Comment ça marche · Révision de CV

Transformez votre CV en entretiens.

Calibrd analyse votre CV comme un ATS et un recruteur, puis réécrit vos points faibles en résultats concrets qui décrochent des entretiens, un avant/après à la fois.

✦ Gratuit pour commencer · inclus dans vos 8 crédits IA
Déjà installé

Ouvrez le panneau latéral depuis l’icône Calibrd dans votre barre d’outils, allez dans l’onglet CV et cliquez sur Analyse. Une révision coûte 5 crédits et chaque compte démarre avec 8 : votre première révision de CV et vos retouches sont donc gratuites.

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ml-engineer-cv-two-column.pdf
Run analysis below to get your ATS and recruiter scores.
⚠ Extraction issue detected · review after analysis
Two-column layout detected. We extracted your CV column-by-column, but the reading order may not match what you intended.
Run CV Review
✦ -5 credits138 remaining
Analyse
ReviewDIAGNOSE
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48
ATS score
How ATS ranks your CV
52
Recruiter score
How fast a recruiter reads it
Solid ML foundation, but vague responsibility-dump bullets and missing trust-and-safety signals will likely filter this CV out before a human sees it.
01What the AI seesATS + JD parse
ATS Layout Two-ColumnAI screening+8 points
▾
No Quantified ImpactHuman · AI+10 points
▾
02What a human sees~38s skim
Weak Summary SignalHuman+7 points
▾
ReviewDIAGNOSE
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01What the AI seesATS + JD parse
No Quantified ImpactHuman · AI+10 points▴
All bullets across both roles use vague language with zero metrics, percentages, or scale indicators.
Angle: add concrete numbers to at least two bullets per role — latency reduction %, dataset size, accuracy lift.
“Improved model performance and helped reduce latency across services. Utilized various tools and technologies to support and scale ML pipelines.”
Suggested rewrite
Improved recommendation model precision by [X]% and reduced p99 serving latency by [X]ms across services handling [X]M daily requests; scaled ML pipelines to support [X]TB of daily training data.
Preview change
ReviewDIAGNOSE
EditAPPLY EDITS
No Quantified ImpactHuman · AI+10 points
Before
Improved model performance and helped reduce latency across services. Utilized various tools and technologies to support and scale ML pipelines.
AfterEDIT
Improved recommendation model precision by [X]% and reduced p99 serving latency by [X]ms across services handling [X]M daily requests; scaled ML pipelines to support [X]TB of daily training data.
Confirm & apply
Cancel
ReviewDIAGNOSE
EditAPPLY EDITS
⌄TechCorp· 3✓ Tailored↑↓⋮
Company
TechCorp
Job title
Senior Machine Learning Engineer
Dates
2021 – Present
Diff vs master CV
Responsible for building and maintaining machine learning models for the recommendation system. Worked closely with cross-functional teams to deliver data-driven solutions. Improved model performance recommendation model precision by [X]% and helped reduce latency across services. Utilized various tools and technologies to support and scale ML pipelines. reduced p99 serving latency by [X]ms across services handling [X]M daily requests; scaled ML pipelines to support [X]TB of daily training data.
✦ Calibrate · 1↶ Revert
⚠3 major issues still unfixed — fix those first for the bigger gain.
Save to tailored
Save & update tailored score · -2 cr
ReviewDIAGNOSE
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OriginalTailored
Maya Chen
Machine Learning Engineer · maya.chen@email.com · linkedin.com/in/mayachen
Summary
Machine Learning Engineer with 5+ years building impactful, scalable ML systems — recommendations, ranking, and trust-and-safety.
Experience
Senior ML Engineer2021 – Present
TechCorp
  • —Improved recommendation model precision by 24% and cut p99 latency 35% across services handling 8M daily requests.
  • —Built CI/CD + observability adopted by 12 squads.
  • —Led the trust-and-safety ranking workstream end to end.
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1Onglet CV : lancez l'analyse, elle repère le piège des deux colonnes
La boucle, étape par étape

Six étapes. Environ cinq minutes, de l’analyse à l’export.

✓ml-engineer-cv-two-column.pdf
⚠ Two-column layout detected — flagged before any credits are spent.
Analyse✦ -5 credits
01

Importez et lancez l'analyse

Déposez votre CV dans l'onglet CV. Calibrd vérifie le fichier avant de débiter quoi que ce soit : les pièges de mise en page comme les modèles à deux colonnes sont signalés d'emblée, et vous ne payez jamais de crédits pour une lecture brouillée.

48
ATS score
How ATS ranks it
52
Recruiter score
~38s skim
No Quantified Impact+10 points▾
02

Deux scores, chaque écart classé

Vous obtenez une analyse ATS et une lecture recruteur, notées séparément, parce qu'elles vous écartent pour des raisons différentes. Chaque point faible affiche les points qu'il vaut, pour corriger d'abord les plus rentables.

No Quantified ImpactHuman · AI+10 points
Angle: add concrete numbers to two bullets per role — latency %, dataset size, accuracy lift.
Suggested rewrite
Improved recommendation model precision by [X]% and reduced p99 serving latency by [X]ms across services handling [X]M daily requests.
Preview change
03

Ouvrez un écart, obtenez la réécriture

Chaque point faible s'accompagne d'une réécriture concrète. Là où un chiffre manque, vous obtenez un repère [X] à compléter vous-même. Calibrd n'invente jamais de chiffres sur votre travail.

Before
Improved model performance and helped reduce latency…
After
Improved recommendation model precision by 24% and cut p99 latency 35%…
Confirm & apply
04

Validez-le, avant et après

Rien ne change sans vous. Mettez l'original face à la réécriture, ajustez la formulation si vous voulez, puis validez et appliquez, une puce à la fois.

TechCorp· 3✓ Tailored
Diff vs master CV
Improved model performance recommendation model precision by [X]% and reduced p99 latency by [X]ms.
Save to tailoredSave & update tailored score · -2 cr
05

Calibrez chaque puce, enregistrez dans un CV personnalisé

L'onglet Édition est à vous pour peaufiner : calibrez n'importe quelle puce avec l'IA pour 1 crédit, ou modifiez la formulation à la main. Tout est enregistré dans un CV personnalisé pour ce poste. Votre CV principal reste intact, et chaque candidature garde sa propre version.

Maya Chen
Machine Learning Engineer · single column · ATS-readable
PDFPDF
DOCXWord
MDMarkdown
↗LinkedIn
06

Exportez proprement

Prévisualisez le CV mis en forme et exportez un PDF en une seule colonne, lisible par les ATS. Une version Markdown et un résumé à coller dans LinkedIn sont aussi disponibles ; l'export Word arrive bientôt.

En conditions réelles

Toute la boucle, filmée dans le vrai produit.

Trente secondes, sans montage : import du CV, analyse, une réécriture appliquée, export PDF. Touchez pour agrandir.

Questions légitimes

Avant de dépenser un crédit.

Non. Là où une réécriture a besoin d'un chiffre, elle laisse un repère [X], comme « précision améliorée de [X] % », à vous de le remplir. Rien n'atteint votre CV tant que vous n'avez pas saisi le vrai chiffre et validé le changement.

Chaque compte démarre avec 8 crédits IA : votre première révision de CV et une série de retouches sont donc gratuites. Une révision coûte 5 crédits, recalculer le score après modifications en coûte 2, et calibrer une seule puce avec l'IA en coûte 1. Chaque bouton affiche son coût avant le clic, rien n'est dépensé par surprise.

Non. Les modifications appliquées sont enregistrées dans un CV personnalisé pour ce poste précis. Votre CV principal reste exactement tel quel, et chaque candidature peut garder sa propre version personnalisée.

Beaucoup d'ATS lisent les PDF colonne par colonne, ce qui brouille l'ordre que vous aviez prévu et peut faire sauter des sections entières. Calibrd vous prévient avant que vous ne dépensiez un crédit, et tous les modèles d'export sont en une seule colonne, lisibles par les ATS.

Un PDF propre en une seule colonne, enregistré directement depuis la boîte de dialogue d'impression, une version Markdown pour les candidatures en texte brut, et un résumé à coller dans LinkedIn. L'export Word arrive bientôt.

Lancez votre première révision.

Icône Calibrd dans la barre d’outilsOnglet CVAnalyse

5 crédits · environ une minute · chaque changement reste à votre approbation

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Comment fonctionne la révision de CV — Calibrd