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王

王嘉诚resume_parse_logs.name

初筛完成 1-6a8c09f1-1570a5-f90c465462e2
15514249583resume_parse_logs.phone 本科 · 河南工业大学resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704704608270 / resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704704608271
高级视觉工程师-苏州 resume_fetch_logs.raw_data.data._widget_1704718033203 下载简历
综合评分 86 match_score
公式得分 88
公式计算
92*50%/0.75 + 75*20%/0.75 + 95*5%/0.75 = 88分
推荐结论：强烈推荐 recommendation
关键优势 summary.key_strengths
  • 核心视觉技能完全覆盖，熟练掌握主流视觉软件及C#二次开发
  • 具备丰富的光学硬件选型与复杂打光方案设计经验
  • 项目经历详实，涵盖多个高复杂度工业检测场景且成果明确
主要顾虑 summary.key_concerns
  • 候选人未提供期望薪资，无法评估与10-15K预算的匹配度
  • 未明确说明是否接受苏州工作地点及月休4天的工作安排
  • 最近一段工作经历包含在校时间，正式工作年限需进一步核实
推荐总结 summary.recommendation_summary
候选人技术实力突出，项目经验与JD高度契合，简历呈现质量高。虽薪资与部分节奏信息缺失，但不影响技术主导的综合评价，建议推进面试并核实相关意愿。
JD 要求 dimensions.tech_power.jd_requirement
硬性要求
2年以上机器视觉项目经验，熟练掌握视觉平台操作、光学基础与硬件选型、通信协议及PLC对接，具备3D或AI经验者优先。
简历满足情况 high dimensions.tech_power.resume_fulfillment
92 公式 61
公式计算
92*50%/0.75 = 61分
完全满足。具备2年以上视觉项目经验，熟练使用Halcon/VisionMaster/VisionPro及C#二次开发；有丰富的相机、镜头、光源选型及复杂打光方案经验；熟悉TCP/IP、Modbus及PLC通讯；了解深度学习工具。
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 medium dimensions.stability.resume_fulfillment
75 公式 20
公式计算
75*20%/0.75 = 20分
最近一段工作经历为2024.04-2026.08，时长超24个月，视为稳定。但入职时间早于本科毕业时间（2025.06），包含在校实习或提前转正推断，故置信度为medium。
JD 要求 dimensions.salary_match.jd_requirement
薪资匹配
10-15K
简历满足情况 low dimensions.salary_match.resume_fulfillment
信息不足 （50）
候选人未提供期望薪资，信息缺失，无法评估匹配度。
JD 要求 dimensions.pace_match.jd_requirement
节奏匹配
苏州工作，月休4天，适应中短期出差，无需长期驻场。
简历满足情况 low dimensions.pace_match.resume_fulfillment
信息不足 （55）
明确接受出差（+5分），但未说明当前城市及是否接受苏州，未说明是否接受月休4天，关键意愿缺失，置信度为low。
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
95 公式 6
公式计算
95*5%/0.75 = 6分
简历模块清晰，字段完整；项目经历采用背景-需求-任务-职责结构，逻辑严密，技术细节与成果数据详实，无矛盾信息。
处理概览
当前状态 初筛完成
投递时间 08-24 17:08:02
初筛时间 08-24 09:10
AI 模型 qwen3.7-plus
查看原始日志
简历获取
ID: 749
简历解析
ID: 815
简历初筛
ID: 791
JD 分析 jd_analysis
维度评分 dimensions
硬性要求 dimensions.tech_power.raw_score
92
公式 61
公式计算
92*50%/0.75 = 61分
稳定性 dimensions.stability.raw_score
75
公式 20
公式计算
75*20%/0.75 = 20分
薪资匹配 dimensions.salary_match.raw_score
信息不足
节奏匹配 dimensions.pace_match.raw_score
信息不足
简历呈现 dimensions.communication.raw_score
95
公式 6
公式计算
95*5%/0.75 = 6分
硬性要求 high dimensions.tech_power.resume_fulfillment
92 公式 61
公式计算
92*50%/0.75 = 61分

完全满足。具备2年以上视觉项目经验，熟练使用Halcon/VisionMaster/VisionPro及C#二次开发；有丰富的相机、镜头、光源选型及复杂打光方案经验；熟悉TCP/IP、Modbus及PLC通讯；了解深度学习工具。

稳定性 medium dimensions.stability.resume_fulfillment
75 公式 20
公式计算
75*20%/0.75 = 20分

最近一段工作经历为2024.04-2026.08，时长超24个月，视为稳定。但入职时间早于本科毕业时间（2025.06），包含在校实习或提前转正推断，故置信度为medium。

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

候选人未提供期望薪资，信息缺失，无法评估匹配度。

节奏匹配 low dimensions.pace_match.resume_fulfillment
信息不足 （55）

明确接受出差（+5分），但未说明当前城市及是否接受苏州，未说明是否接受月休4天，关键意愿缺失，置信度为low。

简历呈现 high dimensions.communication.resume_fulfillment
95 公式 6
公式计算
95*5%/0.75 = 6分

简历模块清晰，字段完整；项目经历采用背景-需求-任务-职责结构，逻辑严密，技术细节与成果数据详实，无矛盾信息。

综合评分 86 match_score
公式得分 88
公式计算
92*50%/0.75 + 75*20%/0.75 + 95*5%/0.75 = 88分
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