Skip to main content

场景介绍

传统招聘面临的挑战

传统招聘面临的挑战主要包括信息不对称、渠道单一、筛选效率低下、人才流失率高以及招聘成本高等问题。这些问题导致企业难以高效地找到合适的人才,同时也使得求职者难以准确了解企业情况,从而影响双方的匹配效率和招聘的成功率。

业务需求

企业在招聘过程中往往需要投入大量的时间和资源,而结果却不尽如人意,尤其是在人才市场竞争激烈的情况下,企业更加需要优化招聘流程,降低成本,提高招聘效率。 Description

解决方案

方案概述

本方案基于智谱的GLM-4系列模型和实时语音通话、Embedding-3向量化技术,利用其强大的自然语言理解、特征提取和语义匹配能力,构建智能化招聘系统。方案覆盖招聘准备、简历筛选、智能面试以及人才评估报告等核心环节,显著提升招聘服务的效率和准确性,并支持个性化、动态化的招聘需求。

大模型招聘场景解决方案全景图

Description

方案详情

  1. 招聘准备
  • 岗位介绍生成
功能介绍:基于岗位职责、候选人要求(技能、工作年限)等信息,自动生成专业化的岗位描述(JD)。
  • 宣传内容生成
功能介绍:生成高吸引力的招聘宣传内容,包括公司介绍、岗位亮点、职业发展机会等。为不同招聘渠道(如小红书、招聘网站、校园招聘)优化语言风格与排版。
  • 处理流程
Description
  • Prompt 工程
  1. 简历筛选
  • 人才画像生成
通过文档解析服务以及GLM-4对候选人简历内容进行智能解析,将候选人的技能、经验、教育背景、项目经历等转化为结构化数据。
  • 岗位画像分析
使用GLM-4分析企业提供的岗位描述,识别岗位需求中的核心技能、经验要求、文化适配度等信息,将其解析为结构化的数据形式。
  • 智能人岗匹配
使用GLM-4对岗位和候选人画像进行语义分析,通过理解复杂语言信息,实现更高维度的智能匹配。
  • 处理流程
Description
  • Prompt 工程
  1. 初步沟通
  • 任务型对话
与候选人进行深入交流,核实其简历中的教育背景、工作经历及专业技能等信息,了解其职业发展意向,并确认其薪资期望及其他关键需求。
  • 实体提取
从对话内容中提取关键信息实体,包括个人基本信息、教育与工作经历、求职目标、薪资要求及其他相关细节。
  • 处理流程
Description
  • Prompt 工程
  1. 智能面试
动态生成专业问题与情境测试,结合语音、表情和语言分析评估候选人表现,并生成综合评分和能力评估报告,为HR决策提供精准支持。
  • 处理流程
Description
  • 实现方式
调用GLM-Realtime实时音视频通话接口:
  1. 候选人评估报告
根据面试过程中的对话记录,GLM-4自动生成面试总结报告,包含候选人适配度、能力评估和发展潜力等,为HR提供面试决策支持。
  • Prompt 工程

方案亮点

  • 突破 “关键词匹配” 局限,构建立体人岗模型
  • 从 “静态筛选” 到 “智能进化” 的匹配机制
  • 从 “人找岗” 到 “岗找人” 的效率革命
  • 兼顾候选人与企业的长期价值
  • 灵活适配与安全合规,满足多样化业务需求