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黄

黄家孟resume_parse_logs.name

初筛完成 1-6a6c3b82-15ab39-915d61d55e5b
19272063490resume_parse_logs.phone 专升本 · 南昌理工学院resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704704608270 / resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704704608271
销售工程师-深圳 resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704718033203 下载简历
综合评分 77 match_score
公式得分 78
公式计算
96*50%/0.95 + 40*20%/0.95 + 70*20%/0.95 + 75*5%/0.95 = 78分
推荐结论：待定 recommendation
关键优势 summary.key_strengths
  • 工业相机及视觉传感器技术能力完全覆盖岗位要求
  • 具备丰富的锂电/新能源行业视觉检测项目落地经验
  • 现场问题排查与SDK二次开发支撑能力突出
主要顾虑 summary.key_concerns
  • 最近一段工作经历不足24个月，历史平均任职时间较短
  • 简历中多处项目与工作经历时间线存在2025-2026年等未来时间异常
  • 未明确说明是否接受固定单休及具体到岗时间
推荐总结 summary.recommendation_summary
技术匹配度极高，能胜任技术型销售/支持工作，但因稳定性得分较低及简历时间线异常，建议面试重点核实离职原因与时间线笔误。
JD 要求 dimensions.tech_power.jd_requirement
硬性要求
技术型销售工程师，需具备视觉传感器、工业相机相关技术背景及现场支持能力。
简历满足情况 high dimensions.tech_power.resume_fulfillment
96 公式 51
公式计算
96*50%/0.95 = 51分
候选人拥有4年机器视觉与工业相机技术支持经验，精通GigE/USB相机、线扫/面阵/高速/短波红外相机，具备丰富的锂电行业视觉检测项目落地经验，技术能力高度匹配。
JD 要求 dimensions.stability.jd_requirement
稳定性
未明确说明，依据历史任职年限与稳定性规则评估。
简历满足情况 high dimensions.stability.resume_fulfillment
40 公式 8
公式计算
40*20%/0.95 = 8分
候选人有两段正式工作经历，最近一段任职约20个月，历史平均任职年限约2年。根据规则，最近一段大于12且小于等于24个月且历史均值小于等于2年，稳定性得分较低。
JD 要求 dimensions.salary_match.jd_requirement
薪资匹配
期望薪资范围9-15K。
简历满足情况 low dimensions.salary_match.resume_fulfillment
信息不足 （50）
候选人简历中未提供明确的期望薪资，信息缺失，不纳入综合分计算。
JD 要求 dimensions.pace_match.jd_requirement
节奏匹配
工作地点深圳，固定单休(早9晚6:30)。
简历满足情况 medium dimensions.pace_match.resume_fulfillment
70 公式 15
公式计算
70*20%/0.95 = 15分
候选人期望城市为深圳，地点匹配；具备自动化设备现场调试经验，适应相似工作节奏。但未明确说明是否接受固定单休及具体到岗时间，部分信息缺失。
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
75 公式 4
公式计算
75*5%/0.95 = 4分
简历模块清晰，项目经历采用STAR法则描述详实。但工作与项目经历时间线存在明显异常（多处出现2025、2026年等未来时间），存在笔误或矛盾。
处理概览
当前状态 初筛完成
投递时间 07-31 14:06:59
初筛时间 07-31 06:09
AI 模型 qwen3.7-plus
查看原始日志
简历获取
ID: 532
简历解析
ID: 579
简历初筛
ID: 558
JD 分析 jd_analysis
维度评分 dimensions
硬性要求 dimensions.tech_power.raw_score
96
公式 51
公式计算
96*50%/0.95 = 51分
稳定性 dimensions.stability.raw_score
40
公式 8
公式计算
40*20%/0.95 = 8分
薪资匹配 dimensions.salary_match.raw_score
信息不足
节奏匹配 dimensions.pace_match.raw_score
70
公式 15
公式计算
70*20%/0.95 = 15分
简历呈现 dimensions.communication.raw_score
75
公式 4
公式计算
75*5%/0.95 = 4分
硬性要求 high dimensions.tech_power.resume_fulfillment
96 公式 51
公式计算
96*50%/0.95 = 51分

候选人拥有4年机器视觉与工业相机技术支持经验，精通GigE/USB相机、线扫/面阵/高速/短波红外相机，具备丰富的锂电行业视觉检测项目落地经验，技术能力高度匹配。

稳定性 high dimensions.stability.resume_fulfillment
40 公式 8
公式计算
40*20%/0.95 = 8分

候选人有两段正式工作经历，最近一段任职约20个月，历史平均任职年限约2年。根据规则，最近一段大于12且小于等于24个月且历史均值小于等于2年，稳定性得分较低。

薪资匹配 low dimensions.salary_match.resume_fulfillment
信息不足 （50）

候选人简历中未提供明确的期望薪资，信息缺失，不纳入综合分计算。

节奏匹配 medium dimensions.pace_match.resume_fulfillment
70 公式 15
公式计算
70*20%/0.95 = 15分

候选人期望城市为深圳，地点匹配；具备自动化设备现场调试经验，适应相似工作节奏。但未明确说明是否接受固定单休及具体到岗时间，部分信息缺失。

简历呈现 high dimensions.communication.resume_fulfillment
75 公式 4
公式计算
75*5%/0.95 = 4分

简历模块清晰，项目经历采用STAR法则描述详实。但工作与项目经历时间线存在明显异常（多处出现2025、2026年等未来时间），存在笔误或矛盾。

综合评分 77 match_score
公式得分 78
公式计算
96*50%/0.95 + 40*20%/0.95 + 70*20%/0.95 + 75*5%/0.95 = 78分
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