1.传统人工简历筛选效率低、主观偏差大，难以应对海量招聘需求，容易漏选优质人才。本项目依托 NLP 与 AI 技术，开发简历自动筛选系统，实现简历信息结构化处理与岗位智能匹配，大幅提升招聘效率与精准度，解决企业招聘痛点。
2.本系统主要服务于互联网、金融、制造等行业的中大型企业及人力资源服务机构，适配校招、社招等大规模招聘场景。当前就业市场竞争激烈，企业对人才筛选的精细化要求提升，传统工具难以满足需求，本系统通过全栈开发与 AI 技术，填补语义匹配短板，助力企业实现招聘数字化转型。
1.项目核心功能模块划分为六大板块，分别是用户登录注册模块、简历上传与解析模块、岗位信息管理模块、智能匹配与评分模块、结果展示与筛选模块，以及系统后台管理模块。各模块分工明确且协同联动，从用户身份校验、简历数据处理，到岗位匹配与结果输出形成完整闭环，同时通过后台模块实现数据监控与系统配置，保障系统稳定运行。
2.系统核心实现简历智能化筛选与人才匹配全流程管理，支持用户上传多种格式的简历文件，通过 NLP 技术完成简历信息的结构化提取与预处理；提供岗位信息的新增、编辑与删除功能，可精准录入岗位任职要求；依托 BERT 模型实现简历与岗位 JD 的语义匹配，自动生成匹配度评分并标注核心匹配点与差异项；支持 HR 根据评分、关键词等条件筛选结果，导出候选简历信息；同时具备用户权限管理、数据统计分析等功能，全方位满足企业高效、精准的招聘筛选需求。
1.在本项目中，我主要负责全流程的开发与实现工作：前端使用 React 框架搭建用户交互界面，实现简历上传、岗位管理、筛选结果展示等功能；后端基于 Flask 框架搭建 RESTful API，处理文件上传、数据存储与接口请求；同时负责核心 AI 模块的开发，包括使用 jieba 进行中文分词、BERT 模型进行语义匹配，以及简历信息的结构化提取与预处理，最终完成系统的联调与功能验证。
2.技术栈与架构：前端采用 React + Ant Design 构建响应式界面，后端基于 Flask + MySql 实现数据管理与接口服务，AI 模块集成 jieba 分词、BERT 预训练模型，整体采用前后端分离的 MVC 架构，保证系统的可扩展性与维护性。
实现亮点：通过 BERT 模型实现简历与岗位 JD 的语义级匹配，而非简单关键词检索，大幅提升了人才匹配的精准度；同时支持多格式简历解析，自动提取结构化信息，降低了人工整理成本。
实现难点：在于处理非结构化简历文本的噪声数据，以及 BERT 模型在本地部署时的性能优化，需要在保证匹配精度的同时，提升系统响应速度，最终通过数据预处理与模型轻量化方案解决了这一问题。
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