01先懂 ATS：它到底怎么筛选简历？

ATS 本质是 “机器读简历”，而非 “人看简历”，其核心筛选逻辑有三点，精准踩中才能过关：

ATS 会提前录入目标岗位 JD 中的关键词（硬技能、岗位术语、核心职责等），并给每个关键词分配权重，最终对简历进行打分，分数达标者才能进入下一轮。

例：AI 产品岗 JD 中高频出现 “Prompt Engineering、用户调研、PRD 撰写”，若简历中完全没有这些词，哪怕有其他产品经验，也会被直接淘汰。

ATS 对简历格式的兼容性极差，复杂排版会导致内容无法被识别，直接判定为 “无效简历”。

可识别：单栏排版、纯文本、标准字体、简单项目符号；

不可识别：多栏布局、表格 / 图表 / 二维码、彩色字体、艺术边框、头像。

自动提取简历中的姓名、联系方式、学历、工作年限等信息，与岗位基本要求（如 “本科及以上”“应届毕业生”）进行匹配，不符合者直接筛除。

02 4 步定制化修改：打造 ATS + 招聘经理双友好简历

这是定制化的核心，也是 ATS 打分的关键。操作方法如下：

按 “硬技能、核心职责、软实力” 分类标注关键词，重点圈出重复出现≥2 次、明确要求 “必须掌握” 的词；

补充行业通用术语（如科技岗 “Agile 开发”、金融岗 “财务建模”），提升关键词密度。
示例（数据分析师 JD）：

硬技能：SQL、Python、Tableau、数据清洗；

核心职责：用户行为分析、数据可视化报告、业务复盘；

软实力：跨部门协作、问题解决能力、精准表达。

错误写法（无关键词 + 无数据）：“参与数据相关工作，整理分析数据，撰写报告。”

定制化写法（嵌关键词 + 量化）：“运用 SQL 和 Python 进行用户行为数据清洗（硬技能关键词），通过 Tableau 制作可视化仪表盘（硬技能关键词），输出业务复盘报告（核心职责关键词），为营销团队提供决策依据，推动目标用户转化率提升 15%。”

每段经历至少嵌入 2-3 个 JD 关键词，避免生硬堆砌（ATS 可识别关键词堆砌，反而扣分）。

格式失误是最可惜的 “翻车点”，按以下标准优化，确保 ATS 能完整读取内容：

文件名规范：Name_Job Title_School_Resume（例：Zhang Wei_Data Analyst_Columbia_Resume），方便 HR 和 ATS 检索；

排版要求：

结构：单栏布局，分 “教育背景、实习经历、项目经历、技能清单” 四大模块，逻辑清晰；

字体：Arial/Calibri（11-12 号），正文黑色，标题可加粗（无需变色）；

行距：1.15-1.5 倍，段落间距统一，避免过大或过小；

提交格式：优先 PDF（兼容性最强，避免 Word 版本错乱）；部分公司明确要求 Word 时，需保存为.docx 格式，删除所有隐藏格式。

关键词匹配度：用 Jobnova等工具，上传简历和 JD，检测匹配度（目标≥80%），低于 80% 则补充关键词；

格式校验：将 PDF 简历转为纯文本（复制到记事本），查看内容是否完整、无乱码，确保 ATS 能读取所有信息；

细节纠错：检查语法、拼写错误，北美企业对细节失误零容忍。

03ATS 简历常见误区，避开就能多拿面试

一份简历投所有岗位：不同岗位 JD 关键词差异极大，通用简历匹配度低，必被 ATS 淘汰；

堆砌无关经历：为了 “丰富简历” 加入不相关的实习 / 项目，会稀释核心关键词密度，拉低 ATS 评分；

过度美化排版：加入图表、图标、彩色背景，甚至用简历模板自带的复杂布局，ATS 无法识别，直接判定为无效简历；

缩写 / 简称滥用：将 “Product Manager” 简称为 “PM”、“United States” 简称为 “US”，ATS 可能无法识别，需写全称；

技能清单随意写：只写 “熟练使用 Python”，不如写 “熟练使用 Python 进行数据清洗、建模与可视化”，更贴合 JD 关键词。

很多人误以为 “ATS 友好型简历” 是生硬堆砌关键词，实则不然。定制化的核心是 “精准匹配岗位需求”—— 通过拆解 JD，挖掘自身经历与岗位的契合点，用专业术语和数据呈现能力，既让 ATS 识别到你的优势，也让招聘经理看到你的适配度。

北美求职，简历是第一道门槛。与其盲目海投、硬刚 ATS，不如花 1-2 小时为每个目标岗位定制简历。当你的简历既能 “通关” ATS，又能打动招聘经理时，面试邀约自然会主动找上门。