Lever ATS：初創公司和科技崗位的簡歷技巧（2026）
如果你正在向Netflix、Spotify、Shopify、Figma、Atlassian或任何主導當今招聘的數千家快速增長的初創和中型科技公司申請工作，你的簡歷很可能正在透過Lever。全球有超過7,400家公司使用該平台，Lever已成為那些既重視候選人體驗又重視運營效率的組織的事實上的招聘系統。[1] 而且它的運作方式與你在財富500強公司遇到的企業級申請人追蹤系統不同。
Lever不僅僅是一個ATS（申請人追蹤系統）。它是ATS和CRM的結合——該公司稱之為"人才關係管理"系統，即LeverTRM。這個區別對你作為候選人很重要，因為它改變了你的簡歷如何被儲存、搜尋、評分和呈現給招聘人員。理解Lever的架構讓你比那些將所有ATS一視同仁的申請者擁有可衡量的優勢。
本指南詳細分析了Lever如何處理你的簡歷、招聘人員在他們端看到什麼，以及如何為這個驅動著科技行業一些最具競爭力僱主招聘的系統最佳化你的申請。
要點速覽： Lever是一個ATS+CRM混合系統，被包括Netflix、Spotify和Shopify在內的7,400+家公司使用。它支援詞幹匹配但不支援縮寫匹配，保留可點選連結，並在你的所有互動中構建持久的候選人資料。使用單欄DOCX或PDF，展開所有縮寫，包含作品集連結，並撰寫求職信。
要點速覽
- Lever是一個ATS+CRM混合系統。 你的簡歷成為持久候選人資料的一部分，該資料會積累你與公司每次互動的資料：申請、推薦、郵件、面試反饋和備註。你在系統中是一個人，而不僅僅是一個職位的申請者。
- Lever支援詞幹匹配但無法匹配縮寫。 如果你寫"SEO"但招聘人員搜尋"Search Engine Optimization"，你的資料不會出現。始終在縮寫旁邊展開全稱。
- 格式容忍度高於傳統系統，但並非無限。 Lever可以解析表格和分欄，但提取的資料可能丟失結構。單欄佈局配合標準分節標題仍然是最安全的方法。
- 連結在Lever中可點選。 與許多剝離超連結的企業ATS平台不同，Lever保留了它們。直接在簡歷中包含你的作品集、GitHub和LinkedIn URL。
- Lever顯著展示你的求職信。 許多候選人跳過求職信欄位，因為他們假設沒人會讀。使用Lever的招聘人員在候選人資料中與簡歷並排看到它。使用它。
- 你的資料是持久的。 如果你兩年前申請過一家公司並再次申請，招聘人員會看到你的完整歷史。確保每次申請都代表著進步。
Lever的方法：ATS遇上CRM
大多數申請人追蹤系統是圍繞職位需求構建的。一家公司發布一個職位，候選人申請，申請流入該職位需求的管道，一旦職位填補，那些申請實際上就被歸檔了。如果你六個月後向同一家公司申請不同職位，你通常在系統中從頭開始。
Lever顛覆了這個模型。Lever中的基本單元是候選人，而不是職位需求。當你提交簡歷時，Lever建立一個獨立於任何特定職位發布存在的持久候選人資料。每次後續互動（另一次申請、招聘人員的外聯郵件、現有員工的推薦、面試反饋、內部備註）都附加到同一個資料上。[2]
CRM層將Lever與傳統申請人追蹤系統區分開來。使用Lever的招聘人員可以一目了然地檢視你與公司的完整歷史：你第一次申請的時間、你被考慮過哪些職位、面試官提供了什麼反饋，以及你如何回應外聯。
對候選人來說，實際意義重大：跨時間的一致性很重要。 如果Shopify的招聘人員在2024年拒絕了你的申請，你在2026年再次申請，他們會並排看到兩份申請。你的簡歷應該講述一個連貫的成長故事。版本之間的矛盾（不同的工作日期、消失的職位、不一致的頭銜）在一個以職位需求為中心的系統中不會如此明顯，但在Lever中會被暴露。
Lever的客戶群嚴重偏向科技公司和高速增長的初創企業。Netflix、Spotify、KPMG、Atlassian、Figma、Lyft、Udemy、Coursera、Twitch、Box、Upwork和Credit Karma都使用或曾使用Lever進行招聘。[1:1] 這很重要，因為這些公司的期望和文化與執行Workday或Taleo的傳統企業不同。使用Lever的公司往往更看重影響力而非任期、技術深度而非證書積累、文化貢獻而非層級晉升。
Lever如何解析簡歷
當你將簡歷上傳到Lever時，系統將檔案作為純文字讀取，然後將提取的內容對應到候選人資料中的結構化欄位。這些欄位包括你的姓名、聯絡資訊、工作經歷、教育背景和技能。解析器自動提取這些資訊，提取質量取決於你的簡歷格式。[3]
Lever的解析器比許多傳統ATS系統更為精密。它可以處理更廣泛的格式選擇而不會完全失敗。根據Lever自己的檔案，系統可以從表格和多欄佈局中解析資訊。[3:1] 然而——這是一個關鍵區別——"可以解析"不等於"完美解析"。Lever的幫助檔案明確指出，雖然它可以從表格和分欄中提取資料，但"格式有時可能會受到影響"。[3:2]
這在實踐中意味著：如果你使用兩欄簡歷，左側邊欄是技能、主體是經驗，Lever很可能會提取大部分文字。但分節之間的結構關係可能會丟失。你的技能可能與工作經歷混在一起。分節標題可能不被識別為標題。招聘人員仍然會看到你的原始簡歷檔案，所以沒有真正丟失的內容，但候選人資料中的結構化資料——這才是驅動搜尋和篩選的——可能不完整或混亂。
Lever能解析和不能解析的內容
解析良好：
- 單欄、左對齊文字
- 標準分節標題（Experience、Education、Skills、Certifications）
- 專案符號和編號列表
- PDF和DOCX格式中的文字內容
- 超連結（在候選人資料中保留為可點選連結）
可能有問題的解析：
- 多欄佈局（內容被提取但結構可能丟失）
- 表格（資料被提取但欄位對應可能不可靠）
- 自定義分節標題（可能不被識別為獨立分節）
無法解析：
- 影象和圖形（包括渲染為影象的文字）
- 嵌入的圖表或資訊圖
- 頁首和頁尾中的內容（有時被跳過）
- 僅儲存在檔案中繼資料中的資訊
Lever區別於其他系統的一個解析行為是其對詞幹匹配的處理。當招聘人員搜尋"collaborating"時，Lever也會匹配包含"collaborate"、"collaborated"和"collaboration"的資料。這比許多要求精確關鍵詞匹配的企業系統更智慧。[4]
然而，Lever有一個顯著的盲點：它無法將縮寫與全稱匹配。 如果你的簡歷寫"SEO"而招聘人員搜尋"Search Engine Optimization"，你的資料不會出現在結果中。反之亦然。這個限制意味著你應該始終同時包含縮寫和技術術語、證書和行業術語的完整形式。[4:1]
候選人資料：招聘人員實際看到的內容
了解Lever內部招聘人員的視角可以幫助你最佳化重要的內容。當招聘人員開啟你的候選人資料時，他們看到一個統一的儀表板，彙總了公司關於你的所有資訊：
- 簡歷： 你上傳的檔案，可內聯檢視並帶有可點選連結
- 申請詳情： 你申請的職位、申請時間和任何申請問題的回答
- 求職信： 如果你提交了，會顯著展示
- 推薦： 如果現有員工推薦了你，該連線是可見的
- 面試反饋： 每位面試官的結構化評分卡和自由形式的備註
- 郵件歷史： 你與招聘團隊之間的任何外聯或通訊
- 標籤和評分： 招聘人員分配的標籤和評分，對整個招聘團隊可見
- 管道階段： 你目前在招聘流程中的位置
- 其他機會： 你申請過或被考慮過的公司的所有其他職位
招聘人員的體驗與傳統ATS根本不同，在傳統ATS中簡歷基本上就是全部記錄。在Lever中，你的簡歷是眾多訊號之一。一個強有力的推薦可以彌補一份不完全匹配職位描述的簡歷。一封深思熟慮的求職信可以讓你與資質相似的候選人區分開來。而前一次申請中糟糕的面試經歷可能會對你不利，即使你當前的簡歷很出色。
實際要點：最佳化整個資料，而不僅僅是簡歷。 你的LinkedIn應該與簡歷一致。你的求職信應該新增簡歷無法提供的背景。如果你有推薦人，確保他們確實透過Lever的推薦系統提交了推薦（大多數使用Lever的公司都有正式的推薦工作流程）。
Lever還有一個"快速簡歷審查"功能，讓招聘人員快速分類申請。他們可以推進候選人、跳過或歸檔以供將來考慮。你的簡歷需要快速地闡明自己的優勢。檔案的前三分之一承載著不成比例的權重。[2:1]
招聘人員如何在Lever中搜尋和篩選
Lever提供跨所有候選人資料的全文搜尋，不僅僅是簡歷。當招聘人員在搜尋欄中輸入"Python machine learning"時，Lever搜尋你的簡歷文字、求職信、申請回答、面試筆記、標籤和與你資料相關的任何其他文字。這種廣泛的搜尋面意味著求職信或申請回答中的關鍵詞可以幫助你在搜尋中出現，即使那些確切術語不在你的簡歷中。[4:2]
搜尋機制
Lever的搜尋支援幾個影響你簡歷最佳化方式的功能：
詞幹匹配 意味著你不需要包含關鍵詞的每種變形。如果你的簡歷寫"managed"，它也會匹配"managing"、"management"和"manager"的搜尋。這比通常要求精確匹配的Taleo等系統更寬容。
布林搜尋 允許招聘人員構建精確的查詢。搜尋 "React" AND "TypeScript" AND NOT "junior" 的招聘人員會得到他們要求的精確結果。在簡歷中有正確的特定技術名稱很重要。
基於標籤的篩選 讓招聘人員用自定義標籤標記候選人，如"strong frontend"、"culture fit"或"revisit in Q3"。這些標籤永久保留在你的資料上。如果招聘人員兩年前給你打了正面標籤，當新職位開放時該標籤仍然幫助你。
管道階段篩選 允許招聘人員檢視所有開放職位中處於特定階段（已申請、電話篩選、現場面試、錄用）的所有候選人。管道篩選是內部工作流程功能，但這意味著招聘人員經常批次審查候選人。你的簡歷正在與同一階段的其他人並排比較。
暫停功能
Lever的一個獨特能力是"暫停"功能。招聘人員可以將不適合當前職位的候選人暫停一段設定的時間（三個月、六個月、一年），而不是永久歸檔。當暫停期到期時，招聘人員會收到一封郵件通知，重新審視該候選人。[5]
暫停功能對你的求職策略有直接影響。如果你申請了一家使用Lever的公司並被拒絕，你不一定從系統中消失了。招聘人員可能暫停了你的資料，因為他們喜歡你的背景但沒有合適的職位。當暫停期到期並重新審視你的資料時，他們會看到一切——包括你在此期間是否申請了其他職位、更新了簡歷或獲得了新經驗。
將每次向使用Lever的公司的申請視為長期關係的一部分，而不是一次性交易。如需更深入了解不同ATS系統如何解析簡歷，請參閱我們的完整比較指南。
Lever的格式規則
Lever比Taleo、SuccessFactors或舊版Workday等企業系統更能容忍格式。但"更能容忍"不意味著"什麼都行"。目標仍然相同：最大化解析資料提取的準確性，使你的結構化候選人資料反映你的實際資質。
檔案格式
PDF和DOCX在Lever中都表現良好。與一些強烈偏好DOCX的ATS平台不同，Lever可靠地處理PDF。如果你在兩者之間選擇：
- PDF 完全保留你的視覺格式，是注重設計的簡歷的更安全選擇
- DOCX 在邊緣情況下可能提供略好的文字提取
使用職位發布要求的格式。如果沒有指定偏好，PDF是Lever驅動申請的合理預設選擇。
佈局
- 單欄佈局 仍然是解析準確性的黃金標準，即使Lever可以處理分欄
- 左對齊文字 貫穿整個檔案
- 標準字型（Arial、Calibri、Georgia、Times New Roman）10-12pt正文文字
- 清晰的分節標題 14-16pt：Work Experience、Education、Skills、Certifications
- 時間倒序排列 在每個分節內。Lever和使用它的招聘人員期望看到你最近的經驗在前
包含Lever處理良好的內容
超連結。 可點選連結是Lever真正的差異化優勢之一。簡歷中的連結在招聘人員檢視中保持可點選。包括：
- LinkedIn個人資料URL
- 作品集或個人網站
- GitHub或相關程式碼倉庫
- 已發表的作品、案例研究或演講
許多企業ATS平台會剝離或破壞超連結。Lever不會。利用這一點。
專門的技術/工具部分。 使用Lever的科技招聘人員經常搜尋特定工具。一個清楚標記的部分列出你的技術能力，使這些內容可搜尋和可瀏覽。將其格式化為簡單的逗號分隔列表或整潔的網格。避免無法解析的評分條或技能等級圖形。
指標和數字。 Lever的快速簡歷審查功能意味著招聘人員快速掃描。量化的成就（"Reduced deployment time by 40%"、"Managed a team of 12"、"Grew monthly active users from 50K to 200K"）在快速分類時創造視覺錨點。
針對科技和初創申請的Lever特定技巧
因為Lever被初創和科技公司不成比例地使用，為Lever最佳化也意味著為這些僱主的文化和期望最佳化。以下是針對Lever生態系統的策略。
強調影響力而非頭銜
初創公司關心你做了什麼，而不是你被叫什麼。一個"Marketing Associate"建立了一個產生50萬月度自然流量的內容引擎，比一個"Senior Director of Content Strategy"管理現有團隊但沒有可衡量增長更有吸引力。以成果為先，而非組織架構圖中的位置。
展示晉升而不需要爬梯子
許多初創員工身兼多職，在沒有正式晉升的情況下承擔越來越多的責任。如果你從個人貢獻者到領導團隊再到擁有產品領域，頭銜始終相同，透過你的要點使這種進展可見。Lever的招聘人員檢視不像某些企業系統那樣突出頭銜變化。你的敘述必須完成這項工作。
包含技術部分
對於使用Lever的公司來說，Technologies部分的重要性怎麼強調都不過分。科技招聘人員搜尋特定工具："Kubernetes"、"Terraform"、"React"、"dbt"、"Snowflake"、"Figma"。如果這些術語埋在你的工作經驗要點中，它們仍然是可搜尋的，但專門的部分確保不會遺漏任何內容，並一目了然地展示你的技術廣度。
清晰地格式化：
Technologies: Python, TypeScript, React, Node.js, PostgreSQL, Redis,
AWS (EC2, S3, Lambda), Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions,
Datadog, Snowflake, dbt
展開縮寫（始終如此）
鑑於Lever無法將縮寫與全稱匹配，在首次使用技術術語或證書時始終同時包含兩種版本：
- "Search Engine Optimization (SEO)" 而不僅僅是"SEO"
- "Amazon Web Services (AWS)" 而不僅僅是"AWS"
- "Certified Information Systems Security Professional (CISSP)" 而不僅僅是"CISSP"
- "Customer Relationship Management (CRM)" 而不僅僅是"CRM"
首次提及後，單獨使用縮寫即可。全稱已在你資料的可搜尋文字中。
撰寫求職信
Lever在候選人資料中顯著展示求職信。在許多使用Lever的公司中，特別是文化匹配度權重很高的初創企業，求職信會被招聘人員閱讀，通常也會被招聘經理閱讀。留空是一個錯過的機會。
你為Lever公司寫的求職信應該：
- 解釋為什麼是這家特定公司（而不僅僅是這類職位）
- 新增簡歷無法提供的背景（職業轉型、動機、領域熱情）
- 簡潔（最多三到四段）
- 展示你了解公司的產品、市場或使命
利用持久資料
如果你正在申請一家之前申請過的公司，承認它。"I applied for the Frontend Engineer role in 2024 and have since led a complete React migration at my current company"展示了自我認知和成長。使用Lever的招聘人員無論如何都會看到你之前的申請。主動掌控敘述比希望他們沒注意到要好。
候選人在Lever中常犯的錯誤
將其視為傳統企業ATS
多年來透過Workday和Taleo申請的候選人經常帶著在Lever中不適用的習慣。用職位描述中的每個術語堆砌簡歷在一個招聘人員進行細緻的全文搜尋（而非依賴自動淘汰過濾器）的系統中顯得不自然。專注於對你技能和經驗的真實、準確描述，而不是追求關鍵詞數量。
不包含連結
不包含連結是Lever申請中最常見的錯失良機。你的GitHub倉庫、作品集、發表的文章和LinkedIn資料在招聘人員檢視中都只需點選一下，但前提是你包含了URL。在一個使用科技公司重視工作證據勝過工作宣告的系統中，省略連結就是放棄了優勢。
忽略求職信欄位
許多求職者被企業ATS系統訓練得認為沒人讀求職信。在Lever中，求職信與簡歷在同一檢視中展示。在初創企業中，每次招聘都是高影響力的且文化契合度很重要，求職信通常是兩個技術上相似的候選人之間的差異化因素。
多次向同一公司提交通用簡歷
因為Lever將你的所有申請彙總到單一候選人資料中，招聘人員開啟你的資料看到六個月內三次申請、都用相同的通用簡歷，會得出不利的結論。每次申請都應針對特定職位量身定製，申請之間的進展應展示成長或更高的針對性。
忘記被拒不等於被遺忘
Lever的暫停功能和持久資料意味著你的候選資格比你預期的有更長的半衰期。向一家"保底"公司提交的草率申請可能在你後來向同一組織申請夢想職位時困擾你。每次向使用Lever的公司的申請都是對關係的投資，而非一次性交易。
將圖形用於關鍵資訊
雖然Lever比傳統系統更能容忍視覺格式，但它仍然無法解析嵌入在影象中的文字。技能等級條、圖形時間線、基於圖示的聯絡資訊和資訊圖風格的佈局都會在你解析的候選人資料中創造盲點。將關鍵資訊保持為真實的、可選擇的文字。
常見問題
Lever是否會根據關鍵詞自動拒絕簡歷？
不會。Lever不使用自動淘汰篩選器或演算法評分來拒絕候選人。每份申請都會到達可以查看完整候選人資料的招募人員手中。然而，招募人員使用關鍵詞搜尋和布林查詢來篩選大量申請者，因此如果你的簡歷不包含他們搜尋的術語，你不會出現在篩選結果中。這個區別很重要：你不是被演算法拒絕的，但你可能對招募人員的搜尋來說是不可見的。[4:3]
Lever申請應該使用什麼檔案格式？
PDF和DOCX都能與Lever良好配合。PDF能完全按照你的意圖保留視覺佈局，這在注重設計的公司中是一個優勢。DOCX在某些邊緣情況下可能提供略微更好的文字提取。如果徵才啟事指定了格式，就使用該格式。否則，PDF是Lever申請的合理預設選擇。[3:3]
Lever能否將「AWS」等縮寫配對到「Amazon Web Services」？
不能。Lever支援詞幹搜尋（將「managed」配對到「managing」和「management」），但無法將縮寫配對到其完整形式。如果你的簡歷寫了「SEO」，而招募人員搜尋「Search Engine Optimization」，你的資料將不會出現。首次使用時務必同時包含完整術語和縮寫。[4:4]
Lever資料在公司保留多長時間？
無限期保留。Lever建立一個持久的候選人資料，在與公司的每次互動中累積資料。如果你兩年前申請過，你的整個申請歷史、面試回饋、招募人員筆記和標籤仍然可見。招募人員還可以「暫停」候選人，並在稍後收到提醒以重新查看其資料。將每次Lever申請視為建立長期記錄。[2:2][5:1]
是否應該為Lever申請撰寫求職信？
是的。Lever在候選人資料檢視中將求職信醒目地顯示在簡歷旁邊。在重視文化契合度的新創公司和科技企業中，求職信通常是技術上相似的候選人之間的決定性差異化因素。保持簡潔（三到四段），解釋為什麼對這家特定公司感興趣，並添加簡歷無法提供的背景資訊。[2:3]
最終思考
Lever代表了招聘技術工作方式的有意義的演變。其以候選人為中心的模型、CRM能力和現代搜尋功能創造了一個既比傳統ATS平台更寬容又更苛刻的系統。更寬容是因為你的簡歷不需要是一份旨在欺騙演算法的關鍵詞最佳化檔案。更苛刻是因為你與公司的完整歷史是可見的，你的求職信確實會被閱讀，你的申請質量會被全面評估。
在使用Lever的公司中取得成功的候選人是那些理解他們在構建一個資料、而不是提交一份表格的人。你提供的每次申請、每次互動、每份檔案都成為跟隨你與該僱主關係的持久記錄的一部分。相應地對待它。
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相關ATS指南
每個ATS解析簡歷的方式不同。如果你在廣泛申請，了解你目標僱主使用的系統：
- 5大ATS系統如何解析你的簡歷（2026） — 所有平台的全面比較
- Workday ATS：為什麼你的簡歷會丟失（以及如何修復） — 表單資料才是真正的申請
- Greenhouse ATS：如何解析你的簡歷（2026） — 以人為本的審查與評分卡評估
- iCIMS ATS：你需要知道的簡歷解析規則 — 帶有持久資料的企業標準
- Oracle Taleo ATS：拒絕簡歷的嚴格解析規則 — 最嚴格的解析器，必須使用DOCX
Capterra，"Lever Reviews and Product Details，" 2026。報告全球有7,400+家公司使用Lever，知名客戶包括Netflix、Spotify、Shopify、KPMG、Figma、Lyft、Atlassian和Coursera。 ↩︎ ↩︎
People Managing People，"LeverTRM Recruiting Software Review，" 2026。LeverTRM被描述為集ATS和CRM於一體的系統，具有以候選人為中心的資料、快速簡歷審查和管道管理功能。 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Lever Support，"Understanding Resume Parsing，" help.lever.co。Lever的檔案指出系統可以從分欄和表格中解析資訊，但註明"格式有時可能會受到影響"。基於影象的內容無法提取。 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Jobscan，"Lever ATS: What Every Job Seeker Should Know，" 2025。詳細介紹了Lever的詞幹匹配能力（跨變形匹配詞根）及其無法將縮寫與全稱匹配。招聘人員在候選人資料中搜尋所有可解析的內容。 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Lever Support，"Snoozing Opportunities，" help.lever.co。暫停功能允許招聘人員暫時歸檔候選人，並在暫停期到期時收到郵件通知，以便為未來的職位重新評估。 ↩︎ ↩︎
