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王

王亚辉resume_parse_logs.name

初筛完成 1-6a6890b7-15e8bf-41972694a542
13175062722resume_parse_logs.phone 本科 · 河南理工大学万方科技学院resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704704608270 / resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704704608271
测试经理 resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704718033203 下载简历
综合评分 65 match_score
公式得分 80
公式计算
100*50%/0.8 + 40*20%/0.8 + 60*5%/0.8 + 65*5%/0.8 = 80分
推荐结论：待定 recommendation
关键优势 summary.key_strengths
  • 9年测试经验，嵌入式与硬件测试项目经验丰富，核心技能高度匹配
  • 具备自动化测试架构设计与团队管理经验，有复杂项目交付成果
  • 有相机、图像质量及信号完整性等岗位加分项经验
主要顾虑 summary.key_concerns
  • 期望薪资27k-35k超出岗位预算15-25k，存在薪资风险
  • 历史多段任职时间较短，稳定性评分低于基准线
  • 未说明是否接受苏州线下办公、大小周(早9晚9)及AI工具使用要求
推荐总结 summary.recommendation_summary
技术能力匹配度高，但存在薪资超预算、稳定性确认高风险及多项关键信息缺失，建议进入pending状态进行人工核实。
JD 要求 dimensions.tech_power.jd_requirement
硬性要求
5年以上嵌入式固件或硬件产品测试经验，熟悉ARM/MCU/C/C++/RTOS，熟悉接口协议及示波器，熟练使用Python/C++/Shell，必须熟练使用AI工具辅助测试。
简历满足情况 medium dimensions.tech_power.resume_fulfillment
100 公式 63
公式计算
100*50%/0.8 = 63分
具备9年相关经验，熟练掌握Python/Shell/C++及示波器，有丰富嵌入式与硬件测试项目经验，命中多项加分项。但简历未提及AI工具使用经验，且ARM/MCU/RTOS细节证据不足，故置信度为medium。
JD 要求 dimensions.stability.jd_requirement
稳定性
岗位未明确稳定性要求，按通用标准评估历史任职时长与当前任职时长。
简历满足情况 high dimensions.stability.resume_fulfillment
40 公式 10
公式计算
40*20%/0.8 = 10分
最近一段任职约13个月，但历史四段任职中有两段不足1年，历史平均任职年限为1.75年，低于通过标准，稳定性存在确认高风险。
JD 要求 dimensions.salary_match.jd_requirement
薪资匹配
期望薪资范围15-25K。
简历满足情况 high dimensions.salary_match.resume_fulfillment
60 公式 4
公式计算
60*5%/0.8 = 4分
候选人期望薪资27k-35k，下限27k高于预算上限25k约8%，属于高于上限5%-15%区间，存在薪资匹配潜在风险。
JD 要求 dimensions.pace_match.jd_requirement
节奏匹配
工作地点苏州-展业大厦，大小周(早9晚9)，期望到岗日期2026-08-31。
简历满足情况 low dimensions.pace_match.resume_fulfillment
信息不足 （50）
候选人期望城市为杭州，且简历未说明是否接受苏州线下办公、大小周及早9晚9节奏，也未提供到岗时间，关键信息缺失，无法评估。
JD 要求 dimensions.communication.jd_requirement
简历呈现
此项为简历信息表达质量评估，JD无直接要求。
简历满足情况 high dimensions.communication.resume_fulfillment
65 公式 4
公式计算
65*5%/0.8 = 4分
简历模块划分清晰，项目经历包含背景、动作与量化结果，但文本中存在大量无业务含义的乱码字符，严重影响阅读体验，扣除相应分数。
处理概览
当前状态 初筛完成
投递时间 07-28 19:21:28
初筛时间 07-28 11:25
AI 模型 qwen3.7-plus
查看原始日志
简历获取
ID: 398
简历解析
ID: 450
简历初筛
ID: 430
JD 分析 jd_analysis
维度评分 dimensions
硬性要求 dimensions.tech_power.raw_score
100
公式 63
公式计算
100*50%/0.8 = 63分
稳定性 dimensions.stability.raw_score
40
公式 10
公式计算
40*20%/0.8 = 10分
薪资匹配 dimensions.salary_match.raw_score
60
公式 4
公式计算
60*5%/0.8 = 4分
节奏匹配 dimensions.pace_match.raw_score
信息不足
简历呈现 dimensions.communication.raw_score
65
公式 4
公式计算
65*5%/0.8 = 4分
硬性要求 medium dimensions.tech_power.resume_fulfillment
100 公式 63
公式计算
100*50%/0.8 = 63分

具备9年相关经验，熟练掌握Python/Shell/C++及示波器，有丰富嵌入式与硬件测试项目经验，命中多项加分项。但简历未提及AI工具使用经验，且ARM/MCU/RTOS细节证据不足，故置信度为medium。

稳定性 high dimensions.stability.resume_fulfillment
40 公式 10
公式计算
40*20%/0.8 = 10分

最近一段任职约13个月，但历史四段任职中有两段不足1年，历史平均任职年限为1.75年，低于通过标准，稳定性存在确认高风险。

薪资匹配 high dimensions.salary_match.resume_fulfillment
60 公式 4
公式计算
60*5%/0.8 = 4分

候选人期望薪资27k-35k，下限27k高于预算上限25k约8%，属于高于上限5%-15%区间，存在薪资匹配潜在风险。

节奏匹配 low dimensions.pace_match.resume_fulfillment
信息不足 （50）

候选人期望城市为杭州，且简历未说明是否接受苏州线下办公、大小周及早9晚9节奏，也未提供到岗时间，关键信息缺失，无法评估。

简历呈现 high dimensions.communication.resume_fulfillment
65 公式 4
公式计算
65*5%/0.8 = 4分

简历模块划分清晰，项目经历包含背景、动作与量化结果，但文本中存在大量无业务含义的乱码字符，严重影响阅读体验，扣除相应分数。

综合评分 65 match_score
公式得分 80
公式计算
100*50%/0.8 + 40*20%/0.8 + 60*5%/0.8 + 65*5%/0.8 = 80分
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