招聘旺季简历量动辄上千，HR 逐份筛阅耗时且难以保证一致性；岗位要求多维复杂，仅靠关键词匹配往往漏掉高潜候选人，匹配质量不稳定。
客户希望构建智能招聘助手，自动解析简历结构、抽取关键信息，结合岗位画像进行多维度匹配评分，并给出人岗匹配理由，辅助 HR 快速决策。
每季度成百上千份简历靠 HR 人工初筛，关键信息要逐份摘录录入系统，简历与岗位匹配靠主观经验，漏筛、错配难免。招聘漏斗数据不完整，渠道效果难评估。需要一个智能招聘助手，用大模型自动解析简历、评估岗位匹配、生成流程洞察，把 HR 从机械筛选中解放出来。
智能招聘助手的核心建设
解析多格式简历，抽取经验、技能、学历、期望等结构化信息
根据岗位要求生成能力画像与匹配权重，支持自定义规则
基于画像与解析结果多维度评分，输出候选人与匹配理由排序
面向候选人的 AI 初筛问答，补充结构化信息与意向判断
统计漏斗、来源、周期与质量，辅助招聘策略决策
与主流招聘系统对接，流程、数据自动同步，无缝嵌入
以信息抽取解析多平台、多格式简历为结构化画像，基于岗位能力画像计算匹配度并给出录用 / 面试建议；按业务规则赋权、由 HR 复核，保证推荐可解释、可干预。
把简历库、岗位、渠道数据串联成招聘漏斗看板，量化各渠道效果与转化瓶颈；沉淀面试反馈回流模型，形成岗位画像与匹配标准的持续优化闭环。
深入业务线访谈，梳理现状、痛点与期望，输出需求与评估基线。
完成业务流程与界面原型设计，确认交互与口径。
按模块敏捷迭代开发，对接既有系统与第三方能力。
功能、性能与安全测试，用户验收并修复反馈。
分阶段上线，开展使用培训并持续支持。
多平台简历导入与统一入口
简历抽取 + 岗位能力画像
匹配打分与可解释推荐
招聘漏斗、渠道效果与回流优化
“上千份简历自动先筛一轮，我们只集中面最匹配的，精力省太多了。”
“推荐都能解释为什么匹配，把关起来心里有数，不用盲筛。”
“渠道效果一图看清，预算花在哪值不值都清楚了。”
| 维度 | 建设前 | 建设后 |
|---|---|---|
| 初筛方式 | 人工逐份读简历、易漏筛 | AI 自动解析 + 匹配排序 |
| 匹配标准 | 靠主观经验、不统一 | 岗位画像，标准一致 |
| 漏斗数据 | 渠道效果无量化 | 招聘漏斗多维看板 |
| 人才沉淀 | 信息割裂、难复用 | 统一人才库、持续沉淀 |
招聘提效的量化成果
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