商業挑戰
隨著市場的變化，企業對雇員的需求也在發生著變化。不斷變化的市場，以及發展中的企業，使得HR部門對員工的招聘工作提出了更高的要求。尤其是對於人員需求大，人員變動大的企業，快速、高效、低成本、精準的招聘到所需的員工，成為HR支撐企業業務發展的重要目標之一。
- 難篩選：JD創建後，大量投遞和獵頭推薦，招聘網站上也存在大量候選人，篩選簡曆耗費大量時間。
- 易重複：候選人重複投遞，不同HR都在招聘網站上下載相同簡曆，下載費用高昂造成浪費。
- 查可疑：獵頭惡意修改簡曆，如身份證和姓名，或候選人短時間內投遞職級變化極大，不可信；這些成為招聘過程中簡曆篩選的重要挑戰。
解決方案介紹
基於大數據技術平台，結合BOB登陆
成熟的大數據谘詢方法論、大數據實施方法論、大數據挖據算法；為企業設計智造招聘大數據應用框架。為解決難篩選，易重複，查可疑的難題，H3C智能招聘解決方案。
- 從後端看：智能招聘係統彙總當前分散的所有招聘係統的數據庫，組成全量人才的數據倉庫。
- 從前端看：招聘經理在HR係統中發布JD，回到智能招聘係統，自動收到最匹配的候選人列表，且不會重複。這些候選人來自各個招聘渠道和人才庫。係統自動爬取、解析、去重、排序，過程對HR完全不可見。
采用分層架構設計理念，各層隻做一件事，層與層之間通過數據耦合進行交互，添加、刪除、增強、重構某些模塊，對其他模塊的影響微乎其微；智能招聘係統的核心為全量人才庫，應客戶需求，存於內網，采用數據同步的方式同步到公網中的應用層；采用分布式組件，便於水平擴展，無需改動代碼即可帶來性能提升。
智能招聘大數據技術平台設計
結合企業行業特點、數據爬取、挖掘分析深度、時效要求等多因素，為公司選型合理的軟件、硬件平台，設計統一數據框架，為智能招聘大數據分析挖掘提供技術平台支撐。本平台從架構上可以分為三層，分別是采集層，處理層，應用層。
- 采集層：基於自主研發的集采集、抽取、存儲為一體的數據平台上進行開發，負責從眾多招聘平台中采集簡曆數據以及從企業內部HR係統中同步職位和簡曆數據。
- 處理層：負責對結構化職位、簡曆數據，並對簡曆進行推薦。
- 應用層：負責信息內容呈現，用戶與係統的交互等。
前端展示模塊
通過移動APP或微信小程序，能夠實現候選人精準篩選、詳情查看、職位詳情展示等功能
後端同步模塊
- 同步簡曆推薦模塊推薦的簡曆到應用層數據庫
- 同步推薦模塊解析後的JD到應用層數據庫
處理層模塊
處理層主要包含四個子模塊：【JD解析模塊】、【簡曆解析模塊】、【簡曆推薦模塊】和【同步模塊】。
模塊的功能如下：
- 【JD解析模塊】：將JD解析由文本轉化為結構化信息，通過一係列標簽來表征一個JD。
- 【簡曆解析模塊】：將簡曆由文本轉化為結構化信息。
- 【簡曆推薦模塊】：根據候選的簡曆采用推薦算法，通過用戶反饋信息分析出JD的構成因素，針對【HR-JD-簡曆】進行簡曆打分和推薦。
- 【同步模塊】：同步采集獲取的簡曆和JD。
采集模塊
采集模塊主要用於采集各大招聘網站的簡曆以及企業內部HR係統的簡曆信息。
智能招聘大數據案例
項目背景
某光伏龍頭企業在新一輪的發展中，急需大量，快速，低成本的招聘員工。該企業在招聘中麵臨著以下挑戰：
- 難篩選：JD創建後，大量投遞和獵頭推薦，招聘網站上也存在大量候選人，篩選簡曆耗費大量時間。
- 易重複：候選人重複投遞，不同HR都在招聘網站上下載相同簡曆，下載費用高昂造成浪費。
- 查可疑：獵頭惡意修改簡曆，如身份證和姓名，或候選人短時間內投遞職級變化極大，不可信；這些成為招聘過程中簡曆篩選的重要挑戰。
為了解決上述問題，更好的支持業務的發展，該企業實施了智能招聘大數據項目。
解決方案
該項目涉及我司從谘詢規劃、設計開發到設備采購、實施服務的全流程交付。
1、谘詢開路、頂層設計
從企業願景，智能化轉型出發自上而下的谘詢、規劃、頂層設計再到產品落地的方案設計。
2、智能招聘大數據平台建設
基於大數據技術平台，結合BOB登陆
成熟的大數據谘詢方法論、大數據實施方法論、大數據挖據算法；為企業設計智造招聘大數據應用框架。為解決難篩選，易重複，查可疑的難題，H3C智能招聘解決方案。
- 從後端看：智能招聘係統彙總當前分散的所有招聘係統的數據庫，組成全量人才的數據倉庫。
- 從前端看：招聘經理在HR係統中發布JD，回到智能招聘係統，自動收到最匹配的候選人列表，且不會重複。這些候選人來自各個招聘渠道和人才庫。係統自動爬取、解析、去重、排序，過程對HR完全不可見。
- 方案包括：前端展示模塊、後端同步模塊、處理層模塊、以及采集模塊的建設。
客戶收益
通過智能招聘大數據平台的建設，大大加快了客戶HR部門的簡曆篩選效率，降低了招聘成本，提升了簡曆篩選的精準度，匹配度，為集團的快速發展提供了人力資源的保障。
