基于文本分析、标签匹配的招聘引擎——内聘网如何改善招聘市场撮合效率?

2014年10月20日 53643次浏览
白领招聘是个高度碎片化、非标准的市场。站在求职者一端,面对海量的招聘信息无从做出选择,只能去无脑海投,这造成了整个市场上垃圾信息的充斥。在招聘企业一端,同样需要面对海量的求职简历,要在成千上万份简历中筛出最合适的人选宛如大海捞针。这里的情况是,越是知名的企业,无效简历越会向你集中,导致大企业 HR 的简历筛选成本过高、筛选过程简单粗暴。而不那么知名的企业,往往无法搜集到充足简历,需要你打广告找猎头,付出额外的成本。

 

 

注意力分配的不均、供求信息的碎片化,这是白领招聘市场匹配效率低下的根源,而专注互联网人才招聘的内聘网,则试图用文本分析 + 标签匹配的方法让这一状况得到扭转:
针对求职者一端,内聘网会搜集他的简历和职业诉求(行业、薪资、职位等),通过对简历做文本分析,提取出求职者的标签。

针对企业一端,则会搜集企业的用人诉求、职位信息、行业

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