在现代企业发展的军备竞赛中，人力资源越来越起到了关键作用，几个竞争公司可能会互相竞价去争夺一个优秀的候选人。能招聘到更优秀的员工，无疑在企业竞争中占了领先的优势。要有更好的员工，自然就要更好地利用企业手上的简历。现在，越来越多各式各样的简历资源占满了HR的邮箱，电脑硬盘和办公桌。市面上似乎对读懂简历上写的文字的产品有了不少，但好像还没有对简历有更深层次解读的产品 。对此，小析智能团队设计了简历人物画像的功能，帮助用户阅读简历的弦外之音。

小析智能的多维度候选人画像主要包含了胜任职位标签，技能标签，能力值预测，行业预测，薪资预测和跳槽信号预警几个部分。

一. 胜任职位标签

对于一份简历，招聘者比较感兴趣的可能是这个人之前从事过什么类型的工作，有什么专业技能，掌握情况怎么样等。但碍于没有标准的职能列表，所以招聘者不容易在简历上标标准化的标签，例如HR今天觉得这个申请者比较适合机器学习工程师的工作，明天那个申请者比较适合机器学习研发的工作， 虽然两个简历工作内容类似，但却没有使用同一个标签。

小析智能对此为用户设计了一个标准化的岗位分布结构，包含了数百个常见的岗位。 对每份简历，根据句子分析和职能预测，结合其以往工作经历，利用复杂的算法自动生成该简历对每个标准岗位的胜任度，胜任度越高，用户越能够把该标准岗位作为该简历的标签。

二. 技能标签

技能与以上职位标签类似，并没有标准的技能列表可用，即使用户能够打上技能的标签，也无法清晰表达每个技能对此简历的重要程度。对此，人物画像为您提供了一个强大的技能词库，并且通过算法对候选人的工作经历，项目经历等进行技能提取，并综合考虑技能在该工作岗位的重要性，比如销售技能对于一个应聘c++开发的候选人来说权重会非常低，给候选人的所有技能一个个性化的打分。用户可以根据技能分数有针对性地对简历进行标签管理，再也不会出现搜索销售这个技能，出现一个简历提到了销售这词语的c++开发人员。

三. 能力值预测

在对候选人进行筛选时，除了硬性条件的筛选，还需要考虑很多软性能力的因素。市面上很多提供简历分析的产品主要考虑的都是技能，工作等影响条件。但是对于大量非技术性岗位，可能软性能力占的比重会更高，如果要招聘一个销售管理人员，我们看中的可能是他的人脉，沟通能力和领导能力，而不是是否来自985高校的博士。对此，小析智能对简历的每一字句进行精准分析，综合社会经历，项目经历，领导能力，获奖经历，兴起爱好等因素对候选人人格特征进行最大限度的重塑，并对其工作能力，社会活跃度，领导力，语言能力，所获荣誉等多个软性条件进行评估。希望将最真实的候选人展示到您的眼前。

四. 薪资预测

人力资源工作一个比较重要的部分是给候选人定薪，招聘人员往往能够利用自己的经验和对市场的了解来估计候选人的价值。但是由于候选人的背景各式各样，有些是海归，有些有大公司工作经历，有些高学历，不容易有一个简单的公式对候选人进行薪资评估。为了让招聘人员能在与候选人周旋过程中知己知彼，小析智能设计了一个算法，根据简历的背景条件来给候选人进行一个工资定位。算法利用数十万段工作经历，教育经历和对应薪资信息进行机器学习，找出决定候选人价值的行业特征，学历特征，技能特征，最终给每个候选人一个客观准确的薪资预测。希望能侧面给招聘人员提供该候选人更多的信息。

五. 跳槽信号预警

跳槽是招聘工作者无法避免且至关重要的问题，HR需要及时发现有离职意向的员工，对其进行沟通。猎头需要挖掘对新机会感兴趣的候选人，对其抛出橄榄枝。目前市面上有了一些工具去对员工在招聘网站的行为，如更新简历，投递简历等进行监察，从而及时发现有离职意向的人。小析跳槽信号预警则从另一个角度去通过简历对候选人的短期跳槽概率进行预测。我们的研究人员通过观察大量历史跳槽数据，建立数学模型，对当前时间点三个月内非常可能有跳槽意向的人作出警报。模型不仅考虑了不同行业，地域，学历，年龄人群的影响，还结合候选人在当前公司工作的时间长度，去对比类似背景，行业，地域的人在这个时间点的历史离职数据，希望以这种“大数据”的方式对高危离职人群打上标签。

一个直观的例子是，我们通过大量简历，发现北京的c++工程师平均每3年跳槽一次，并且硕士生平均薪资为10000元/月，如果某份简历描述到一个北京的硕士c++工程师在当前公司工作了5年，工资水平只有6000/元，则新的工作机会会对他有非常大的吸引力。

通过跳槽信号预警，我们希望能够让HR对每个员工动向反应更快，也希望猎头人员能够更有效地联系到对新工作机会感兴趣的候选人。

本文简单介绍了全方位人物画像的几种应用场景，非常感谢您的阅读时间，小析智能团队非常希望能得到您的建议或意见。