นายจ้างในสหราชอาณาจักรได้รับใบสมัครเฉลี่ย 140 ฉบับต่อตำแหน่งงาน แต่มีเพียง 8% ที่ตั้งค่า ATS ให้ปฏิเสธใบสมัครอัตโนมัติ ข้อมูลนี้วิเคราะห์บทบาทของ AI ในช่วงการจ้างงานฤดูใบไม้ผลิและทิศทางตลาดแรงงานบัณฑิตจบใหม่
รายงานสำรวจการจ้างงานนักศึกษาประจำปี 2025 ของ Institute of Student Employers (ISE) ระบุว่ามีใบสมัคร 140 ฉบับต่อตำแหน่งงาน อัตราส่วนนี้มาจากสมาชิกนายจ้าง 155 รายที่ได้รับใบสมัครรวมกว่า 1.8 ล้านฉบับ สำหรับตำแหน่งเริ่มต้นการทำงานประมาณ 31,000 ตำแหน่ง ตัวเลขนี้เป็นระดับสูงสุดในรอบสองปี โดยส่วนหนึ่งเป็นผลมาจากเครื่องมือที่ใช้ AI และคุณสมบัติการสมัครงานแบบคลิกเดียวที่ทำให้ผู้สมัครส่งใบสมัครจำนวนมากได้ง่ายขึ้น
ในขณะเดียวกัน จำนวนตำแหน่งงานสำหรับบัณฑิตจบใหม่ได้ลดลง โดยผลสำรวจของ ISE บันทึกการลดลงของการจ้างงานบัณฑิตจบใหม่ 8% ในปี 2024/25 ซึ่งเป็นปีที่ซบเซาที่สุดนับตั้งแต่การลดลง 12% ในปี 2020 จากนายจ้างที่สำรวจ 42% ได้ลดจำนวนการรับบัณฑิตจบใหม่ ขณะที่ 25% ยังคงรับเท่าเดิม และ 33% รายงานว่ามีการจ้างเพิ่มขึ้น แนวโน้มยังคงมีความระมัดระวัง โดยข้อมูลของ ISE ชี้ให้เห็นถึงการลดลงอีก 7% สำหรับรอบปี 2025/26 ซึ่งส่วนใหญ่มาจากบริษัทขนาดใหญ่บางแห่ง
Higher Education Statistics Agency (HESA) ซึ่งอ้างอิงจากการสำรวจ Graduate Outcomes ของบัณฑิต 917,610 คนจากรุ่นปี 2022/23 รายงานว่า 82% ของผู้ตอบแบบสอบถามได้งานทำหรือทำงานโดยไม่ได้รับค่าตอบแทนภายใน 15 เดือนหลังสำเร็จการศึกษา อย่างไรก็ตาม การจ้างงานเต็มเวลาสำหรับผู้ที่จบการศึกษาระดับปริญญาตรีลดลงจาก 57% เหลือ 54% ในขณะที่อัตราการว่างงานเพิ่มขึ้น 1% เป็น 6% แม้การเปลี่ยนแปลงนี้จะดูเล็กน้อย แต่สะท้อนถึงภาวะตลาดแรงงานบัณฑิตจบใหม่ที่ซบเซาลง ซึ่งทำให้ความเข้าใจเกี่ยวกับระบบคัดกรองมีความสำคัญมากขึ้น
กลไกการคัดกรอง CV อัตโนมัติมักถูกเข้าใจผิด โดยความสับสนเริ่มต้นจากสถิติที่อ้างถึงกันอย่างแพร่หลายว่า 75% ของ CV ถูกปฏิเสธโดยระบบ Applicant Tracking System (ATS) ก่อนที่มนุษย์จะอ่าน ข้อมูลนี้ถูกสืบค้นโดยนักวิเคราะห์ไปที่ Preptel บริษัทบริการสรรหาบุคลากรที่เลิกกิจการไปแล้ว โดยไม่เคยมีการเปิดเผยวิธีการคำนวณสู่สาธารณะ ในขณะที่ข้อมูลการสำรวจจากผู้สรรหาบุคลากรให้ภาพที่แตกต่างออกไปอย่างมาก
การสำรวจผู้สรรหาบุคลากร 25 รายในปี 2025 โดย Enhancv พบว่า 92% ตรวจสอบใบสมัครด้วยตนเองแม้ในสถานการณ์ที่มีผู้สมัครจำนวนมาก มีเพียง 8% (2 จาก 25 ราย) ที่ระบุว่าตั้งค่า ATS ให้ปฏิเสธ CV โดยอัตโนมัติตามคะแนนความเหมาะสมของเนื้อหา นอกจากนี้ HR.com ยังเผยแพร่ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันในช่วงปลายปี 2025 โดยระบุว่าผู้สรรหาบุคลากรส่วนใหญ่ใช้ฟังก์ชันการคัดกรองเพื่อจัดลำดับความสำคัญของใบสมัครมากกว่าการกำจัดทิ้ง อุปสรรคที่แท้จริงตามผลสำรวจเหล่านี้คือปริมาณงานของมนุษย์ เมื่อผู้สรรหาต้องเผชิญกับใบสมัคร 140 ฉบับสำหรับหนึ่งตำแหน่ง แม้แต่ผู้ที่ตรวจสอบทุกฉบับก็ย่อมมีเวลาจำกัดสำหรับใบสมัครแต่ละใบ
อย่างไรก็ตาม นายจ้างเกือบทั้งหมดใช้สิ่งที่อุตสาหกรรมเรียกว่าคำถามคัดออก เช่น สถานะสิทธิ์ในการทำงาน ระดับคุณสมบัติขั้นต่ำ หรือความพร้อมในการย้ายที่ทำงาน ผู้สมัครที่ไม่ผ่านเกณฑ์เหล่านี้มักถูกคัดออกก่อนการตรวจสอบโดยมนุษย์ ซึ่งเป็นการตรวจสอบตามเกณฑ์มาตรฐาน ไม่ใช่การประเมินคุณภาพของ CV
สถาปัตยกรรมทางเทคนิคของซอฟต์แวร์คัดกรองได้วิวัฒนาการไปมาก ระบบ ATS รุ่นก่อนๆ อาศัยการจับคู่คำสำคัญโดยตรง แต่เครื่องมือในยุคปัจจุบัน เช่น Workday, Greenhouse, Lever และ iCIMS ใช้นวัตกรรม Natural Language Processing (NLP) และในบางกรณีใช้ Large Language Models (LLMs) เพื่อประเมินบริบทแทนการนับความถี่ของคำสำคัญ
ในทางปฏิบัติ หมายความว่าการระบุทักษะเช่น พัฒนาสคริปต์อัตโนมัติด้วยภาษา Python เพื่อลดเวลาประมวลผลด้วยตนเองลง 40% มีน้ำหนักในการวิเคราะห์มากกว่าการระบุเพียงคำว่า Python ในส่วนทักษะ ระบบสามารถวิเคราะห์คำกริยา เครื่องมือ และผลลัพธ์ เพื่อรับรองความสามารถที่แท้จริง แพลตฟอร์มเฉพาะสำหรับสหราชอาณาจักรก็เป็นส่วนหนึ่งของภูมิทัศน์นี้เช่นกัน เช่น Trac ที่ใช้ใน NHS, SuccessFactors ในอุตสาหกรรมการเงิน และ Oleeo ที่ใช้ในการรับบัณฑิตจบใหม่ของหน่วยงานรัฐบาล
ถึงกระนั้น ระบบ NLP ขั้นสูงยังคงต้องสามารถอ่านและวิเคราะห์เนื้อหาเอกสารได้อย่างถูกต้อง การเลือกรูปแบบที่ขัดขวางการวิเคราะห์ เช่น กล่องข้อความที่ฝังไว้ เลย์เอาต์หลายคอลัมน์ หรือหัวข้อที่เป็นรูปภาพ ยังคงทำให้สูญเสียข้อมูลได้โดยไม่คำนึงถึงความซับซ้อนของ AI
การวิเคราะห์นี้อ้างอิงจากสามแหล่งข้อมูลหลักเป็นสำคัญ การสำรวจ ISE Student Recruitment Survey 2025 ครอบคลุมสมาชิกนายจ้าง 155 รายในหลากหลายภาคส่วน และถือเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ได้รับการอ้างถึงมากที่สุดสำหรับแนวโน้มการจ้างงานบัณฑิตจบใหม่ในสหราชอาณาจักร แม้ว่าผลสำรวจจะเอนเอียงไปทางนายจ้างรายใหญ่และอาจไม่ได้แสดงรูปแบบการจ้างงานของ SME ทั้งหมด
การสำรวจ HESA Graduate Outcomes รวบรวมคำตอบจากบัณฑิต 917,610 คนของปีการศึกษา 2022/23 ข้อมูลนี้ถูกรวมอยู่ในข้อมูล Longitudinal Educational Outcomes (LEO) ของกระทรวงศึกษาธิการ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของสถิติทางการของรัฐบาล
บริบทตลาดแรงงานมาจากสำนักงานสถิติแห่งชาติ (ONS) ซึ่งรายงานว่ามีผู้ว่างงาน 2.0 คนต่อหนึ่งตำแหน่งงานในช่วงเดือนธันวาคม 2024 ถึงกุมภาพันธ์ 2025 สำหรับข้อมูลเฉพาะของ ATS อ้างอิงจากการสำรวจโดย Enhancv, HR.com และ Select Software Reviews
ปฏิทินการจ้างงานบัณฑิตจบใหม่ในสหราชอาณาจักรมักมีรูปแบบที่พุ่งสูงสุดในสองช่วงหลัก ตามข้อมูลจาก TargetJobs และ GRB รอบฤดูใบไม้ร่วง (กันยายนถึงพฤศจิกายน) มักเป็นการจ้างงานสำหรับโครงการบัณฑิตจบใหม่ที่มีโครงสร้างชัดเจน โดยเฉพาะในภาคการเงิน การให้คำปรึกษา กฎหมาย และวิศวกรรม รอบฤดูใบไม้ผลิซึ่งเริ่มตั้งแต่ประมาณเดือนมีนาคมถึงมิถุนายน ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญระลอกที่สอง
ในช่วงฤดูใบไม้ผลิ ศูนย์ประเมินมักจัดขึ้นในเดือนมีนาคมและเมษายน และการยื่นข้อเสนองานมักดำเนินการตลอดช่วงเดือนเมษายน พฤษภาคม และมิถุนายน ตำแหน่งงานแบบเข้าทำงานโดยตรงมักจะประกาศรับสมัครตั้งแต่ช่วงหลังเทศกาลอีสเตอร์เป็นต้นไป โครงการที่มีโครงสร้างบางแห่งที่ยังรับคนไม่ครบในรอบฤดูใบไม้ร่วงอาจเปิดรับสมัครใหม่ในช่วงเวลานี้ด้วย
สำหรับบัณฑิตจบใหม่จากต่างประเทศในสหราชอาณาจักร รอบฤดูใบไม้ผลิมีความสำคัญเป็นพิเศษ เนื่องจากผู้ที่สำเร็จการศึกษาในปีการศึกษาก่อนหน้าอาจมีกรอบเวลาจำกัดในการพำนักเพื่อหางาน และช่วงฤดูใบไม้ผลิมักเป็นโอกาสสุดท้ายก่อนสิ้นสุดฤดูร้อน รูปแบบการจ้างงานในฤดูใบไม้ผลิที่มีลักษณะใกล้เคียงกันนี้ยังพบได้ในตลาดฝรั่งเศสเช่นกัน ซึ่งมีไทม์ไลน์สำหรับตำแหน่งงานเริ่มต้นการทำงานที่ใกล้เคียงกัน
ระดับการแข่งขันในช่วงฤดูใบไม้ผลิแตกต่างกันไปตามภาคส่วน ข้อมูลจาก ISE ระบุว่าตำแหน่งงานด้านเทคโนโลยี การเงิน และบริการวิชาชีพมักมีอัตราส่วนการสมัครต่อตำแหน่งงานสูงสุด ขณะที่ตำแหน่งในภาครัฐ การศึกษา และการกุศลอาจมีปริมาณใบสมัครน้อยกว่าแต่ยังคงสูง
เนื่องจากหน้าที่หลักของซอฟต์แวร์ ATS คือการวิเคราะห์ข้อมูลใบสมัคร การจัดรูปแบบเอกสารจึงเป็นเรื่องของการปฏิบัติจริงไม่ใช่แค่ความสวยงาม ตามคู่มือการปรับปรุง ATS จาก Jobscan และ Resume.io ระบุว่าไฟล์ .docx (Microsoft Word) ยังคงเป็นรูปแบบไฟล์ที่ระบบส่วนใหญ่รองรับได้ดีที่สุด แม้ว่าระบบสมัยใหม่หลายแห่งจะรองรับ PDF ที่เป็นข้อความได้ แต่ระบบเก่าหรือระบบเฉพาะบางภาคส่วนอาจประสบปัญหาในการอ่าน PDF ที่มีรูปแบบซับซ้อนหลายคอลัมน์ หรือมีกราฟิกแทรก
การใช้หัวข้อมาตรฐาน เช่น ประสบการณ์ การศึกษา ทักษะ และข้อมูลติดต่อ มักได้รับการวิเคราะห์ได้อย่างน่าเชื่อถือมากกว่าตัวเลือกที่เน้นความคิดสร้างสรรค์ แพลตฟอร์ม ATS มักถูกกำหนดค่าให้จดจำหัวข้อทั่วไปเหล่านี้ และผู้สรรหาบุคลากรที่ตรวจสอบข้อมูลก็มักจะดู CV ที่มีโครงสร้างชัดเจนได้รวดเร็วกว่า การใช้เลย์เอาต์คอลัมน์เดียว ฟอนต์มาตรฐาน (เช่น Arial, Calibri หรือ Times New Roman ขนาด 10 ถึง 12 จุด) และการหลีกเลี่ยงกล่องข้อความ ตาราง และรูปภาพที่ฝังตัว เป็นวิธีที่ได้รับการแนะนำทั่วไปเพื่อสนับสนุนการอ่านข้อมูลที่ราบรื่น
การเปลี่ยนจากการจับคู่คำสำคัญมาเป็นการวิเคราะห์เชิงความหมายมีผลต่อวิธีนำเสนอทักษะใน CV คำแนะนำจากผู้ให้บริการ ATS หลายรายชี้ให้เห็นว่าการระบุทักษะในบริบท คือการจับคู่คำกริยากับเครื่องมือหรือความสามารถและผลลัพธ์ที่วัดผลได้ จะมีน้ำหนักมากกว่ารายการคำสำคัญแยกส่วน
คำแนะนำทั่วไปจากบริการด้านอาชีพและแพลตฟอร์มปรับปรุง ATS คือการรวมทั้งตัวย่อและชื่อเต็ม (เช่น SEO พร้อมกับ Search Engine Optimisation) เพื่อรองรับรูปแบบการค้นหาที่แตกต่างกัน สำหรับผู้สมัครที่ถือใบรับรองทางเทคนิค การระบุทั้งชื่อวุฒิและหน่วยงานผู้ออกใบรับรองสามารถช่วยเพิ่มโอกาสในการถูกค้นพบได้
เป็นที่น่าสังเกตว่าความแตกต่างระหว่างการคัดกรองโดย ATS และโดยมนุษย์มักไม่ชัดเจนเท่าที่คำแนะนำทั่วไปกล่าวไว้ ในหลายองค์กร ซอฟต์แวร์ ATS จะจัดลำดับใบสมัครแทนที่จะตัดสินใจเชิงเด็ดขาด จากนั้นผู้สรรหาบุคลากรจะตรวจสอบรายการที่ได้รับการจัดลำดับความสำคัญ การทำ CV เพื่อให้สื่อสารกับทั้งซอฟต์แวร์และผู้อ่านที่เป็นมนุษย์ได้ชัดเจนในทางปฏิบัติคือเรื่องเดียวกัน นั่นคือ ความชัดเจน ความเฉพาะเจาะจง และหลักฐานที่เกี่ยวข้องของทักษะและผลสำเร็จ
การเข้าใจว่าความต้องการและผลตอบแทนกระจุกตัวอยู่ที่ใดสามารถเพิ่มบริบทเชิงกลยุทธ์ให้กับรอบฤดูใบไม้ผลิได้ ข้อมูลจาก ISE ปี 2025 ระบุว่าเงินเดือนเริ่มต้นเฉลี่ยในโครงการบัณฑิตจบใหม่ที่มีโครงสร้างชัดเจนอยู่ที่ประมาณ 35,170 ปอนด์ แม้ว่าตัวเลขนี้จะสะท้อนถึงนายจ้างขนาดใหญ่และโครงการที่เป็นทางการมากกว่า ข้อมูลที่กว้างกว่าของ HESA ซึ่งครอบคลุมบัณฑิตในประเภทการจ้างงานที่หลากหลายกว่า ระบุว่าค่าเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 28,731 ปอนด์
ความแตกต่างตามภาคส่วนมีนัยสำคัญ ข้อมูลสำรวจอุตสาหกรรมในต้นปี 2026 ระบุเงินเดือนเริ่มต้นเฉลี่ยโดยประมาณดังนี้:
ความแตกต่างในระดับภูมิภาคเพิ่มมิติอีกด้าน ตำแหน่งงานในลอนดอนมักเสนอเงินเดือนเริ่มต้นในช่วง 32,000 ถึง 34,000 ปอนด์ ขณะที่ตำแหน่งในสกอตแลนด์และภาคตะวันออกเฉียงใต้จะอยู่ที่ประมาณ 28,000 ถึง 29,000 ปอนด์ ตัวเลขเหล่านี้มีความสอดคล้องกันในแหล่งข้อมูลหลายแห่ง แม้ค่าเฉลี่ยที่แม่นยำจะแตกต่างกันไปตามวิธีการสำรวจ
สำหรับผู้สมัครที่ชั่งน้ำหนักโอกาสข้ามพรมแดน ตัวเลขเงินเดือนจะมีบริบทเพิ่มเติมเมื่อปรับตามค่าครองชีพ เงินเดือนเริ่มต้น 34,000 ปอนด์ในลอนดอนแสดงถึงมาตรฐานการครองชีพที่แตกต่างจากตัวเลขที่เท่ากันในเมืองที่มีค่าครองชีพต่ำกว่า หลักการเดียวกันนี้ใช้กับการเปรียบเทียบเงินเดือนบัณฑิตจบใหม่ในสหราชอาณาจักรกับโอกาสในตลาดอื่น
แนวโน้มหลายประการชี้ให้เห็นว่าบทบาทของ AI ในการคัดกรองบัณฑิตจบใหม่จะขยายตัวอย่างมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ข้อมูลของ ISE ปี 2025 ระบุว่า 62% ของนายจ้างที่สำรวจคาดว่าจะใช้ AI ในการสรรหาบุคลากรภายในห้าปี และ 70% คาดว่าจะมีการใช้ระบบอัตโนมัติในการจ้างงานมากขึ้น ในกลุ่มที่ใช้ AI ในการคัดเลือกอยู่แล้ว 94% รายงานว่าความเร็วและประสิทธิภาพดีขึ้น และ 81% อ้างถึงความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่เพิ่มขึ้น
ในขณะเดียวกัน การที่ผู้สมัครใช้ Generative AI ก็สร้างแรงกดดันใหม่ ISE รายงานว่า 61% ของนายจ้างเคยตรวจพบหรือสงสัยว่าผู้สมัครใช้ AI ระหว่างการสัมภาษณ์โดยไม่ได้รับอนุญาต แต่ 45% ยังไม่ได้ให้แนวทางแก่ผู้สมัครว่าการใช้ AI แบบใดที่เหมาะสม ช่องว่างด้านนโยบายนี้มีแนวโน้มที่จะลดลงเมื่อนายจ้างเริ่มกำหนดความคาดหวังเกี่ยวกับการใช้ AI ในกระบวนการคัดเลือกให้เป็นทางการมากขึ้น
ทิศทางโดยรวมชี้ไปที่ภูมิทัศน์การสรรหาบัณฑิตจบใหม่ที่ทั้งสองฝ่ายใช้ AI เป็นตัวกลางเพิ่มขึ้น ผู้สมัครใช้ AI เพื่อสร้างและปรับปรุงใบสมัคร นายจ้างใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ จัดลำดับ และประเมิน การเปลี่ยนแปลงของพลวัตนี้ โดยเฉพาะในด้านความเป็นธรรม ความโปร่งใส และประสิทธิผล ยังคงเป็นหนึ่งในคำถามที่ได้รับการจับตามองมากที่สุดในการวิเคราะห์ตลาดแรงงาน
ผู้สมัครที่ผ่านขั้นตอนการคัดกรองเบื้องต้นได้สำเร็จจะยังคงต้องเผชิญกับขั้นตอนการประเมินโดยมนุษย์ ตัวอย่างเช่น การเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์เชิงพฤติกรรม ยังคงเป็นทักษะเฉพาะที่การปรับปรุง CV เพียงอย่างเดียวไม่สามารถทดแทนได้
มีข้อควรระวังสำคัญหลายประการที่ต้องพิจารณาในการวิเคราะห์นี้ การสำรวจของ ISE แม้จะเชื่อถือได้ แต่ครอบคลุมสมาชิกนายจ้าง 155 รายและเอนเอียงไปทางองค์กรขนาดใหญ่ ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) ซึ่งจ้างบัณฑิตจบใหม่จำนวนมากยังไม่มีตัวแทนที่เพียงพอ ตัวเลขใบสมัคร 140 ฉบับต่อตำแหน่งอาจสูงหรือต่ำกว่านี้ในกรณีของนายจ้างนอกกลุ่มตัวอย่างของ ISE
ข้อมูลเฉพาะของ ATS โดยเฉพาะการสำรวจผู้สรรหาเกี่ยวกับอัตราการปฏิเสธใบสมัครอัตโนมัติ อาศัยขนาดกลุ่มตัวอย่างที่เล็ก (ในบางกรณีมีผู้ตอบเพียง 25 ราย) และพฤติกรรมที่รายงานด้วยตนเอง การตั้งค่า ATS จริงที่นายจ้างแต่ละแห่งอาจแตกต่างจากสิ่งที่ผู้สรรหาระบุในการสำรวจ
ข้อมูล HESA Graduate Outcomes บันทึกสถานะการจ้างงานที่ 15 เดือนหลังสำเร็จการศึกษา ไม่ได้ติดตามความก้าวหน้าในอาชีพ คุณภาพงาน หรือว่าบัณฑิตทำงานในสาขาที่เรียนมาหรือไม่ อัตราการว่างงาน 6% แม้จะมีประโยชน์ในการเป็นเกณฑ์มาตรฐาน แต่ไม่ได้ครอบคลุมถึงภาวะการทำงานที่ไม่เต็มประสิทธิภาพหรือการจ้างงานที่ไม่มั่นคง
ตัวเลขเงินเดือนแตกต่างกันไปในแต่ละแหล่งข้อมูลเนื่องจากความแตกต่างในวิธีการสำรวจ ขอแนะนำให้ผู้อ่านศึกษาแหล่งข้อมูลหลักโดยตรงและขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านอาชีพเพื่อการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับสถานการณ์เฉพาะบุคคล
เขียนโดย
นักข่าวตลาดแรงงาน
นักข่าวตลาดแรงงานที่รายงานการวิเคราะห์ตลาดงานเชิงข้อมูล แนวโน้มการจ้างงาน และการเปรียบเทียบเงินเดือนทั่วโลก
การเปิดเผยข้อมูลเนื้อหา
บทความนี้สร้างขึ้นโดยใช้แบบจำลอง AI ที่ทันสมัยที่สุดร่วมกับการกำกับดูแลโดยบรรณาธิการที่เป็นมนุษย์ โดยมีจุดประสงค์เพื่อ ให้ข้อมูลและความบันเทิงเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำทางกฎหมาย การย้ายถิ่นฐาน หรือทางด้านการเงิน โปรดปรึกษาทนายความด้านการย้ายถิ่นฐานหรือผู้เชี่ยวชาญด้านอาชีพที่มีคุณสมบัติเหมาะสมสำหรับสถานการณ์เฉพาะของคุณเสมอ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับกระบวนการของเรา
ภาคส่วนเทคโนโลยีของบังกาลอร์หันมาใช้ระบบคัดกรอง AI มากขึ้น คำแนะนำนี้จะสำรวจวิธีจัดทำเรซูเม่ที่เน้นหลักฐานเชิงประจักษ์ การจัดรูปแบบเฉพาะตลาด และการปรับคีย์เวิร์ดให้เหมาะสมกับระบบ ATS ในศูนย์กลางเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดของอินเดีย
ผู้หางานระหว่างประเทศที่ต้องการสมัครงานในเบลเยียมมักเผชิญกับการถูกปฏิเสธ CV เนื่องจากข้อผิดพลาดในการจัดรูปแบบที่ป้องกันได้ คู่มือนี้รวบรวมข้อผิดพลาดทั่วไปและวิธีตรวจสอบเพื่อลดความเสี่ยงจากการคัดกรองทั้งโดยระบบและบุคคล
ฤดูกาลจ้างงานช่วงฤดูใบไม้ผลิของญี่ปุ่นมีปฏิทินและระบบเอกสารที่เฉพาะตัวซึ่งมักสร้างความประหลาดใจให้แก่ผู้สมัครนานาชาติ คู่มือนี้ครอบคลุมรูปแบบ Rirekisho, Shokumu Keirekisho และ Entry Sheet ที่นายจ้างญี่ปุ่นมักคาดหวัง