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AI 赋能

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改版

腾讯人才简历库

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Screenshot of the main dashboard with gradients as background
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Question

核心目标

效率提升

缩短招聘经理简历筛选耗时30%+

(基准:当前平均2小时/100份)

精准度优化

通过AI赋能,匹配准确率从60%提升至85%+

(基于A/B测试验证)

体验升级

构建动态化、场景化的智能交互界面,

提升用户操作流畅度与情感认同

User Interviews

用户访谈

郑文锦

在搜索过程中,无论怎样调整搜索条件,都难以检索到契合自身需求的简历,致使招聘工作面临阻碍

郑婷雅

当前获取的简历与岗位需求之间存在显著偏差,契合程度极低,难以满足岗位对于人才的精准要求

冯云

搜索的简历,在关键信息呈现、内容完整性与匹配精准度上都存在不足,难以从中筛选出适配人才

冯艺莲

简历质量参差不齐、需投入大量时间进行初步筛选过滤,还需逐字研读每份留存简历,剖析候选人的工作经历、技能水平、职业发展轨迹等,整个过程繁琐且耗时费力

李豫卓

筛选过滤条件多,无法依据搜索关键词实现灵活调整。面对不同的招聘岗位和复杂的人才需求,无法及时、动态地匹配筛选规则

李世海

在执行搜索操作时,不记录过往的搜索习惯、搜索偏好,也不会留存此前使用的过滤条件以及系统预设的岗位要求

赵卓

未对已读简历与未读简历加以区分标识,难以直观辨别,增加了工作混乱度,容易引发重复阅读或遗漏重要简历等问题

钱若霖

搜索结果的排序规则过于传统,缺乏对复杂人才需求综合适配度的深度考量与分析,无法依据岗位需求、候选人技能、经验匹配度等多维度信息,实现智能的推荐排序

Question

用户研究与场景拆解

快速定位高匹配候选人、快速处理简历能力、人才分析解读

场景一:简历初筛

用户行为

输入岗位关键词,叠加多条件过滤

痛点与需求

筛选结果与需求偏差大,重复操作频繁

场景二:深度评估

用户行为

逐条解析候选人工作经历与技能

痛点与需求

信息密度高,认知负荷大,决策效率低

场景三:人才解读

用户行为

根据JD要求,匹配简历

痛点与需求

自动化标签与优先级排序, 协同效率低

AI能力与界面融合设计

智能语义搜索

技术实现:NLP意图识别 + 上下文联想

用户体验价值:支持自然语言查询(如“5年经验的拼多多产品体验设计师”),减少关键词组合负担

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自动化标签生成

技术实现:实体识别 + 聚类算法

用户体验价值:自动标记“985/211”“全栈开发”等标签,提升信息扫描效率

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动态简历评分

技术实现:机器学习模型(特征:项目成果、技能相关性)

用户体验价值:实时生成推荐度(0-5星)与雷达图,辅助快速决策

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个性化推荐流

技术实现:协同过滤 + 用户行为分析

用户体验价值:基于JD需求与用户历史行为偏好的多维度排序,推荐流精准度提升40%+

交互细节设计原则

渐进式披露

默认展示核心信息(匹配分、标签),点击展开详情(项目经历、技能树),平衡效率与深度

可控透明度:

支持AI权重调节(如“技能匹配权重50%→70%”),提供“推荐逻辑解释”(如“匹配原因:项目经历与JD重合度达80%”)

容错设计:

用户可标记“不相关简历”,系统记录反馈并优化模型,同步提供备选推荐

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AI Analysis

界面视觉升级要点

布局重构

1:4分屏设计:采用1:4分屏设计,左侧固定AI语义查询面板,右侧瀑布流展示简历卡片(单屏4-5份,留白提升20%)

信息降噪:核心信息提炼 + 操作功能简化 + 简历解读

高亮与弱化:高亮展示简历核心标签信息「985/211」「全栈开发」等核心技能标签”),弱化已读简历(对已读的简历整理文字灰色)

AI专属标识:为AI推荐内容添加角标(如🔥智能推荐),增强用户对AI功能的感知

色彩体系

主色调:科技蓝传递专业感,辅以神秘紫高亮AI交互点

无障碍对比:文本与背景对比度≥4.5:1(WCAG AA标准),兼容色弱模式

动效设计

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智能匹配动效

搜索关键词后,匹配简历卡片以“波纹扩散”效果动态排序

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反馈微交互

点击“AI智能推荐”时,信息流以渐显动画展开,突出神秘科技感

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情感化设计融入

调整筛选条件
或让我为您扩大范围?

呕吼~ 这里空空如也

思考中

哎呀~人才雷达暂时没捕捉到信号

错误处理人性化

情感化空状态:无结果时展示IP机器人插画与引导文案(如“调整筛选条件,或让我为您扩大范围?”)

​微交互情感激励

进度可视化魔法:搜索加载时嵌入品牌IP动态进度条,匹配完成触发“波纹扩散”动效,增强操作愉悦感。

情感化文案:替换机械提示语,例如「暂无简历」改为「哎呀~人才雷达暂时没捕捉到信号」等

风险与平衡点

过度依赖AI的风险

设计应对:保留传统筛选入口(如“高级筛选”折叠菜单),满足专家型用户需求

旧习惯迁移成本:

设计应对:新增“新手引导”浮层,分步介绍AI功能,提供传统模式与智能模式对比案例提供“AI智能推荐”开关

DEMO

演示方案

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Tencent AI

AI+ 赋能招聘多场景
面试出题&腾讯面呗

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