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程

程乐伟resume_parse_logs.name

初筛完成 1-6a954d3d-1570a5-f0f21ae26c12
13137383853resume_parse_logs.phone 本科 · 郑州工业应用技术学院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 83 match_score
公式得分 84
公式计算
95*50%/0.95 + 75*20%/0.95 + 63*20%/0.95 + 95*5%/0.95 = 84分
推荐结论：强烈推荐 recommendation
关键优势 summary.key_strengths
  • 核心技能完全覆盖，熟练掌握视觉平台操作、硬件选型及PLC对接
  • 具备AI视觉应用经验，有深度学习模型部署及复杂表面打光方案设计能力
主要顾虑 summary.key_concerns
  • 期望薪资面议，需后续沟通确认是否在预算范围内
  • 未明确说明是否接受苏州工作地点及月休4天（单休）的工作节奏
推荐总结 summary.recommendation_summary
技术能力与项目经验高度契合岗位要求，稳定性良好，建议推进面试并确认薪资及工作节奏意愿。
JD 要求 dimensions.tech_power.jd_requirement
硬性要求
2年以上机器视觉项目经验，掌握视觉平台操作配置，具备扎实光学基础与打光方案设计能力，熟悉通信协议并对接PLC，有3D或AI经验优先。
简历满足情况 high dimensions.tech_power.resume_fulfillment
95 公式 50
公式计算
95*50%/0.95 = 50分
候选人拥有2年1个月机器视觉经验，非纯售后。熟练使用VisionMaster/VisionPro搭建检测流程，多次独立完成相机、镜头、光源选型及复杂打光方案。熟练掌握TCP/IP对接PLC。在电脑后盖项目中使用了VisionTrain进行深度学习模型部署，命中AI加分项。项目成果数据详实，技术高度匹配。
JD 要求 dimensions.stability.jd_requirement
稳定性
岗位未明确稳定性要求，默认评估候选人的历史任职时长与稳定性模式。
简历满足情况 medium dimensions.stability.resume_fulfillment
75 公式 16
公式计算
75*20%/0.95 = 16分
候选人最近一段正式工作经历为石家庄新导智能科技有限公司（2024.5-2026.6），任职时长约25个月，超过24个月，直接视为稳定。
JD 要求 dimensions.salary_match.jd_requirement
薪资匹配
岗位薪资范围为10-15K。
简历满足情况 low dimensions.salary_match.resume_fulfillment
信息不足 （50）
候选人期望薪资为“面议”，未提供具体期望数字，信息缺失，无法直接评估匹配度。
JD 要求 dimensions.pace_match.jd_requirement
节奏匹配
工作地点苏州，月休4天（单休），早9晚6:30，需适应中短期出差。
简历满足情况 medium dimensions.pace_match.resume_fulfillment
63 公式 13
公式计算
63*20%/0.95 = 13分
候选人明确表达可接受异地出差，且一周内可到岗，获得正向加分。但当前所在城市未知，且未明确说明是否接受苏州工作地点及月休4天（单休）的工作安排，部分关键意愿缺失。
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
95 公式 5
公式计算
95*5%/0.95 = 5分
简历模块清晰，阅读顺序合理，关键字段完整。项目经历采用STAR法则，详细描述了背景、个人动作和量化结果，技能与经历高度一致，呈现质量极高。
处理概览
当前状态 初筛完成
投递时间 08-31 17:45:34
初筛时间 08-31 09:47
AI 模型 qwen3.7-plus
查看原始日志
简历获取
ID: 814
简历解析
ID: 884
简历初筛
ID: 860
JD 分析 jd_analysis
维度评分 dimensions
硬性要求 dimensions.tech_power.raw_score
95
公式 50
公式计算
95*50%/0.95 = 50分
稳定性 dimensions.stability.raw_score
75
公式 16
公式计算
75*20%/0.95 = 16分
薪资匹配 dimensions.salary_match.raw_score
信息不足
节奏匹配 dimensions.pace_match.raw_score
63
公式 13
公式计算
63*20%/0.95 = 13分
简历呈现 dimensions.communication.raw_score
95
公式 5
公式计算
95*5%/0.95 = 5分
硬性要求 high dimensions.tech_power.resume_fulfillment
95 公式 50
公式计算
95*50%/0.95 = 50分

候选人拥有2年1个月机器视觉经验，非纯售后。熟练使用VisionMaster/VisionPro搭建检测流程，多次独立完成相机、镜头、光源选型及复杂打光方案。熟练掌握TCP/IP对接PLC。在电脑后盖项目中使用了VisionTrain进行深度学习模型部署，命中AI加分项。项目成果数据详实，技术高度匹配。

稳定性 medium dimensions.stability.resume_fulfillment
75 公式 16
公式计算
75*20%/0.95 = 16分

候选人最近一段正式工作经历为石家庄新导智能科技有限公司（2024.5-2026.6），任职时长约25个月，超过24个月，直接视为稳定。

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

候选人期望薪资为“面议”，未提供具体期望数字，信息缺失，无法直接评估匹配度。

节奏匹配 medium dimensions.pace_match.resume_fulfillment
63 公式 13
公式计算
63*20%/0.95 = 13分

候选人明确表达可接受异地出差，且一周内可到岗，获得正向加分。但当前所在城市未知，且未明确说明是否接受苏州工作地点及月休4天（单休）的工作安排，部分关键意愿缺失。

简历呈现 high dimensions.communication.resume_fulfillment
95 公式 5
公式计算
95*5%/0.95 = 5分

简历模块清晰，阅读顺序合理，关键字段完整。项目经历采用STAR法则，详细描述了背景、个人动作和量化结果，技能与经历高度一致，呈现质量极高。

综合评分 83 match_score
公式得分 84
公式计算
95*50%/0.95 + 75*20%/0.95 + 63*20%/0.95 + 95*5%/0.95 = 84分
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