简历初筛详情

简历初筛 #410

记录详情

返回列表
请求 ID
1-6a688cff-15e8bf-003a41f298f9
状态
success
创建时间
2026-07-28 19:09:46
提取时间
2026-07-28 11:07:29
ID id
410
请求 ID request_id
1-6a688cff-15e8bf-003a41f298f9
提取时间 extracted_at
2026-07-28 11:07:29
source_bucket source_bucket
langbowei-static
源对象 source_object
parsed/resumes/1-6a688cff-15e8bf-003a41f298f9__widget_1704704635359_0.pdf.parsed.json
对象大小 object_size
10660
event_name event_name
ObjectCreated:PutObject
event_time event_time
2026-07-28T11:07:28.000Z
etag etag
D2658602E96645A77486B2E443C2EA3C
model model
qwen3.7-plus
文本长度 text_length
5182
jd_text jd_text
招聘岗位:测试经理 招聘类型:社招 工作地点:苏州-展业大厦 工作年限:5-10年 适用工作安排:大小周(早9晚9) 岗位类型:全职 期望薪资范围:15-25K 招聘人数:1 招聘紧急程度:普通 期望到岗日期:2026-08-31 岗位JD: 【朗伯威】光学物理AI智能传感硬件 | 高速成长期硬科技企业 | 清华团队 | 国家级高新技术企业 朗伯威中国官网:www.lamberv.com 岗位职责 1、制定嵌入式固件测试策略:参与需求与设计评审,输出覆盖功能、性能、稳定性、兼容性的测试方案与用例 2、执行固件测试:独立搭建测试环境,执行集成测试、系统测试、回归测试,利用串口/Wireshark等工具定位缺陷并推动闭环 3、软硬协同调试:协同硬件工程师,使用示波器、逻辑分析仪验证UART、I2C、SPI、USB等外设通信,定位软硬集成问题 4、自动化与效率提升:用Python/C++/Shell开发自动化脚本和工具,提升回归效率;熟练使用AI工具(如GPT、Copilot)辅助生成测试用例、编写脚本、分析日志,加速测试全流程 5、专项与质量把控:执行压力、长稳、弱网等专项测试,输出风险评估报告 任职要求 1、全日制统招本科及以上,电子/计算机/自动化相关专业 2、5年以上嵌入式固件或硬件产品测试经验,有独立负责复杂项目交付经历,能对结果负责,有责任心意识 3、熟悉ARM等MCU架构,能阅读C/C++代码,理解中断、RTOS调度等机制 4、熟悉UART、I2C、SPI、USB等接口协议,会用示波器/逻辑分析仪,熟练掌握测试设计方法,具备较强缺陷定位能力 5、熟练使用Python/C++/Shell至少一门语言,有自动化框架开发经验者优先 6、必须熟练使用AI工具辅助测试工作(如ChatGPT生成用例/脚本、Copilot辅助编码等),面试时需展示实际应用案例 加分项 1、有工业相机、读码器、安防、物联网产品测试经验优先 2、了解ISP Pipeline或图像质量测试优先 3、有功耗测试、信号完整性测试经验优先 筛选标准: 嵌入式固件测试,智能硬件的软件测试经验 资深一点的
extracted_json extracted_json
JSON
{
    "summary": {
        "overall_match": "候选人具备扎实的自动化测试与Python开发能力,但在嵌入式底层硬件调试及AI工具应用方面经验不足,且近期任职时间较短,整体匹配度一般。",
        "key_strengths": [
            "自动化测试框架与CI\/CD流水线搭建经验丰富",
            "具备服务器及存储硬件产品全生命周期测试经验",
            "简历结构清晰,项目成果数据详实"
        ],
        "key_concerns": [
            "缺乏ARM\/MCU架构及底层接口协议(UART\/I2C等)调试经验",
            "未体现AI工具辅助测试的实际应用经验",
            "最近一段工作经历仅3个月,稳定性存疑",
            "未明确期望薪资、到岗时间及对大小周工作制的接受度"
        ],
        "recommendation_summary": "因整体置信度低于50%,且存在多项核心技能信息缺失及稳定性风险,建议补充信息后再行评估。"
    },
    "dimensions": [
        {
            "name": "tech_power",
            "raw_score": 82,
            "confidence_level": "medium",
            "confidence_coefficient": 0.8,
            "adjusted_score": 75.6,
            "base_weight": 0.3,
            "adjusted_weight": 0.5,
            "score_breakdown": [
                {
                    "item": "中性基准",
                    "score_change": 50,
                    "evidence": "初始基准分"
                },
                {
                    "item": "核心要求综合",
                    "score_change": 10,
                    "evidence": "满足学历专业要求,具备硬件及少量固件测试经验,但ARM\/MCU、底层接口及AI工具经验缺失,综合判定为至少存在真实相关经验但深度不足"
                },
                {
                    "item": "加分项(功耗测试)",
                    "score_change": 4,
                    "evidence": "硬盘测试项目中包含功耗分析与数据采集,命中功耗测试加分项"
                },
                {
                    "item": "项目证据",
                    "score_change": 15,
                    "evidence": "主导服务器硬件自动化测试及硬盘可靠性测试等复杂项目,且有明确的效率提升数据"
                },
                {
                    "item": "经验深度",
                    "score_change": 3,
                    "evidence": "正式工作经验约6.6年,超出JD要求的5年,超出1-2年"
                }
            ],
            "reason": "候选人Python自动化与硬件测试经验丰富,但缺乏JD核心要求的嵌入式MCU底层调试及AI工具应用经验,部分核心要求状态为unknown。"
        },
        {
            "name": "stability",
            "raw_score": 40,
            "confidence_level": "medium",
            "confidence_coefficient": 0.8,
            "adjusted_score": 42,
            "base_weight": 0.25,
            "adjusted_weight": 0.4,
            "score_breakdown": [
                {
                    "item": "中性基准",
                    "score_change": 50,
                    "evidence": "初始基准分"
                },
                {
                    "item": "任职时长",
                    "score_change": -10,
                    "evidence": "最近一段工作经历(艾博机器人)任职仅3个月(不超过12个月),虽历史平均任职6年(大于2年),但仍触发低于通过标准规则"
                }
            ],
            "reason": "候选人历史在戴尔任职6年表现稳定,但最近一段工作仅3个月,触发近期稳定性扣分规则。"
        },
        {
            "name": "salary_match",
            "raw_score": 50,
            "confidence_level": "low",
            "confidence_coefficient": 0,
            "adjusted_score": null,
            "base_weight": 0.2,
            "adjusted_weight": null,
            "score_breakdown": [
                {
                    "item": "中性基准",
                    "score_change": 50,
                    "evidence": "初始基准分"
                }
            ],
            "reason": "候选人未提供期望薪资,无法评估匹配度,置信度为low,不纳入综合分计算。"
        },
        {
            "name": "pace_match",
            "raw_score": 60,
            "confidence_level": "low",
            "confidence_coefficient": 0,
            "adjusted_score": null,
            "base_weight": 0.2,
            "adjusted_weight": null,
            "score_breakdown": [
                {
                    "item": "中性基准",
                    "score_change": 50,
                    "evidence": "初始基准分"
                },
                {
                    "item": "地点匹配",
                    "score_change": 10,
                    "evidence": "最近一份工作在苏州分公司,推断当前在苏州,与JD工作地点匹配"
                }
            ],
            "reason": "候选人未明确说明是否接受大小周工作制及具体到岗时间,核心节奏信息缺失,置信度为low,不纳入综合分计算。"
        },
        {
            "name": "communication",
            "raw_score": 95,
            "confidence_level": "high",
            "confidence_coefficient": 1,
            "adjusted_score": 95,
            "base_weight": 0.05,
            "adjusted_weight": 0.1,
            "score_breakdown": [
                {
                    "item": "中性基准",
                    "score_change": 50,
                    "evidence": "初始基准分"
                },
                {
                    "item": "结构清晰度",
                    "score_change": 10,
                    "evidence": "模块划分清晰,阅读顺序合理"
                },
                {
                    "item": "信息完整度",
                    "score_change": 10,
                    "evidence": "任职时间、职位、公司和项目字段完整"
                },
                {
                    "item": "证据表达",
                    "score_change": 15,
                    "evidence": "项目经历包含明确的背景、个人动作和量化结果(如缩短至1小时、缩减70%)"
                },
                {
                    "item": "一致性",
                    "score_change": 10,
                    "evidence": "技能、经历、项目和时间线相互一致"
                }
            ],
            "reason": "简历结构清晰,信息完整,项目描述具备充分的量化数据支撑,表达质量优秀。"
        }
    ],
    "match_score": 64.1,
    "overall_confidence": 0.49,
    "bonus_items": [
        {
            "dimension": "communication",
            "score": 95,
            "confidence": "high",
            "impact": 0.75,
            "evidence": "简历表达质量优秀,原始分95,超过80分基准"
        },
        {
            "dimension": "tech_power",
            "score": 82,
            "confidence": "medium",
            "impact": 0.48,
            "evidence": "硬技能原始分82,超过80分基准"
        }
    ],
    "risks": {
        "hard_constraint_risks": [],
        "confirmed_high_risks": [],
        "potential_risks": [
            {
                "dimension": "stability",
                "score": 40,
                "confidence": "medium",
                "impact": 2,
                "evidence": "最近一段工作经历任职仅3个月,低于12个月标准,存在近期稳定性风险"
            },
            {
                "dimension": "tech_power",
                "score": 82,
                "confidence": "medium",
                "impact": 0,
                "evidence": "核心硬性要求‘熟悉ARM\/MCU架构及C\/C++代码’、‘熟悉底层接口协议及仪器使用’、‘熟练使用AI工具’在简历中未体现"
            }
        ]
    },
    "missing_information": [
        "候选人期望薪资",
        "是否接受大小周(早9晚9)工作制",
        "具体到岗时间",
        "是否具备ARM\/MCU架构及C\/C++代码阅读能力",
        "是否熟悉UART\/I2C\/SPI\/USB等接口协议及示波器\/逻辑分析仪使用",
        "是否熟练使用AI工具(如GPT\/Copilot)辅助测试"
    ],
    "recommendation": "pending",
    "recommendation_reason": "insufficient_evidence"
}
composite_score composite_score
0
recommended_action recommended_action
output_key output_key
structured/parsed/resumes/1-6a688cff-15e8bf-003a41f298f9__widget_1704704635359_0.pdf.parsed.json.screening.json
状态 status
success
error_message error_message
无数据
raw_event raw_event
JSON
{
    "events": [
        {
            "eventName": "ObjectCreated:PutObject",
            "eventSource": "acs:oss",
            "eventTime": "2026-07-28T11:07:28.000Z",
            "eventVersion": "1.0",
            "oss": {
                "bucket": {
                    "arn": "acs:oss:cn-hangzhou:1748673497100614:langbowei-static",
                    "name": "langbowei-static",
                    "ownerIdentity": "1748673497100614",
                    "virtualBucket": ""
                },
                "object": {
                    "deltaSize": 10660,
                    "eTag": "D2658602E96645A77486B2E443C2EA3C",
                    "key": "parsed\/resumes\/1-6a688cff-15e8bf-003a41f298f9__widget_1704704635359_0.pdf.parsed.json",
                    "objectMeta": {
                        "mimeType": "application\/json"
                    },
                    "size": 10660
                },
                "ossSchemaVersion": "1.0",
                "ruleId": "ca5b3a7a3f9032c56d393bfb816e6376962c91d8"
            },
            "region": "cn-hangzhou",
            "requestParameters": {
                "sourceIPAddress": "172.16.0.155"
            },
            "responseElements": {
                "requestId": "6A688D6F4D9A4032359B5353"
            },
            "userIdentity": {
                "principalId": "300891235492433224"
            }
        }
    ]
}
创建时间 created_at
2026-07-28 19:09:46