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杜

杜思恺resume_parse_logs.name

初筛完成 1-6a9e1f9d-1534d7-d9c39a90f3db
17303961161resume_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 92 match_score
公式得分 93
公式计算
100*50%/0.75 + 75*20%/0.75 + 95*5%/0.75 = 93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VM/VP/VT/Halcon等视觉平台，具备丰富的硬件选型与复杂打光方案设计经验
  • 项目成果显著：主导多个高精度视觉检测与对位贴合项目，具备AI深度学习应用经验，技术深度与广度兼备
主要顾虑 summary.key_concerns
  • 期望薪资未知：简历未提供期望薪资，需后续沟通确认是否在10-15K预算内
  • 工作节奏接受度未知：岗位为月休4天（单休）且需中短期出差，候选人未明确表态是否接受
推荐总结 summary.recommendation_summary
技术匹配度极高，稳定性良好，简历呈现质量优秀。薪资与节奏信息缺失不影响技术评估，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，具备扎实光学基础与打光方案能力，熟悉通信协议与PLC对接，有3D/AI经验优先。
简历满足情况 high dimensions.tech_power.resume_fulfillment
100 公式 67
公式计算
100*50%/0.75 = 67分
2.5年视觉项目经验，熟练使用VM/VP/VT/Halcon，主导多个复杂打光与高精度检测项目，具备VT深度学习(AI)经验，完全满足并超出核心要求。
JD 要求 dimensions.stability.jd_requirement
稳定性
未明确说明，依据历史任职年限评估。
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
最近一段正式工作任职约31个月（>24个月），表现稳定。
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，不纳入综合分计算。
JD 要求 dimensions.pace_match.jd_requirement
节奏匹配
苏州办公，月休4天（单休），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 （50）
候选人未说明当前城市，未明确是否接受单休及出差安排，信息缺失，不纳入综合分计算。
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，项目经历详细描述背景、动作与结果，数据详实，技能与经历一致，呈现质量极高。
处理概览
当前状态 初筛完成
投递时间 09-07 10:21:19
初筛时间 09-07 02:23
AI 模型 qwen3.7-plus
查看原始日志
简历获取
ID: 841
简历解析
ID: 910
简历初筛
ID: 886
JD 分析 jd_analysis
维度评分 dimensions
硬性要求 dimensions.tech_power.raw_score
100
公式 67
公式计算
100*50%/0.75 = 67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
100 公式 67
公式计算
100*50%/0.75 = 67分

2.5年视觉项目经验，熟练使用VM/VP/VT/Halcon，主导多个复杂打光与高精度检测项目，具备VT深度学习(AI)经验，完全满足并超出核心要求。

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

最近一段正式工作任职约31个月（>24个月），表现稳定。

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，不纳入综合分计算。

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

候选人未说明当前城市，未明确是否接受单休及出差安排，信息缺失，不纳入综合分计算。

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，项目经历详细描述背景、动作与结果，数据详实，技能与经历一致，呈现质量极高。

综合评分 92 match_score
公式得分 93
公式计算
100*50%/0.75 + 75*20%/0.75 + 95*5%/0.75 = 93分
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