智能招聘項目簡介XX科技股份有限公司編制目錄TOC\o"1-2"\h\u智能招聘項目背景 3客戶情況及市場情況 31. 客戶情況 32. 市場情況 3技術選型 4項目團隊構成 5團隊成員技能需求 6

智能招聘項目背景在招聘渠道與工具日益多樣化、簡歷數量越來越龐大的今天，依靠傳統的招聘方式已經無法滿足企業對于人才的招聘需求。想要有效整合、利用招聘資源、提高招聘效率，企業需要更加高效智能的招聘解決方案。在此背景下，運用大數據技術進行招聘，成了未來5～10年內塑造招聘行業的重要趨勢之一。基于海量人才數據，通過機器學習算法進行簡歷信息的及時跟進，提供人才庫及人脈內推等產品幫助企業整合招聘資源；并利用大數據技術，通過個性化搜索推薦等服務為企業更高效地匹配合適的候選人，提升招聘效率。同時，通過建立的海量企業用戶畫像，在選人、育人、用人、留人等方向提供數據BI（商務智能）服務，為企業人力資源決策提供關鍵性支持。客戶情況及市場情況客戶情況傳統招聘主要在線上運用各類招聘網站及APP，在線下通過現場招聘會及校園招聘，也有些企業會根據自身情況使用獵頭及RPO（招聘流程外包）進行招聘。總體來說，運用傳統招聘模式進行招聘，招聘資源難以有效整合，企業積累的簡歷資源也無法及時盤活利用；且傳統招聘工具效率較為低下，搜索、篩選簡歷，溝通候選人時都需要花費人力資源經理大量的時間與人力成本；傳統招聘無法智能化、數據化管理，積累的招聘數據只能簡單以Excel或Word形式錄入，難以進行更深層次的分析處理來為后續人力資源決策做出有力支持。市場情況在線求職者付費服務使用情況中，求職者的付費習慣正在養成，2019年第3季度與2018年同期比，沒有使用過付費服務的用戶在2019年第3季略有減少，因3季度，實習生以及其他求職者將在金九銀十階段辭職尋找新工作，求職者眾多且扎堆，因此為了盡快找到工作，求職者對簡歷、職業咨詢與規劃、課程培訓等服務付費使用較多。因此在付費求職服務平臺受關注的背后，未來求職增值付費領域廠商可大展手腳，對求職者的求職信息、職業技能培訓、求職指導需求不容忽視。

2019年第3季度求職招聘者最常用的求職招聘渠道為招聘APP及網站，比例達半數以上；其次為社交媒體/公眾號。海歸與雇主對于國內招聘APP及網站的認可度仍較高。如BOSS直聘等新興媒體形式擁有很強的資源整合能力和很強的時效性，招聘資訊更新快、專業匹配度也高，用戶增長勢頭良好。伴隨移動互聯網的普及和下沉，移動互聯網新興求職類APP層出不窮，給求職者提供了更便利的服務、更多樣的選擇。此外還提升了對社交媒體/公眾號等招聘渠道的重視度。在當前主要的五種互聯網招聘平臺模式當中，綜合信息招聘平臺是眾多求職者的首選，占比達48.5%；其次是分類信息招聘平臺，占比為33.4%；垂直類招聘平臺排在第三位，占比為28.7%；社交招聘平臺與新型招聘平臺比例相差不大，約為二成。綜合信息招聘平臺成立的時間普遍較長，長時間積累的廣泛用戶是其排在首位的主要原因，但其他幾種模式的平臺成長速度也非常快，綜合平臺的先發優勢越來越弱。技術選型CDH/FlumeKafka 數據采集，結合數據流技術對接各類應用系統及數據庫的數據資源CDH/HDFS 文件類數據整合與存儲，HADOOP技術路線CDH/HBASE 格式類數據整合與存儲，HADOOP技術路線CDH/HIVE 數據清洗HADOOP 數據清洗工具CDH/SPARK 離線數據開發及處理FLINK 實時數據開發及處理CDH/SPARK 數據服務及安全CDH/YARN+CM 數據負載及集群管理CDH/HIVESparkML 數據分析及智能TABLEAU 針對數據分析及智能提供自助式或嵌入式的可視化分析圖表ELASTICSEARCH 針對數據分析及智能提供面向用戶的全局數據探索或面向應用的全局數據搜索HADOOPYARN 針對數據服務及安全類應用的定制開發提供微服務運行環境技術管理工具項目團隊構成姓名性別學歷職稱專業工作單位項目中的分工每年工作時間(月)簽字成員A男本科高級大數據工程師應用電子技術XX科技股份有限公司項目管理12成員B男本科高級大數據工程師體育醫學技術總監12成員C男本科中級軟件工程師計算機科學與技術軟件開發12成員D男本科高級大數據講師計算機科學與技術軟件開發12成員E男本科中級軟件工程師數學與應用數學軟件開發12成員F男本科高級運維工程師信息管理架構設計12團隊成員技能需求成員A擅長：負責企業級云計算、大數據平臺項目，大數據應用開發項目的立項、論證、驗收等項目過程管理，云計算和大數據相關通識性培訓。項目經歷：區域醫療云計算中心、重慶三峽銀行大數據平臺、電信分析云項目、重慶移動業務支撐大數據平臺建設。長期從事技術管理工作，對技術團隊的管理和認識有自己獨到的見解，善于將人員提升和管理經營有機結合。擅長技術：Windows、Linux、Exchange、數據庫、Hadoop、項目管理等系統開發與管理。擅長技術：網絡通信、網絡安全、數據庫操作、duilib、c/c++。擅長技術：Python爬蟲程序開發、Python數據分析、Linux系統管理、大數據存儲與管理、Hadoop大數據開發、Scala函數式編程、數據挖掘、云計算平臺架構、Excel高級數據分析、圖像識別、機器學習、分布式計算、數據可視化分析等。擅長技術：R語言統計分析、Excel數據分析、Qlik數據可視化、數據可視化建模、概率論與數理統計。曾在上海惠普、IBM、MOTO