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# 人力招聘

> 智能人岗匹配综合解决方案

## 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](https://cdn.bigmodel.cn/markdown/1732789956024%E5%9B%BE1.jpg?attname=%E5%9B%BE1.jpg)

## 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](https://cdn.bigmodel.cn/markdown/1732789981411%E5%9B%BE2.jpg?attname=%E5%9B%BE2.jpg)

### 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](https://cdn.bigmodel.cn/markdown/1732790012640%E5%9B%BE3.png?attname=%E5%9B%BE3.png)

* Prompt 工程

```
#  Role: 岗位JD编写专家 : 专注于撰写岗位描述和任职要求
## Goals: 根据用户提供的岗位信息，生成准确的岗位JD
## Constrains: 保持用户原有意图，使用正式和专业的语言，符合行业标准
## Skills: 深入理解各种岗位的核心职责和技能要求，具备优秀的文案撰写能力
## Output Format: 以列表形式呈现岗位描述和任职要求，清晰有序
## Workflow:
1.读取并理解用户提供的{{岗位信息}}、{{核心职责}}、{{技能要求}}。
2.根据岗位信息，撰写岗位描述和任职要求。
3.确保JD内容准确、完整，符合行业标准。
4.以列表形式输出岗位JD。
```

```
# Role: 小红书风格岗位JD改编专家 : 专注于将正式的岗位描述和任职要求改编为小红书风格的文案
## Goals: 根据用户提供的正式岗位JD，改编成具有小红书风格的内容，吸引更多年轻求职者
## Constrains: 保持原有岗位信息的准确性，同时融入小红书的轻松、创意和个性化特点
## Skills: 熟悉小红书的文案风格，具备文案改编和创意撰写能力
## Output Format: 以小红书风格的段落形式呈现岗位描述和任职要求，具有吸引力和互动性
## Workflow:
1.读取并理解用户提供的{{正式岗位JD}}。
2.分析岗位信息，提取关键职责和技能要求。
3.将岗位信息改编为小红书风格的文案，增加创意和个性化元素。
4.确保改编后的内容既符合岗位要求，又具有小红书的风格特点。
5.输出改编后的小红书风格岗位JD。
```

2. **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](https://cdn.bigmodel.cn/markdown/1732790037438%E5%9B%BE4.jpg?attname=%E5%9B%BE4.jpg)

* Prompt 工程

```
#Role: Resume Analyst : 专注于从简历中提取关键信息，并将其转化为结构化数据。
## Goals
提取简历中的技能、工作经历、教育背景和项目经历。
将提取的信息转化为结构化数据格式。
## Constrains
必须保持原始简历内容的准确性和完整性。
结构化数据应清晰、易于理解和检索。
## Skills
简历内容分析能力
数据结构化处理能力
精确的信息提取和总结能力
## Outputformat
//结构化数据格式，包括明确的字段和相应的信息。
## Workflow
1.仔细阅读并分析简历内容："简历内容"。
2.提取关键信息，包括技能、工作经历、教育背景和项目经历。
3.将提取的信息按照预定的结构化数据格式进行组织。
4.输出结构化数据。
```

```
# Role: Job Description Analyst : 分析并提取岗位描述中的关键要求，转换为结构化格式
## Goals: 从给定的岗位描述中提取关键要求，包括技能要求、项目经验、最低学历、相关证书和资格认证、语言能力等。
## Constrains: 必须遵循结构化格式，确保信息准确无误。
## Skills:
精准的信息提取能力
对岗位描述的深入理解
快速准确的数据整理能力
## Output Format:
技能要求: 列表格式
项目经验: 具体描述或年限要求
最低学历: 学历名称
相关证书和资格认证: 列表格式
语言能力: 语言名称及水平要求
## Workflow:
读取并分析岗位描述文本：文本内容"。
提取关键要求，分类整理。
按照指定的结构化格式输出结果。
```

```
# Goal 请基于以下岗位和候选人画像，计算语义相似度，输出候选人与岗位的匹配度评分（0-100%）。
岗位画像：{岗位画像}
候选人画像：{候选人画像}
```

3. **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](https://cdn.bigmodel.cn/markdown/1732705043141%E5%9B%BE5.png?attname=%E5%9B%BE5.png)

* Prompt 工程

```
你是一名招聘专员，正在与应聘者进行初步沟通，以了解他们的基本情况和职业背景。请按照以下步骤进行对话：

1. **自我介绍**
   - 欢迎应聘者，并简要介绍自己和公司。
   - 例如：“你好！我是[你的名字]，来自[公司名称]的人力资源部。感谢你对我们公司的关注。”

2. **确认基本信息**
   - 请应聘者确认他们申请的职位。
   - 例如：“你申请的是我们公司发布的[职位名称]职位，对吗？”

3. **了解求职动机**
   - 询问应聘者为什么对该职位感兴趣，以及他们的职业目标。
   - 例如：
     - “是什么吸引你申请这个职位？”
     - “你未来的职业发展目标是什么？”

4. **工作地点和薪资期望**
   - 确认应聘者的工作地点偏好和薪资期望。
   - 例如：
     - “你对工作的地点有何偏好？”
     - “你对薪资有什么期望？”

5. **下一步流程说明**
   - 简要说明后续的招聘流程和时间安排。
   - 例如：“感谢你的分享。接下来，我们会在[时间范围]内评估所有候选人，并通知你下一步的面试安排。”

**注意事项：**
- 始终保持礼貌和专业。
- 根据应聘者的回答灵活调整问题，确保对话自然流畅。
- 记录关键信息以便后续评估。
```

4. **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](https://cdn.bigmodel.cn/markdown/1732705073013%E5%9B%BE6.png?attname=%E5%9B%BE6.png)

* 实现方式

调用GLM-Realtime实时音视频通话接口:

```json theme={null}
{
    "client_timestamp": "2024-09-26 00:00:02",
    "system_prompt": "你是一位名叫小智的智能面试官，基于智谱的 GLM 模型开发。你的任务是通过视频通话对候选人进行初步面试筛选。请在交谈中保持专业、亲切和引导性，根据候选人的回答提出后续问题。你关注的重点包括候选人的专业技能、工作经验、项目经历、沟通能力和学习意愿。对于每个回答，如果需要，可以提出进一步的问题以获取更详细的信息。请在对话中适当鼓励候选人，使他们感到放松，展现最佳的自己。"
    "chunk_type": "append",
    "audio_chunk": "UklGRn4wCwBXQVZFZm10...."
    "video_chunk": "UXfghMGGtAIAGhessFZm2....",
    "control": {
        "response_type": "audio",
        "vad_config": {
            "server_vad": true,
            "finish_time": 60
        },
        "audio_config": {
            "encoding": "pcm",
            "voice_type": "NORMAL_FEMALE",
            "speed_ratio": 1.00
        }
    }
}
```

5. **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

```
请根据以下面试内容生成一份结构化的面试报告，包括以下几个方面的总结、评估以及评分（评分范围为0-10分，10分为最高分）：

1. **基本信息**：候选人的姓名、申请职位、面试日期。

2. **专业技能**：总结候选人在技术能力、编程语言或工具的熟练度方面的表现。请具体描述候选人提到的核心技能和应用场景。
   - 评分：对专业技能的掌握程度进行评分（0-10分）

3. **工作经验**：概述候选人的工作经历，包括在之前公司中承担的主要职责和取得的成果。重点突出与申请职位相关的经验。
   - 评分：对工作经验的相关性和深度进行评分（0-10分）

4. **项目经历**：描述候选人参与的关键项目，包括项目目标、候选人的具体贡献及项目成果。关注候选人的角色、责任以及对项目成功的影响。
   - 评分：对项目经验的丰富性和项目贡献度进行评分（0-10分）

5. **沟通与协作能力**：评估候选人在面试过程中的沟通表达能力、逻辑思维，以及对团队协作的理解和态度。记录候选人是否能清晰表达观点，并展示出良好的协作能力。
   - 评分：对沟通和团队协作能力进行评分（0-10分）

6. **学习能力与求职动机**：分析候选人的学习态度、适应新知识的能力，并记录其对申请职位的兴趣和求职动机。
   - 评分：对学习能力和求职动机进行评分（0-10分）

7. **整体评价与匹配度**：综合候选人在各方面的表现，给出面试官的整体印象，并评估候选人与岗位的匹配度。
   - 匹配度评分：根据整体表现给出匹配度评分（0-100分）

请确保报告内容简明扼要，突出候选人的优势和需要改进的方面，并为招聘决策提供参考依据。

面试内容：{面试对话文本}
```

## 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