Tri de CV pour poste défini

---
name: tri-cv-poste-defini
description: "Tri de CV pour un poste défini, avec score 1-5 par candidat selon les critères de la fiche de poste. Distingue must-have, nice-to-have et red flags. Sortie en tableau, prêt à coller dans un ATS (Lever, Welcome Kit, Greenhouse). À utiliser quand un dirigeant de PME, RRH ou recruteur doit trier 30 à 200 candidatures pour un même poste sans passer 4 heures à lire des CV."
metadata:
  iaskills_title: "Tri de CV pour poste défini"
  metier_slug: dirigeant-pme
  metiers:
    - Dirigeants de PME
  secteur: "RH & Recrutement"
  tier: free
  compatible:
    - claude-code
    - cowork
    - cursor
    - codex
  version: "1.0.0"
  author: "iaskills"
  editorial:
    pitch: "Tri de CV pour poste défini, score 1-5 par candidat. Must-have, nice-to-have, red flags. Tableau prêt pour ATS."
    long_description: "Trie un lot de CV pour un poste défini en notant chaque candidat sur 5 selon les critères must-have et nice-to-have de la fiche de poste. Identifie les red flags (gaps de carrière non expliqués, hop entre postes, secteurs très éloignés). Sortie en tableau structuré : nom, score, ancres clés, hypothèse de match, prochaine étape recommandée (call de screen, KO, attente complément). Adapté volume 30 à 200 CV. Réduit le temps de tri de 4 heures à 30 minutes pour 100 candidatures, sans dégrader la qualité du shortlist."
    bullets:
      - "Score 1-5 par candidat (basé must-have + nice-to-have)"
      - "Identification red flags (gaps, hop, secteur éloigné)"
      - "Hypothèse de match + prochaine étape recommandée"
      - "Tableau prêt à coller dans Lever, Welcome Kit, Greenhouse"
      - "Conformité RGPD : pas de discrimination, pas de stockage identité"
    exemple_avant: "Vous recevez 80 CV pour un Head of Marketing. Vous passez 3-4 heures à les lire. Vous oubliez les early candidats. Le shortlist est biaisé par fatigue."
    exemple_apres: "Tri en 30 min : tableau 80 lignes avec score 1-5, top 12 candidats identifiés (≥ 4/5), 8 candidats borderline (3/5), 60 KO. Shortlist objectif et reproductible."
    recommended_metiers:
      - consultant
      - commercial
      - dirigeant-pme
    secteurs:
      - direction-conseil
      - rh-recrutement
      - startup-vc
      - tech-dsi
    metiers_individuels:
      - directeur-rh
      - dirigeant-pme
      - consultant-rh
---

# Tri de CV pour poste défini

## Quand utiliser ce skill

Déclencher quand un RRH, Talent Manager, recruteur ou dirigeant de PME doit trier un lot de CV pour un poste précis et identifier les meilleurs candidats à passer en screen.

**À utiliser pour** :
- Tri de candidatures spontanées + LinkedIn / Welcome to the Jungle reçues sur 1-3 semaines (volume 30 à 200)
- Pré-screening avant entretien manager
- Re-tri après modification de la fiche de poste (élargissement ou restriction critères)
- Identification de profils « pépites » dans une base existante (ATS legacy, candidatures anciennes)
- Calibrage de la fiche de poste (si 0 candidat ≥ 4/5, fiche probablement trop stricte)

**Ne pas utiliser pour** :
- Recrutement chasse / executive search (process différent, pas de tri massif)
- Candidatures pour stage / alternance (critères différents)
- Profils externes (cabinets, freelances, indépendants) : pas le même type de CV
- Process discriminatoires (basé sur âge, origine, sexe, religion) : refuser et alerter

## Ce que tu dois faire

### Étape 1, collecter le contexte

Demander à l'utilisateur :

1. **Fiche de poste** : titre, missions principales (5-7), must-have (5), nice-to-have (5)
2. **Lot de CV** : copier-coller le contenu textuel des CV (anonymisé idéalement). Format texte plat ou export CSV.
3. **Niveau du poste** : junior / mid / sénior / lead / head / director
4. **Secteurs prioritaires** : SaaS B2B, fintech, industrie, retail, etc.
5. **Volume à trier** : 30, 50, 100, 200 CV
6. **Exigences spécifiques** : disponibilité, mobilité géographique, langues
7. **Critères d'exclusion absolue** : doublons (déjà postulé sur un autre poste), pays exclus (visa), secteurs interdits (concurrent direct)
8. **Format de sortie souhaité** : tableau Markdown, CSV, Notion table, Airtable

### Étape 2, scorer chaque candidat

Échelle 1-5 :

- **5/5** : Match exceptionnel. Tous les must-have validés + ≥ 3 nice-to-have. À screener en priorité.
- **4/5** : Match fort. Tous les must-have validés + 1-2 nice-to-have. À screener.
- **3/5** : Match moyen. 4/5 must-have validés. À screener si pas assez de 4-5/5.
- **2/5** : Match faible. 2-3 must-have validés. KO sauf cas exceptionnel.
- **1/5** : Pas de match. KO direct.

Pour chaque candidat, capturer :

| Champ | Description | Exemple |
| --- | --- | --- |
| Nom | Identifier candidat (prénom + initiale, ou ID anonymisé) | « Sophie L. » |
| Score | 1-5 | 4/5 |
| Ancres clés | 2-3 éléments validant le match | « 7 ans B2B SaaS, ex Lucca, anglais courant » |
| Hypothèse | 1 phrase sur match probable | « Profil Head of Marketing scale-up SaaS, tech stack alignée, ABM expérimenté » |
| Red flags | 0-2 éléments d'alerte | « 4 postes en 5 ans (hop fréquent) » |
| Next step | Action recommandée | « Screen 30 min Sophie » |

### Étape 3, détecter les red flags

Pas tout en red flag (un red flag = vraie alerte, pas un détail). Critères :

| Red flag | Détail | Niveau |
| --- | --- | --- |
| Gap > 12 mois non expliqué | Période sans emploi déclarée | 🔴 |
| 4+ postes en 5 ans | Hop fréquent, instabilité | 🟡 |
| Aucune expérience secteur cible | Reconversion peut-être OK | 🟡 |
| Diplôme déclaré non vérifiable | Risque fraude (rare mais sérieux) | 🔴 |
| Disponibilité > 3 mois | Long délai, peut décourager | 🟡 |
| Salaire actuel >> fourchette poste | Risque que candidat refuse à la fin | 🟡 |
| Localisation incompatible (pas de mobilité) | Si poste ne propose pas le télétravail | 🟡 |

### Étape 4, distinguer les niveaux de must-have

Tous les must-have ne se valent pas :

| Type | Exemple | Si manquant |
| --- | --- | --- |
| **Bloquant** | Anglais courant pour poste international | KO direct |
| **Calibrant** | 5+ ans expérience pour Head of | Score -1 par année manquante |
| **Souple** | Stack technique précise | Score -0.5 par compétence manquante |

### Étape 5, fournir une vue d'ensemble

En plus du tableau ligne-par-ligne :

- **Top 10** : 10 meilleurs candidats classés par score
- **Distribution** : combien de 5/5, 4/5, 3/5, 2/5, 1/5
- **Pattern** : observation sur le pool global (ex : « 60% candidats sont juniors, fiche probablement trop attractive juniors »)
- **Recommandation** : ajuster la fiche, lancer la screen sur top 12, etc.

### Formules à bannir

| Banni | Pourquoi | Remplacer par |
| --- | --- | --- |
| « Profil intéressant » | Vague | « 7 ans B2B SaaS, ex Lucca, ownership ABM » |
| « Pas mal » | Subjectif | « 4/5, must-have validés, 2 nice-to-have manquants » |
| « À voir » | Pas une décision | « Screen prioritaire » ou « KO car missing must-have X » |
| « Sympa » | Subjectif et discriminant | (rien, factuel sur compétences) |
| Em-dash | Sonne IA | Virgule, deux-points, parenthèses |
| Mention âge / sexe / origine | Discrimination | (rien, illégal en France) |