AI 招聘与语音初筛平台AI生产环境
MarqHire AI
招聘平台，解析简历、对照职位描述打分，并用语音完成第一轮初筛面试。
结果
初筛端到端自动化
问题
做大量招聘的招聘官，把大部分时间花在了本来就不会匹配的简历上。
我构建了什么
构建了简历解析，按语义而非关键词匹配对照职位描述给每位候选人打分，然后加入语音智能体来完成第一通初筛电话。
成效
一条团队可自行配置的 15 阶段流程，候选人随投递到达实时排序。
工作原理
- 01
投递进来后，简历被解析为结构化字段，而不是存成一份没人打开的文件。
- 02
候选人对照这份具体职位描述按语义打分，即便用不熟悉的措辞写出的相关背景也仍能排在前面。
- 03
达标者会收到语音智能体的初筛来电，按该岗位自己的问题集逐条推进。
- 04
通话被转写，并对所有候选人按同一套标准生成摘要，候选名单随投递到达持续更新。
- 05
招聘官在自己配置的流程里推进候选人，最多 15 个阶段，而不是工具强加的那一套。
AI 层
简历与职位描述之间基于向量嵌入的匹配，让相关性在换一种说法后依然成立，再加上初筛通话的语音智能体，以及对通话内容的结构化摘要。
工程层
跨不一致文件格式的简历解析、可配置的阶段状态机、随新投递更新的排序，以及带有真实通话所需的重试与兜底行为的电话链路。
关键技术决策
语义打分，而不是关键词过滤。
关键词过滤会淘汰那些用不同词句写下同样经历的候选人。在嵌入空间里对照职位描述打分，才是在这里动用模型的理由。
值得做的自动化是初筛通话。
把名单排好序，仍然要有人去打二十通电话。真正耗掉时间的是第一通电话，把它自动化才有意义。
技术构成
Voice AIATSReactNLP