🎯 ATS Resume Analyzer

Bu uygulama, CV'lerinizi ATS (Applicant Tracking System) uyumluluğu açısından analiz eder ve iş ilanlarıyla eşleştirme yapar. Lokal olarak çalışan Qwen3-4B-Instruct modelini kullanarak gerçek zamanlı analiz ve öneriler sunar.

✨ Özellikler

• 📄 Dosya Desteği: PDF ve DOCX formatında CV yükleme
• 🎯 ATS Uyumluluk Analizi: CV'nin ATS sistemlerine uygunluğunu değerlendirme
• 🔍 İş İlanı Eşleştirme: CV ile iş ilanı arasındaki uyumu analiz etme
• 💡 Akıllı Öneriler: AI destekli iyileştirme önerileri
• 🚀 Öncelikli Aksiyonlar: En önemli geliştirme alanlarını belirleme
• 📊 Detaylı Skorlama: ATS skoru ve eşleşme oranı hesaplama
• 🔑 Anahtar Kelime Analizi: Eksik ve eşleşen anahtar kelimeleri tespit etme

🛠️ Kurulum

Gereksinimler

• Python 3.8+
• Lokal olarak çalışan Qwen3-4B-Instruct modeli (http://127.0.0.1:1234)

Adımlar

1. Projeyi klonlayın veya indirin

2. Gerekli paketleri yükleyin:

   pip install -r requirements.txt

3. Lokal AI modelinizin çalıştığından emin olun

   • Model URL: http://127.0.0.1:1234
   • Model: qwen/qwen3-4b-2507

4. Uygulamayı başlatın:

   streamlit run app.py

5. Tarayıcınızda açın:

   • Varsayılan adres: http://localhost:8501

🚀 Kullanım

1. Model Bağlantısını Test Edin

• Sol menüden "Model Bağlantısını Test Et" butonuna tıklayın
• Yeşil onay işareti görürseniz model hazır

2. CV Yükleyin

• "CV Yükleme" bölümünden PDF veya DOCX dosyanızı seçin
• Dosya başarıyla yüklendiğinde yeşil onay mesajı görünür

3. Analiz Türünü Seçin

🎯 ATS Uyumluluk Analizi

• CV'nizin ATS sistemlerine ne kadar uygun olduğunu öğrenin

• Güçlü ve zayıf yönlerinizi görün

• Eksik bölümleri tespit edin

• İyileştirme önerileri alın

  

🔍 İş İlanı Eşleştirme

• İş ilanı metnini yapıştırın
• CV'niz ile iş ilanı arasındaki eşleşme oranını görün
• Eksik becerileri ve anahtar kelimeleri öğrenin
• Öncelikli geliştirme alanlarını belirleyin

📊 Kapsamlı Analiz

• Hem ATS analizi hem de iş ilanı eşleştirmesi
• Tüm sonuçları tek ekranda görüntüleyin
• En kapsamlı değerlendirme için önerilen seçenek

🔧 Teknik Detaylar

Model Entegrasyonu

• Model: Qwen3-4B-Instruct
• API: OpenAI uyumlu REST API
• Endpoint: /v1/chat/completions
• Timeout: 30 saniye

Desteklenen Dosya Formatları

• PDF: PyPDF2 kütüphanesi ile metin çıkarma
• DOCX: python-docx kütüphanesi ile metin çıkarma

Analiz Kriterleri

ATS Uyumluluk

• Anahtar kelime kullanımı
• Bölüm organizasyonu
• Ölçülebilir başarılar
• Teknik beceriler
• Format uyumluluğu

İş İlanı Eşleştirme

• Beceri eşleşmesi
• Anahtar kelime analizi
• Deneyim uyumu
• Eğitim uyumu
• Genel uyumluluk skoru

🎨 Arayüz Özellikleri

• Modern Tasarım: Streamlit tabanlı kullanıcı dostu arayüz
• Responsive Layout: Geniş ekran desteği
• Renkli Göstergeler: Başarı, uyarı ve hata mesajları
• İnteraktif Bileşenler: Genişletilebilir bölümler ve sekmeler
• Gerçek Zamanlı Feedback: Yükleme animasyonları ve durum mesajları

🔧 Konfigürasyon

Model URL'sini değiştirmek için app.py dosyasındaki ATSAnalyzer sınıfını düzenleyin:

analyzer = ATSAnalyzer(model_url="http://your-model-url:port")

🐛 Sorun Giderme

Model Bağlantı Sorunları

• Model servisinin çalıştığından emin olun
• URL ve port numarasını kontrol edin
• Firewall ayarlarını kontrol edin

Dosya Okuma Sorunları

• Dosya formatının desteklendiğinden emin olun
• Dosya boyutunun makul olduğunu kontrol edin
• Dosyanın bozuk olmadığından emin olun

Analiz Sorunları

• Model yanıtının JSON formatında olduğunu kontrol edin
• Timeout süresini artırmayı deneyin
• Model parametrelerini ayarlayın

📈 Gelecek Özellikler

• Çoklu dosya desteği
• Analiz geçmişi kaydetme
• PDF rapor oluşturma
• Farklı AI modelleri desteği
• Veritabanı entegrasyonu
• Kullanıcı hesapları
• Batch işleme
• API endpoint'leri

🤝 Katkıda Bulunma

Bu proje açık kaynak olarak geliştirilmektedir. Katkılarınızı bekliyoruz!

📄 Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır.

---

Not: Bu uygulama lokal AI modeli kullanır, bu nedenle verileriniz tamamen güvende kalır ve hiçbir dış servise gönderilmez.