Fähigkeit, eng mit nicht-technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten – Finance-Anforderungen in Datenmodelle zu übersetzen und Datentscheidungen verständlich an einen CFO zu kommunizieren
  • Kenntnissen der gängigen SaaS-Finance-Metriken (ARR, NRR, Churn, GRR) - ein klares Plus
  • Erfahrung mit ERP- oder Abrechnungssystemdaten (z. B. Datev) - von Vorteil
  • Sehr guten Englischkenntnissen; Deutschkenntnisse auf Konversationsniveau sind ein Muss

Freue dich auf:

  • ein modernes, großzügiges Büro mit Blick auf den Starnberger See in Tutzing
  • Zuschüsse zum Mittagessen in unserem hauseigenen Restaurant
  • ein persönliches Weiterbildungsbudget 
  • 30 Urlaubstage pro Jahr
  • 2 zusätzliche bezahlte freie Tage an Heiligabend und Silvester
  • bis zu 30 Tage Remote Work pro Jahr aus einem EU-Land
  • Fahrradleasing durch unsere Partnerschaft mit JobRad
  • die Möglichkeit, flexibel von zu Hause aus zu arbeiten 
  • Team-Abende jeden Donnerstag mit Erfrischungen auf Firmenkosten
  • eine betriebliche Altersvorsorge (bAV)

Auch wenn Du nicht alle Anforderungen vollständig erfüllst, ermutigen wir Dich, Dich trotzdem zu bewerben!

Lobster ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit lebt
. Wir setzen uns aktiv für ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld ein – geprägt von Empathie und gegenseitigem Respekt.