AI 招聘初筛系统：简历解析与人岗匹配定制交付

某连锁零售企业 HR 团队每月需处理近 6000 份门店岗位投递，传统筛选依赖人工逐份浏览，单岗位平均耗时超过 8 分钟。本期定制项目围绕简历解析与人岗匹配两条主线展开。 简历解析模块采用分层抽取策略：先按版式特征切分区块，再对教育经历、项目经历、技能证书等字段做实体识别，最后统一输出结构化 JSON。考虑到 HR 实际阅读习惯，解析结果保留原文片段以备回溯，避免关键信息被裁剪。 人岗匹配侧，没有直接套用通用语义向量，而是基于企业历史录用数据构建轻量技能图谱，将 JD 中的硬性要求（学历、证书、工龄）转化为加权规则，软性素质（沟通、抗压）走语义打分。匹配结果按 0-100 分排序，并标注扣分项，HR 可在 5 秒内判断是否推进下一轮。 项目交付周期 18 天，模型与解析规则在客户私有环境部署，简历数据不出内网。系统上线后，HR 初筛耗时下降约 62%，面试到录用转化率提升约 14%。