Comment trouver des emplois Naukri qui correspondent à votre expérience

Étape 1. Écrivez votre règle pour compter les années d'expérience

Écrivez une phrase pour votre question d'expérience. Indiquez vos années de travail déjà terminées qui sont pertinentes pour ce rôle. Les années pertinentes sont les années passées dans le travail que vous comptez pour ce rôle.

Dites comment vous comptez les stages. Dites comment vous comptez les projets. Dites comment vous comptez le travail à temps partiel. Dites comment vous comptez les emplois qui couvrent les mêmes dates. N'additionnez pas ces emplois qui se chevauchent en un total plus long, sauf si l'employeur dit de le faire. Si l'employeur indique une règle de calcul, utilisez cette règle.

Cette revue couvre une seule partie du contrôle d'adéquation à un emploi : le contrôle de la fourchette d'expérience. Ce n'est pas un plan complet pour apprendre des compétences.

Gardez vos années indiquées pour le tableau. Le champ de recherche prend un nombre entier de 0 à 30. Dans la fiction plus loin, la valeur de recherche est 1. Le tableau utilise 1.0. Si vos années indiquées ne sont pas un nombre entier, ne changez pas le tableau pour forcer une adéquation.

Étape 2. Lancez une petite recherche

Choisissez une famille de rôles. Choisissez le marché indien que vous voulez. Choisissez une courte fenêtre de temps.

L'Actor actuel accepte ces entrées. `searchTerm` prend une expression de recherche par ligne. Utilisez une ligne pour le premier contrôle. `location` est facultatif. `maxItems` est le nombre maximal de lignes que l'Actor peut enregistrer pour toute la recherche. Si vous omettez `maxItems`, cette limite d'enregistrement disparaît. Fixez toujours une limite d'enregistrement. `postedWithinDays` est du texte. Les valeurs permises sont "0", "1", "3", "7", "15" et "30". La valeur "0" signifie n'importe quel âge. `experienceYears` est un nombre entier de 0 à 30. La valeur 0 demande le réglage de recherche fresher. Fresher signifie ici le réglage source pour aucune année d'expérience. `sortBy` peut être relevance ou date. `searchDepth` peut être standard, extended ou deep. Standard signifie la profondeur de recherche initiale limitée. Cette méthode utilise standard. Elle n'a pas besoin d'une profondeur de recherche plus large. L'Actor accepte aussi `excludeCompanies`. Cette revue n'utilise pas ce champ pour juger les années.

La Task enregistrée cherche software engineer. Elle utilise `experienceYears` 5, `postedWithinDays` "7", `sortBy` date et `searchDepth` standard. Elle ne fixe pas de ville. Elle ne fixe pas `maxItems`. Remplacez le rôle par votre rôle. Ajoutez votre ville seulement si vous voulez ce marché. Remplacez 5 par votre nombre entier. Réglez `maxItems` sur 2.

Utilisez une entrée comme celle-ci pour le premier contrôle. Le rôle, la ville et le nombre d'années sont des espaces réservés. Mettez vos propres valeurs. Retirez `location` si vous ne voulez pas de limite de ville. Utilisez 0 pour le réglage fresher.

{
  "searchTerm": "your role",
  "location": "your city",
  "maxItems": 2,
  "postedWithinDays": "7",
  "experienceYears": 1,
  "sortBy": "date",
  "searchDepth": "standard"
}

Gardez les guillemets autour de `postedWithinDays`. L'Actor attend une valeur de texte entre guillemets, pas un nombre sans guillemets.

Une recherche d'exemple contrôlée a utilisé une entrée différente. Elle a utilisé une expression, software engineer. Elle n'a utilisé aucune ville. Elle a utilisé `postedWithinDays` "0", `maxItems` 2, `sortBy` relevance et `searchDepth` standard. Elle n'a pas fixé `experienceYears`. Elle a enregistré deux identifiants d'emploi Naukri différents. Les titres, les noms d'entreprise et les lieux étaient présents. Chaque ligne avait un `jobUrl` Naukri direct. Chaque `sourceUrl` correspondait à la requête demandée. La source était naukri.com. Chaque ligne avait `observedAt`. Les deux lignes avaient `descriptionText`. Leur texte `experienceRaw` avait aussi les fourchettes numériques 0-5 et 0-2. La recherche a réussi. Elle a enregistré deux lignes. Elle a demandé une page. Elle a vu 20 annonces. Elle n'a eu aucune requête en échec. Elle n'a eu aucune requête bloquée. Elle s'est arrêtée avec `max_items_reached`. Cela signifie que la limite d'enregistrement a été atteinte. Ces deux lignes ne sont pas tous les emplois correspondants. Cet exemple n'a pas envoyé `experienceYears`. Il ne montre pas que le filtre d'années a changé les lignes. Il ne prouve pas une adéquation fresher.

Étape 3. Lisez le résultat de la recherche

Lisez la note de résultat avant de revoir les années. Gardez le filtre que vous avez envoyé. Gardez la limite d'enregistrement. Gardez la raison pour laquelle la recherche s'est arrêtée.

Un résultat vide signifie que cette recherche n'a enregistré aucune ligne. Il ne prouve pas qu'aucun emploi n'existe. Un résultat bloqué signifie que des requêtes ont échoué ou ont été bloquées. Ne traitez pas cette lacune comme un zéro explicite et fiable. Un résultat plafonné signifie que la limite d'enregistrement a été atteinte. L'exemple contrôlé était plafonné. Lisez seulement les lignes enregistrées. Ne les appelez pas un flux complet.

Le filtre d'années peut limiter ce que la source renvoie. Il ne remplace pas la lecture de chaque règle. Une recherche fresher peut encore montrer une fourchette large. Vous lisez quand même le texte de l'annonce.

Ces champs peuvent aider. Certains peuvent être absents.

`schemaVersion` nomme la forme de la ligne. Ce n'est pas un résultat d'années. `jobId` est l'identifiant d'emploi de la source. `title`, `companyName` et `location` nomment l'emploi. `experienceRaw` est le texte d'expérience de la source. `experienceMinYears` et `experienceMaxYears` sont des nombres analysés. Analysé signifie que le programme a transformé le texte en nombres. `skills` liste les compétences quand la source les montre. Ne transformez pas les compétences en score. `descriptionText` est le texte de description que l'Actor a enregistré. Sa présence ne prouve pas que vous avez toutes les règles. Ce n'est peut-être pas le texte complet de l'employeur. `postedAt` et `postedAtRaw` sont le texte de date que la source a montré. `observedAt` est le moment où l'Actor a enregistré la ligne. Ces moments ne sont pas une promesse que l'emploi reste ouvert. `jobUrl` est la page directe de l'emploi. `sourceUrl` est la page de recherche pour votre requête. `searchTerm` et `searchLocation` montrent ce que vous avez demandé. Vérifiez qu'ils correspondent à votre rôle et à votre marché. `pageNumber` et `rankOnPage` montrent la place dans cette recherche. Ils ne sont pas votre chance d'être embauché. `status` et `statusReason` décrivent la ligne enregistrée. Ignorez une ligne qui n'est pas une annonce publique normale. `source` doit renvoyer à la page publique que vous vouliez lire.

Les dates et l'expérience sont ce que la source a montré. Elles ne sont pas une promesse d'embauche.

Étape 4. Gardez le texte brut à côté des nombres

Gardez `experienceRaw` à côté des deux nombres analysés. Lisez la description enregistrée. Lisez ensuite la page publique de l'emploi.

Séparez cinq cas. Une fourchette fermée a une borne basse et une borne haute, par exemple 0-2 ans. Une expression de borne inférieure fixe seulement un minimum, par exemple "1+". Une expression de borne supérieure fixe seulement un maximum. Une valeur manquante signifie qu'il n'y a aucune preuve d'expérience. Un conflit signifie que le texte brut et les nombres analysés ne concordent pas.

Ne remplissez pas une borne manquante avec zéro. Ne supposez pas que les nombres analysés ont saisi toutes les règles de l'employeur.

Étape 5. Testez une règle de fourchette

Utilisez un test numérique seulement quand le texte brut et les nombres analysés concordent.

Pour une fourchette fermée, testez min <= vos années <= max. La borne basse compte comme à l'intérieur. La borne haute compte comme à l'intérieur. Si le test réussit, l'étiquette est `numeric_range_match`. Cette étiquette signifie seulement que vos années se trouvent dans la fourchette fermée. Elle ne signifie pas que l'employeur vous accepte.

Pour une expression de borne inférieure, testez seulement vos années >= min. Faites-le seulement quand le texte brut montre cette règle. Un maximum null signifie que la borne supérieure n'a pas été analysée comme nombre. Null n'est pas zéro.

Pour une expression de borne supérieure, testez seulement vos années <= max. Faites-le seulement quand le texte brut montre cette règle. N'inventez pas un minimum de zéro.

Si la formulation n'est pas claire, l'étiquette est `needs_review`. Si le texte brut et les nombres analysés sont en conflit, l'étiquette est `needs_review`. Si un nombre est négatif, n'utilisez pas la fourchette. Si min est supérieur à max, la fourchette est inversée. N'utilisez pas une fourchette inversée comme donnée d'adéquation. Une paire inversée, par exemple min 5 et max 2, n'est pas un test que vous pouvez réussir.

Étape 6. Ajoutez les autres conditions indiquées

Lisez ensuite les autres conditions d'expérience sur l'annonce. Une condition peut demander des années dans un type de travail. Elle peut demander un certificat. Elle peut fixer un minimum pour un rôle.

Gardez deux étiquettes séparées. `numeric_range_match` signifie le test numérique seulement. `employer_requirements_checked` signifie que vous avez lu les conditions supplémentaires.

Donnez une classe à chaque expression supplémentaire. Obligatoire signifie que l'employeur l'indique comme une nécessité. Souhaité signifie que l'employeur l'indique comme un souhait. Pas clair signifie que le texte ne dit pas lequel. Ne traitez pas chaque expression comme obligatoire.

Vous pouvez correspondre à une fourchette 0-5 et ne pas satisfaire quand même une exigence de fonction obligatoire. Vous pouvez aussi ne pas posséder un certificat obligatoire. Une fourchette souhaitée n'exclut peut-être pas le candidat. Écrivez la classe dans vos notes. Une adéquation numérique n'est pas une acceptation de l'employeur.

Étape 7. Construisez un tableau à partir de six annonces fictives

Construisez un tableau pour vos vraies lignes. Utilisez le vrai identifiant d'emploi et `jobUrl`. Gardez le texte brut, les nombres analysés, vos années, l'état de la fourchette, les autres preuves, l'état de la revue et l'action suivante. Gardez les lignes non résolues dans le tableau. Ne classez pas les lignes selon une chance devinée. Aucun score privé n'appartient à ce tableau.

Les six annonces ci-dessous sont une fiction originale. Ce sont des lignes d'enseignement. Ce n'est pas une sortie de l'Actor. Ce ne sont pas de vrais emplois Naukri. Elles n'ont pas d'URL en ligne. Ne traitez pas le résultat comme une exécution du produit.

L'apprenant dans cette fiction a 1,0 année pertinente. Ce nombre suit une règle de calcul qu'il a déjà écrite. Le champ de recherche utiliserait le nombre entier 1. Les tests ci-dessous utilisent 1.0.

J1 montre le texte brut "0-2 years", min 0 et max 2. Le texte brut et les nombres concordent. Le test est 0 <= 1.0 <= 2. C'est vrai, parce que 1.0 est entre les bornes. L'état de la fourchette est `numeric_range_match`. Cette fiction ne donne à J1 aucune condition supplémentaire en échec. J1 peut rester une correspondance possible. Vous liriez quand même une page en ligne pour une vraie ligne, parce que le texte enregistré peut être incomplet.

J2 montre le texte brut "2-4 years", min 2 et max 4. Le texte et les nombres concordent. Le test est 2 <= 1.0 <= 4. C'est faux, parce que 1.0 est sous 2. L'état de la fourchette est `below_range`. J2 n'est pas une correspondance possible. Un 2.0 exact serait sur la borne basse et réussirait. Cet apprenant n'a pas 2.0.

J3 montre le texte brut "0-5 years", min 0 et max 5. Le texte et les nombres concordent. Le test est 0 <= 1.0 <= 5. C'est vrai. L'état de la fourchette est `numeric_range_match`. La description exige aussi deux années dans le domaine pertinent. Les années dans le domaine pertinent sont les années dans le type de travail nommé. Cette fiction indique cette règle comme obligatoire, pas comme souhaitée. L'apprenant a 1.0, ce qui est sous 2. La condition obligatoire n'est pas remplie. J3 n'est pas une correspondance possible. L'adéquation numérique reste vraie, et la règle supplémentaire échoue quand même.

J4 montre le texte brut "1+ years", min 1 et max null. L'expression avec le plus montre une borne inférieure. Elle ne montre pas une fourchette fermée. Le test est 1.0 >= 1. C'est vrai. L'état de la fourchette est une correspondance de borne inférieure. Le maximum null n'est pas zéro. Si vous écriviez max 0, le faux test 1 <= 1.0 <= 0 ferait disparaître une vraie adéquation de borne inférieure. Ne faites pas cela.

J5 n'a pas de texte d'expérience. Il n'a pas de minimum. Il n'a pas de maximum. L'état est inconnu. Inconnu n'est pas zéro. Si vous écriviez 0 et 0, vous inventeriez un test. Un profil fresher pourrait sembler une adéquation exacte par accident. Une personne avec 1.0 année pourrait sembler sous la fourchette par accident. Il n'y a aucune preuve, donc il n'y a aucun test. J5 reste non résolu.

J6 montre le texte brut "3-5 years", mais les nombres analysés sont min 0 et max 5. Ces valeurs ne concordent pas. Si vous faisiez confiance au 0-5 analysé, alors 1.0 semblerait une adéquation numérique. Si vous faisiez confiance au 3-5 brut, alors 1.0 serait sous la fourchette. Les deux tests ne concordent pas. L'état est `needs_review`. J6 n'est pas une correspondance. Ne choisissez pas la fourchette la plus favorable.

Il y a six annonces revues. J1 et J3 sont des fourchettes fermées dont le texte brut et les nombres concordent, et 1.0 se trouve dans les deux. Cela fait deux adéquations numériques de fourchette fermée. J4 est une adéquation de borne inférieure confirmée. J2 est sous sa fourchette. J5 et J6 sont non résolus. J5 est non résolu parce que toutes les preuves d'expérience manquent. J6 est non résolu parce que le texte brut et les nombres analysés ne concordent pas.

Après la condition obligatoire supplémentaire, J3 sort. J1 et J4 restent des correspondances possibles. Cela fait deux sur six dans cette fiction. Deux sur six est le résultat de cette revue inventée. Ce n'est pas un taux d'emplois qui vous accepteront. Ce n'est pas une part des emplois Naukri à laquelle vous devez vous attendre.

La même fiction à zéro année demande un nouveau test. Ne réutilisez pas les décisions d'une année. À zéro année, J1 convient encore, parce que 0 <= 0 <= 2. J2 est encore sous 2. J3 réussit encore le test numérique de la fourchette fermée, parce que 0 <= 0 <= 5. J3 échoue encore aux deux années de domaine obligatoires. J4 échoue, parce que 0 n'est pas >= 1. J5 est encore inconnu. J6 est encore un conflit. Dans cette même fiction, seul J1 reste une correspondance possible à zéro année. J4 était une correspondance possible à 1.0 année. Il n'est pas une correspondance possible à zéro.

Étape 8. Lisez l'annonce d'un rôle avant de postuler

Revoyez les correspondances possibles à la main. Lisez les instructions de candidature actuelles de l'employeur sur la page de l'emploi. Comparez vos preuves avec un rôle à la fois. Choisissez les activités d'apprentissage pour plusieurs rôles comme une tâche séparée de la revue de cette annonce.

Cet article se termine par une liste de revue des fourchettes. Il n'estime pas la rémunération. Il ne note pas les compétences. Il ne promet pas un entretien.