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HR招聘流程普遍面临效率低、筛选标准不一致、重复性工作量大等问题。传统模式下，HR需手动筛选数百份简历，沟通协调面试时间耗时过长，且缺乏智能化的候选人评估工具，易导致优秀人才遗漏或误判。此外，招聘流程各环节数据分散，难以形成闭环优化，影响整体招聘质量与企业人才战略的匹配度。
通过自然语言处理（NLP）解析简历内容，自动匹配岗位要求，过滤不达标候选人，Prompt（提示词）示例如下。
你是一名资深HR，需筛选Java开发工程师岗位的简历。以下是岗位要求：
1. 3年以上Java开发经验
2. 熟悉Spring Boot、MySQL、Redis
3. 有高并发项目经验者优先
请分析候选人简历文本，输出匹配度评分（0～100分），并列出关键符合项与缺失项。
集成至企业微信或钉钉，自动发送笔试链接、收集候选人基础信息并回答常见问题，Prompt示例如下。
#Prompt示例
请生成一条面试邀约消息，包含以下信息：
1. 面试时间：本周五14：00～15：00
2. 面试形式：腾讯会议线上技术面
3. 需准备的资料：身份证、学历证明、项目案例PPT
要求语气友好，使用口语化中文，并附带确认参与的链接。
为面试官生成定制化问题列表及评估标准，减少主观偏差，Prompt示例如下。
基于候选人的简历（附件）和后台开发岗位要求，生成10个技术面试问题，涵盖以下内容：
1. 分布式系统设计能力（3题）
2. 故障排查思路（3题）
3. 团队协作情景模拟（4题）
每个问题需附带评分维度和参考答案关键词。
定期分析各环节转化率（CVR）、用人部门反馈等数据，输出改进建议报告，Prompt示例如下。
分析最近3个月招聘数据（附件），回答以下问题：
1. 初筛到面试邀约CVR低于行业均值的原因
2. 技术岗与非技术岗Offer接受率的差异分析
3. 提出3条可落地的流程优化建议，按优先级排序
● 人才管理系统：Moka（支持API对接DeepSeek）。
● 协作平台：钉钉（集成机器人实现自动通知）。
● 数据看板：观远BI（实现招聘指标可视化）。
实施流程图如图2-1所示。
● 数据安全：通过私有化部署或加密接口处理候选人隐私信息。
● 模型训练：定期输入企业历史招聘数据优化模型精度。
● 人机协同：关键决策环节（如终面评估）需保留HR人工复核。
● 合规性：自动拒信需包含具体理由，符合《中华人民共和国劳动合同法》（以下简称《劳动合同法》）要求。
建议从小范围试点开始（如单一部门校招），逐步迭代规则库与话术模板，3个月后全面推广。
图 2-1