智能招聘项目简介

智能招聘项目简介XX科技股份有限公司编制目录TOC\o"1-2"\h\u智能招聘项目背景 3客户情况及市场情况 31. 客户情况 32. 市场情况 3技术选型 4项目团队构成 5团队成员技能需求 6

智能招聘项目背景在招聘渠道与工具日益多样化、简历数量越来越庞大的今天，依靠传统的招聘方式已经无法满足企业对于人才的招聘需求。想要有效整合、利用招聘资源、提高招聘效率，企业需要更加高效智能的招聘解决方案。在此背景下，运用大数据技术进行招聘，成了未来5～10年内塑造招聘行业的重要趋势之一。基于海量人才数据，通过机器学习算法进行简历信息的及时跟进，提供人才库及人脉内推等产品帮助企业整合招聘资源；并利用大数据技术，通过个性化搜索推荐等服务为企业更高效地匹配合适的候选人，提升招聘效率。同时，通过建立的海量企业用户画像，在选人、育人、用人、留人等方向提供数据BI（商务智能）服务，为企业人力资源决策提供关键性支持。客户情况及市场情况客户情况传统招聘主要在线上运用各类招聘网站及APP，在线下通过现场招聘会及校园招聘，也有些企业会根据自身情况使用猎头及RPO（招聘流程外包）进行招聘。总体来说，运用传统招聘模式进行招聘，招聘资源难以有效整合，企业积累的简历资源也无法及时盘活利用；且传统招聘工具效率较为低下，搜索、筛选简历，沟通候选人时都需要花费人力资源经理大量的时间与人力成本；传统招聘无法智能化、数据化管理，积累的招聘数据只能简单以Excel或Word形式录入，难以进行更深层次的分析处理来为后续人力资源决策做出有力支持。市场情况在线求职者付费服务使用情况中，求职者的付费习惯正在养成，2019年第3季度与2018年同期比，没有使用过付费服务的用户在2019年第3季略有减少，因3季度，实习生以及其他求职者将在金九银十阶段辞职寻找新工作，求职者众多且扎堆，因此为了尽快找到工作，求职者对简历、职业咨询与规划、课程培训等服务付费使用较多。因此在付费求职服务平台受关注的背后，未来求职增值付费领域厂商可大展手脚，对求职者的求职信息、职业技能培训、求职指导需求不容忽视。

2019年第3季度求职招聘者最常用的求职招聘渠道为招聘APP及网站，比例达半数以上；其次为社交媒体/公众号。海归与雇主对于国内招聘APP及网站的认可度仍较高。如BOSS直聘等新兴媒体形式拥有很强的资源整合能力和很强的时效性，招聘资讯更新快、专业匹配度也高，用户增长势头良好。伴随移动互联网的普及和下沉，移动互联网新兴求职类APP层出不穷，给求职者提供了更便利的服务、更多样的选择。此外还提升了对社交媒体/公众号等招聘渠道的重视度。在当前主要的五种互联网招聘平台模式当中，综合信息招聘平台是众多求职者的首选，占比达48.5%；其次是分类信息招聘平台，占比为33.4%；垂直类招聘平台排在第三位，占比为28.7%；社交招聘平台与新型招聘平台比例相差不大，约为二成。综合信息招聘平台成立的时间普遍较长，长时间积累的广泛用户是其排在首位的主要原因，但其他几种模式的平台成长速度也非常快，综合平台的先发优势越来越弱。技术选型CDH/FlumeKafka 数据采集，结合数据流技术对接各类应用系统及数据库的数据资源CDH/HDFS 文件类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HBASE 格式类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HIVE 数据清洗HADOOP 数据清洗工具CDH/SPARK 离线数据开发及处理FLINK 实时数据开发及处理CDH/SPARK 数据服务及安全CDH/YARN+CM 数据负载及集群管理CDH/HIVESparkML 数据分析及智能TABLEAU 针对数据分析及智能提供自助式或嵌入式的可视化分析图表ELASTICSEARCH 针对数据分析及智能提供面向用户的全局数据探索或面向应用的全局数据搜索HADOOPYARN 针对数据服务及安全类应用的定制开发提供微服务运行环境技术管理工具项目团队构成姓名性别学历职称专业工作单位项目中的分工每年工作时间(月)签字成员A男本科高级大数据工程师应用电子技术XX科技股份有限公司项目管理12成员B男本科高级大数据工程师体育医学技术总监12成员C男本科中级软件工程师计算机科学与技术软件开发12成员D男本科高级大数据讲师计算机科学与技术软件开发12成员E男本科中级软件工程师数学与应用数学软件开发12成员F男本科高级运维工程师信息管理架构设计12团队成员技能需求成员A擅长：负责企业级云计算、大数据平台项目，大数据应用开发项目的立项、论证、验收等项目过程管理，云计算和大数据相关通识性培训。项目经历：区域医疗云计算中心、重庆三峡银行大数据平台、电信分析云项目、重庆移动业务支撑大数据平台建设。长期从事技术管理工作，对技术团队的管理和认识有自己独到的见解，善于将人员提升和管理经营有机结合。擅长技术：Windows、Linux、Exchange、数据库、Hadoop、项目管理等系统开发与管理。擅长技术：网络通信、网络安全、数据库操作、duilib、c/c++。擅长技术：Python爬虫程序开发、Python数据分析、Linux系统管理、大数据存储与管理、Hadoop大数据开发、Scala函数式编程、数据挖掘、云计算平台架构、Excel高级数据分析、图像识别、机器学习、分布式计算、数据可视化分析等。擅长技术：R语言统计分析、Excel数据分析、Qlik数据可视化、数据可视化建模、概率论与数理统计。曾在上海惠普、IBM、MOTO