人力资源咨询公司招聘实习生实习报告

人力资源咨询公司招聘实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家人力资源咨询公司担任实习生，主要负责人才测评项目执行与数据分析工作。核心工作成果包括完成120份简历筛选、设计并实施3场性格测评，收集有效数据并生成分析报告，其中85%的测评结果与岗位匹配度达80%以上。期间应用了SQL进行数据清洗，使用Excel构建了自动化评分模型，提升了报告产出效率40%。提炼出标准化的测评流程模板，涵盖候选人画像构建、面试题库优化等环节，可直接复制应用于同类项目。

二、实习内容及过程

实习目的主要是了解人力资源咨询行业的工作模式，特别是招聘模块里的项目执行流程。

实习单位是一家中等规模的咨询公司，业务集中在人才寻访和测评，客户多为互联网和制造业企业。

7月1号到7月10号，我跟着导师熟悉业务，主要接触简历筛选和岗位分析。导师给我发了本季度负责的50个岗位说明书，让我提炼关键能力要求，我用了两天时间，把每个岗位的核心胜任力用五到八个词概括，然后跟导师对细节，他教我如何从JD里剥离出可衡量的行为指标。期间遇到难题是有些岗位描述太空泛，比如“需要很强的沟通能力”，我就主动去公司官网找那些岗位的同事作品或者项目介绍，对比后改成“跨部门协调能力，能独立组织推广活动”，导师说这样更利于后续匹配简历。到10号结束，我独立完成了30个岗位的初筛标准制定，准确率在85%左右。

7月11号到7月25号，我开始参与项目执行，第一个任务是配合团队做一个销售类人才的测评项目。客户要找10个人，要求性格外向、抗压能力强。我负责筛选简历后，参与设计测评问卷，用了霍兰德兴趣测试和MBTI性格量表，还设计了压力情景模拟题。我们团队做了3轮筛选，第一轮简历初筛，留下150份；第二轮电话面试，留下60份；第三轮测评，最终给出40份报告。我负责收集测评数据，用Excel做了个数据看板，把各项得分跟客户要求的胜任力模型做交叉分析，发现候选人在“解决冲突”这一项普遍得分低，我就建议客户面试时重点考察这个维度。这个项目最后10个人都匹配上了，客户满意度挺高。

7月26号到8月15号，我独立负责一个技术岗位的招聘项目，客户要求有3年以上的Java开发经验，熟悉SpringBoot框架。我直接上手用SQL在数据库里筛选了800多条记录，然后开发了个Excel小程序，能自动匹配关键词，比如项目经验里有没有“SpringBoot”，简历里有没有“Java8”，跑了两天，把简历池从800条缩小到200条。但后面发现这200个人里，很多项目经验描述不清晰，我就学了用Python爬取LinkedIn上这些候选人的5个最近项目介绍，手动标注是否匹配，最后匹配度提升到65%，比单纯看简历准不少。期间还负责过客户反馈收集，用NPS问卷，结果60%的人觉得流程清晰，但40%觉得沟通不够及时。

8月16号到8月31号，我开始做总结复盘，整理了前半个月的测评项目数据，发现性格测试结果跟面试官评价的一致性只有70%，我就查阅了几个研究，了解到测评结果受情境因素的影响很大，比如候选人那天状态不好可能会测出偏差。导师建议我下次可以增加工作样本测试，比如给我一段代码让我改，或者做一个市场推广方案。最后我整理出一份《实习生工作手册》，把简历筛选、测评执行、数据报告的标准流程都写下来了，导师看了说比他当年实习时拿到的资料有用。

实习期间遇到的最大挑战是第一次独立负责项目时，完全不知道从何下手。客户催得紧，我硬着头皮先做了个方案，结果被导师大改了一版，主要问题是岗位分析太表面，没挖掘到客户的真实需求。我花了两天时间，主动加客户对接人的微信，约了两次咖啡，聊了客户现有团队的痛点和明年业务方向，最后方案才通过。学到的技能主要是如何从被动接受任务变成主动挖掘需求，还用了SQL和Python这些工具提升效率。取得的成果就是独立负责的项目最终完成，虽然时间有点赶，但客户反馈不错。这段经历让我意识到，咨询行业光会理论不行，得会沟通，还得懂点技术，不然数据时代早就被淘汰了。

实习单位的问题主要是管理比较混乱，实习生之间任务分配随意，有时一个人包揽好几个项目，另外就是培训机制不完善，没人系统教我们如何做有效的客户沟通，都是靠导师带一带。岗位匹配度这块，我观察到至少有20%的推荐会失败，原因很多，有时候是岗位描述本身含糊，有时候是候选人期望没谈透。

建议公司可以搞个实习生轮岗计划，让我们接触更多业务线，比如让我去市场部待一周，了解他们是怎么做活动的，这样回来写方案就不会只盯着招聘那点事儿。另外可以建立个案例库，把以前成功的项目资料都整理出来，新人可以直接参考，别每次都从零开始。

三、总结与体会

这8周实习，从7月1号到8月31号，像给我上了一堂最生动的招聘课。一开始我对人才测评那套东西挺模糊的，就觉得是做题，后来发现里面门道多着呢。最让我有成就感的是那个销售项目，我负责的数据分析直接帮团队把候选人池从150个人精准到40个，虽然最后选了10个，但客户说我们推荐的这批人后续业绩都挺稳的，这让我觉得之前那些加班到半夜整理简历、改测评题挺值的。

实习最大的收获是明白了什么叫“精准匹配”，以前觉得把人招来就行，现在知道得先研究岗位画像，再去看候选人画像，中间的差异点可能就是能不能长期留任的关键。导师教我用的“STAR原则”分析行为面试题，后来我面试那家公司时也这么用，结果面试官说我回答的案例比其他人都具体。这段经历直接让我把简历里“熟悉招聘流程”那块改成了“主导过B2B销售人才精准匹配项目，应用STAR原则提升面试通过率15%”，现在投简历都被人问细节。

行业给我的感觉就是越来越量化了，以前可能靠感觉，现在都得靠数据说话。我实习那会儿正好赶上一个AI简历筛选工具推广，公司内部也在讨论怎么把算法和人工结合，我回去查了资料，发现现在已经有公司在用NLP分析候选人的社交媒体言论了，这让我意识到，以后想做招聘这块，光懂HR理论不够，得懂点算法，至少得知道这些工具怎么用、有什么局限。下学期我打算报个劳动法的线上课，感觉现在项目里合同条款审核这块我帮不上太多忙。

从学生到职场人的感觉就是，以前觉得报告写得漂亮就行，现在知道报告得经得起推敲，客户要的是实实在在能解决问题的建议，而不是漂亮话。记得有一次我写测评分析时，为了凑数据把结论写得过于乐观，导师直接给我毙了，说客户一听就知道你在糊弄，现在写东西总得先问自己这结论有没有数据支撑。这种被“敲打”的感觉其实挺好，至少知道自己的不足在哪。下个月我要去考个初级人力资源管理师证，算是把实习收获先“固化”一下，免得毕业了全忘了。

看着那批销售候选人最后都去上班了，突然觉得挺有使命感的，虽然只是做了个中间人，但想到这些人去了合适的岗位，心里还是挺踏实的。这种帮人找到好工作的感觉，比单纯做研究要刺激多了。

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