Importer
CV, LinkedIn ou JSON. Le profil devient une base réutilisable.
Reconversion · Transfère tes acquis, pas ton ancien intitulé.
Matchr remappe ton expérience passée sur les compétences attendues du nouveau métier. Tu gardes ta crédibilité, tu changes de vocabulaire.
CV, LinkedIn ou JSON. Le profil devient une base réutilisable.
L'offre est découpée en critères, mots-clés, seniorité et ton.
Les bullets changent de langage sans ajouter d'expérience.
PDF parsable, score visible, suivi dans le pipeline candidat.
Pas de coach LinkedIn à 800 €. Pas de SaaS qui invente des compétences. Juste ton CV, réécrit, scoré.
PDF, export LinkedIn, JSON. Matchr l'analyse, le structure, le garde sous la main pour chaque candidature suivante.
Welcome, LinkedIn, mail recruteur, JD interne — le texte brut suffit. On en sort les mots-clés, les compétences attendues, le ton attendu.
Le LLM recolle ton expérience au vocabulaire de l'annonce. Aucune techno inventée — si un mot n'est pas dans ton CV source, il n'apparaît pas.
Pas d'image, pas de colonne piégée, pas de tableau exotique. Le score avant/après en face. Tu décides si tu envoies.
3 247 optimisations réelles. Janvier → avril 2026. Médianes, pas moyennes.
Un mot-clé manquant, un titre mal formaté, un tableau mal exporté : trois raisons sur quatre, ton CV ne dépasse pas le filtre. On corrige ça.
TF-IDF local pour les mots-clés, scoring déterministe, puis LLM pour la réécriture. Pas de magie noire.
4 axes : contenu, sections, essentiels ATS, tailoring. Tu modifies, le score s'ajuste. Pas de boîte noire.
PDF, export LinkedIn, DOCX. Matchr parse tout seul et te sort un JSON propre, ATS-safe.
Testés sur Greenhouse, Workday, Lever, Taleo, SmartRecruiters, Ashby. Parsing 100% propre.
Un POST /v1/optimize, tu reçois CV + score. Branche Zapier, n8n, Make ou ton propre script.
POST /v1/optimize
→ 200 OK · 12s
Français natif, anglais international. Dates, sections, formats localisés selon la langue de l'offre.
Zéro image, zéro colonne piégée, zéro tableau exotique. 100% parsable par tous les ATS.
Repère les tournures "IA-générées" qui te font flagger côté recruteur, et les remplace par du concret.
~ "leveraged synergies"
+ "réduit le coût de 30 %"
Chaque sortie passe par un score déterministe, une vérification anti-invention et un export pensé pour les ATS. L'IA propose, le moteur valide.
Greenhouse, Workday, Lever, Taleo, SmartRecruiters, Ashby. Testés en conditions réelles, pas en théorie.
Avant le SaaS, teste les outils gratuits. Pas d'inscription, pas d'email, pas de carte bleue.
Pas de "5 étoiles" génériques. Le contexte, la métrique, le résultat.
"J'ai relancé une offre Senior PM qui me bloquait depuis 3 mois. Réponse en 4 jours. Score passé de 58 à 91."
"API publique en 10 min de lecture de doc. Mes prospects reçoivent un CV taillé pour leur stack — sans que je touche au clavier."
"Mon CV chargeait 12 ans de marketing. Matchr l'a transformé en CV junior design crédible. 2 entretiens en une semaine."
Témoignages anonymisés ou reformulés avec accord (early access program).
Ce qu'on nous demande avant de s'inscrire. Réponses directes.
POST /v1/optimize, tu passes CV JSON + texte de l'offre, tu reçois CV optimisé + score. Doc complète ici.Sans CB. Sans engagement. 2 optimisations offertes pour voir si ça matche.