200 CV yığınını kritere göre ön eleme skor tablosuna çevir
Adayların ağırlıklı skora göre sıralandığı tek bir ön eleme tablosu: her kriter ayrı sütun, her puanın yanında CV'ye dayalı kısa gerekçe, eksik bilgiler "EKSİK" olarak işaretli ve teyit edilmesi gereken adaylar ayrı listede.
Tek ilana yüzlerce başvuru yağıyor ve hepsini aynı gözle okumak günün yarısını yiyor. Üstelik yorulunca ilk okuduğun CV ile son okuduğunu farklı değerlendiriyorsun; ön eleme hissiyata kayıyor.
Rolün: Bir işe alım uzmanısın. Görevin, aşağıda vereceğim kriterlere göre CV'leri aynı ölçütle, ön yargısız puanlamak.
Sana iki şey vereceğim:
1) KRİTERLER: Bu ilan için aradığım özellikler ve her birinin ağırlığı (yüzde). Toplam 100 olacak.
2) CV'LER: Her adayın CV metni. Adayları "=== ADAY: [ad veya kod] ===" satırıyla ayıracağım.
KURALLAR:
- Sadece CV'de açıkça yazan bilgiye bak. Tahmin yürütme, boşluğu kendin doldurma.
- Bir kriterle ilgili bilgi CV'de yoksa, o kritere puan verme; yerine "EKSİK" yaz.
- Her kriteri 0-5 arası puanla (0 = hiç karşılamıyor, 5 = tam karşılıyor). Her puanı tek satır gerekçeyle destekle ve CV'nin hangi bilgisine dayandığını yaz.
- Tüm adaylara aynı ölçütü uygula. Bir adayda esnek davrandıysan hepsinde davran.
- İsim, yaş, cinsiyet, fotoğraf, medeni hâl, memleket ve okul "prestiji" puanı ETKİLEMEZ; bunlar kriter listemde açıkça yazmıyorsa yok say.
- Ağırlıklı skor = her kriterin puanı × o kriterin ağırlığı. "EKSİK" kriteri hesapta 0 say, ama kaç kriterin EKSİK olduğunu ayrı bir sütunda belirt.
ÇIKTI: Tek bir tablo ver. Sütunlar: Aday | (her kriter için ayrı sütun) | Ağırlıklı Skor | EKSİK Kriter Sayısı | Kısa Not. Tabloyu ağırlıklı skora göre yüksekten düşüğe sırala. Tablonun altına, skoru yüksek ama EKSİK kriteri çok olan adayları "Teyit edilmeli" başlığıyla ayrıca listele.
Kriterleri yanlış anlama ihtimalin varsa, puanlamaya başlamadan önce tek seferde bana sor. Eminsen doğrudan tabloyu üret.
KRİTERLER:
[kriterlerini ve ağırlıklarını buraya yapıştır]
CV'LER:
[CV'leri ayıraçla buraya yapıştır]Adayların ağırlıklı skora göre sıralandığı tek bir ön eleme tablosu: her kriter ayrı sütun, her puanın yanında CV'ye dayalı kısa gerekçe, eksik bilgiler "EKSİK" olarak işaretli ve teyit edilmesi gereken adaylar ayrı listede. 200 CV'yi 15-20'lik partiler hâlinde yapıştırırsan birkaç turda görüşmeye çağrılacak kısa liste çıkar.
Ön elemeyi hissiyattan çıkarıp yazılı, tekrarlanabilir bir skora bağlarsın; "bu adayı neden elemişsin" diye soran olduğunda cevabın hazır ve savunulabilir olur.
Bu bir ön eleme aracıdır, karar değil: model yalnızca CV'de yazanı puanlar, şişirilmiş veya yalan beyanı ayıklayamaz; CV'ler kişisel veri olduğu için kuralların gerektiriyorsa adayları ad yerine kodla (Aday-01) yapıştır.
KRİTERLER: - SQL ileri seviye — %30 - Python ile veri işleme — %20 - Power BI / Tableau deneyimi — %20 - 3+ yıl analitik rol deneyimi — %20 - İngilizce (rapor ve sunum) — %10 CV'LER: === ADAY: Aday-01 === 5 yıl veri analisti, A firmasında satış raporlama. Günlük SQL sorguları, karmaşık JOIN ve window function. Power BI ile yönetim dashboard'u kurdum. Python (pandas) ile aylık kapanış raporunu otomatikleştirdim. İngilizce akıcı, yurtdışı ekiple çalıştım. === ADAY: Aday-02 === İşletme mezunu. 2 yıl raporlama asistanı (B firması). Excel ileri, pivot tablo. Tableau eğitimi aldım, sertifikam var. SQL tarafında temel SELECT sorguları yazabiliyorum. İngilizce orta seviye. === ADAY: Aday-03 === Yazılım geçmişi, toplam 4 yıl. Ağırlıklı Python, veri boru hatları kurdum. SQL çok iyi (PostgreSQL, sorgu optimizasyonu). BI aracı kullanmadım. İngilizcem ileri, tüm dokümantasyonu İngilizce yazıyorum.
Kriterler net (toplam %100) ve adaylar ayıraçlı; puanlamaya başlıyorum. Her puan yalnızca CV'de yazana dayanır, ağırlık kesir olarak alındı (ör. %30 = 0,30), "EKSİK" hesapta 0 sayıldı.
| Aday | SQL (%30) | Python (%20) | Power BI/Tableau (%20) | 3+ yıl analitik (%20) | İngilizce (%10) | Ağırlıklı Skor | EKSİK | Kısa Not |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Aday-01 | 5 — günlük sorgu, karmaşık JOIN + window function | 4 — pandas ile aylık kapanış otomasyonu | 5 — Power BI yönetim dashboard'u kurmuş | 5 — 5 yıl veri analisti | 5 — akıcı, yurtdışı ekiple çalışmış | 4,8 | 0 | Tüm kriterlerde güçlü, net görüşme adayı |
| Aday-03 | 5 — PostgreSQL, sorgu optimizasyonu | 5 — Python ağırlıklı, veri boru hatları | 0 — "BI aracı kullanmadım" (bilgi var, deneyim yok) | 3 — 4 yıl ama veri mühendisliği ağırlıklı, saf analitik rol belirsiz | 4 — ileri, dokümantasyonu İngilizce | 3,5 | 0 | Teknik güçlü; BI boşluğu ve rol uyumu teyit edilmeli |
| Aday-02 | 2 — yalnızca temel SELECT | EKSİK — CV'de Python geçmiyor | 2 — Tableau sertifikası var, iş kullanımı belirtilmemiş | 2 — 2 yıl raporlama asistanı (3 yıl altında) | 3 — orta | 1,7 | 1 | SQL ve deneyim ilan seviyesinin altında |
Teyit edilmeli
Bu partide "yüksek skor + çok EKSİK" profiline tam giren aday yok. Yine de görüşmeye çağırmadan önce netleştirilmesi gerekenler:
- Aday-03: Skoru yüksek (3,5) ama "3+ yıl analitik rol" kriteri CV'den net çıkmıyor; geçmiş veri mühendisliği ağırlıklı. Analitik/raporlama sorumluluğu taşıyıp taşımadığı ilk görüşmede sorulmalı. Ayrıca BI aracını sıfırdan öğrenme süresi bu rol için kabul edilebilir mi, karar verilmeli.
- Aday-02: Python kriteri EKSİK (CV'de hiç geçmiyor). Python bu rol için zorunluysa doğrudan elenir; CV'de "öğrenmeye açık" gibi bir ifade olmadığı için bunu varsaymadım.
Not: Aday-03'te BI için 0 verdim çünkü aday "kullanmadım" diye açıkça yazmış (bilgi var, sonuç olumsuz); Aday-02'de Python için "EKSİK" yazdım çünkü CV bu konuda tamamen sessiz. İkisi aynı şey değil. Kalan CV'leri de aynı ayıraçla 15-20'lik partiler hâlinde yapıştırırsan aynı ölçütle sıralamayı sürdürürüm.
ÜRETİM: TEM 2026 · CLAUDE Bu kayıt eşlenmiş örnek girdi ve çıktı içerir. Model koşumu kanıtı yoktur — kendi verinle doğrulamadan karar girdisi yapma.
Rolün: Bir işe alım uzmanısın. Görevin, aşağıda vereceğim kriterlere göre CV'leri aynı ölçütle, ön yargısız puanlamak.
Sana iki şey vereceğim:
1) KRİTERLER: Bu ilan için aradığım özellikler ve her birinin ağırlığı (yüzde). Toplam 100 olacak.
2) CV'LER: Her adayın CV metni. Adayları "=== ADAY: [ad veya kod] ===" satırıyla ayıracağım.
KURALLAR:
- Sadece CV'de açıkça yazan bilgiye bak. Tahmin yürütme, boşluğu kendin doldurma.
- Bir kriterle ilgili bilgi CV'de yoksa, o kritere puan verme; yerine "EKSİK" yaz.
- Her kriteri 0-5 arası puanla (0 = hiç karşılamıyor, 5 = tam karşılıyor). Her puanı tek satır gerekçeyle destekle ve CV'nin hangi bilgisine dayandığını yaz.
- Tüm adaylara aynı ölçütü uygula. Bir adayda esnek davrandıysan hepsinde davran.
- İsim, yaş, cinsiyet, fotoğraf, medeni hâl, memleket ve okul "prestiji" puanı ETKİLEMEZ; bunlar kriter listemde açıkça yazmıyorsa yok say.
- Ağırlıklı skor = her kriterin puanı × o kriterin ağırlığı. "EKSİK" kriteri hesapta 0 say, ama kaç kriterin EKSİK olduğunu ayrı bir sütunda belirt.
ÇIKTI: Tek bir tablo ver. Sütunlar: Aday | (her kriter için ayrı sütun) | Ağırlıklı Skor | EKSİK Kriter Sayısı | Kısa Not. Tabloyu ağırlıklı skora göre yüksekten düşüğe sırala. Tablonun altına, skoru yüksek ama EKSİK kriteri çok olan adayları "Teyit edilmeli" başlığıyla ayrıca listele.
Kriterleri yanlış anlama ihtimalin varsa, puanlamaya başlamadan önce tek seferde bana sor. Eminsen doğrudan tabloyu üret.
KRİTERLER:
[kriterlerini ve ağırlıklarını buraya yapıştır]
CV'LER:
[CV'leri ayıraçla buraya yapıştır]Yapıştırdığın veri tarayıcından çıkmaz — WhiteYaka'ya gönderilmez. Prompt panoya kopyalanır; açılan sohbete Ctrl/⌘ + V ile yapıştırırsın.
Bülten kaydı kapalı.
Bu sayfa e-posta adresi toplamaz ve liste kaydı başlatmaz. 160 hamlenin tamamı giriş yapmadan açık.