CN109726974A - 智能招聘方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种智能招聘方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。本方案对通过初步筛选的应聘人员进行智能面试，并基于人工智能对体现应聘人员所具有能力的智能面试信息进行分析，在分析出应聘人员所具有能力符合面试要求时，才进行线下面试；节省了面试双方的沟通时间，提高了招聘效率。
Description
技术领域
本发明主要涉及通信交互技术领域，具体地说，涉及一种智能招聘方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
目前市面上的招聘主要通过应聘人员主动投递简历或填写信息到招聘方，招聘方根据简历或信息与其招聘岗位的匹配程度，初步判断应聘人员是否适合，若适合则通过面对面的方式或电话的方式与应聘人员进一步沟通。因简历或信息由应聘人员主动呈现，可能导致初步判断适合与否并不准确；尤其对于销售、业务类岗位的招聘，因此类岗位对现场反应能力要求较高，通过简历或信息很难判断出应聘人员是否具有此类能力；而出现通过简历初步判断适合，但是在后续沟通过程中，应聘人员所展现的能力却与简历或信息所呈现的内容完全不一致的情况；浪费了面试双方后续沟通的时间，招聘效率低。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种智能招聘方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中中在初步判断简历和岗位匹配后进行线下面试沟通，容易出现应聘人员的简历信息与其能力不一致性，浪费面试双方时间，招聘效率低的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种智能招聘方法，所述智能招聘方法包括以下步骤：
接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
优选地，所述基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试的步骤包括：
基于人工智能逐类将所述智能面试信息和对应的预设参考信息对比，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并根据各所述面试评分确定综合评分，判断所述综合评分是否大于预设参考评分；
若所述综合评分大于预设参考评分，将各类所述智能面试信息、各面试评分、综合评分以及应聘信息一并生成智能面试结果，并为所述智能面试结果分配面试通过标识符；
将所述智能面试结果传输到招聘人员对应终端，以供招聘人员根据面试结果对应聘人员进行线下面试。
优选地，多类所述智能面试信息均包括语义信息和情感信息，预设参考信息包括参考语义和参考情感；
所述基于人工智能逐类将所述智能面试信息和对应的预设参考信息对比，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并根据所述面试评分确定综合评分的步骤包括：
基于人工智能逐类对所述语义信息进行分析，确定各所述语义信息和对应的参考语义的相似度，生成各类语义相似度评分；
基于人工智能逐类对所述情感信息进行分析，确定各所述情感信息和对应的参考情感的相似度，生成各类情感相似度评分；
对各类所述语义相似度评分和情感相似度评分评估，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并对各所述面试评分进行权重整合，生成各类所述智能面试信息的综合评分。
优选地，所述对所述应聘人员进行线下面试的步骤之后包括：
接收所述线下面试的线下面试结果，并根据所述线下面试结果中携带的标识符判定所述线下面试通过时，为所述应聘人员分配员工工号，并将所述智能面试结果与员工工号建立映射关系；
接收与所述员工工号对应的评价信息，并根据所述评价信息与所述智能面试结果的匹配度，对所述人工智能的模型进行优化。
优选地，所述若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息的步骤包括：
若所述应聘人员通过初步筛选，向所述应聘人员对应终端下发智能面试通知，并接收所述应聘人员基于智能面试通知发起的智能面试请求；
基于所述智能面试请求生成多道不同类型的面试试题输出到所述应聘人员对应终端，并接收所述应聘人员对各所述面试试题的面试答案，将各所述面试答案确定为所述多类智能面试信息，其中所述面试答案至少包括文字信息、声音信息、表情信息中的一种。
优选地，所述接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选的步骤包括：
接收招聘方上传的岗位信息，并接收应聘人员基于所述岗位信息上传的应聘信息；
将所述应聘信息和所述岗位信息对应的岗位要求对比，生成对比结果，并根据所述对比结果判断所述应聘人员是否通过初步筛选。
优选地，所述接收应聘人员所上传的应聘信息的步骤之前包括：
检测预设区域的员工饱和度状态，并在所述饱和度状态为非饱和时，触发上传所述岗位信息的上传请求，以对所述岗位信息进行上传。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能招聘装置，所述智能招聘装置包括：
判断模块，用于接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
接收模块，用于若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
分析模块，用于基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种智能招聘设备，所述智能招聘设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的智能招聘程序；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述智能招聘程序，以实现以下步骤：
接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
本实施例的智能招聘方法，当接收到应聘人员所上传的应聘信息，并根据此应聘信息判断出应聘人员通过初步筛选时，对此应聘人员进行智能面试，接收应聘人员输入的多类智能面试信息；基于人工智能对此多类智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在智能面试结果为面试通过时，对应聘人员进行线下面试。本方案先对应聘人员所上传的应聘信息进行初步筛选，在初步筛选通过后再进行智能面试，智能面试过程中接收应聘人员所输入的多类智能面试信息，此多类智能面试信息可体现应聘人员的不同方面的能力；基于人工智能对此多类智能面试信息进行分析，以确定应聘人员所具有的能力是否满足智能面试的面试要求；若满足智能面试的面试要求，则说明智能面试通过，进行线下面试。通过人工智能对体现应聘人员所具有能力的智能面试信息进行分析，并在分析出应聘人员所具有能力符合面试要求时，才进行线下面试；避免出现应聘人员所提供简历或信息和应聘人员所具有能力不一致的情况，节省了面试双方的沟通时间，提高了招聘效率。
附图说明
图1是本发明的智能招聘方法第一实施例的流程示意图；
图2是本发明的智能招聘方法第二实施例的流程示意图；
图3是本发明的智能招聘方法第三实施例的流程示意图；
图4是本发明的智能招聘装置第一实施例的功能模块示意图；
图5是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种智能招聘方法。
请参照图1，图1为本发明智能招聘方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中，所述智能招聘方法包括：
步骤S10，接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
本发明的智能招聘方法应用于服务器，适用于对接入服务器且有招聘需求的公司或企业等招聘方进行招聘。招聘方将其所需要招聘岗位的岗位信息通过服务器发布到互联网上，而有应聘需求的应聘人员则针对岗位信息上传其应聘信息，以对招聘岗位进行申请。岗位信息中包括招聘岗位的要求，应聘信息中包括应聘人员的性别、年龄、所学习专业、工作年限等信息；当服务器接收到此应聘人员所上传的应聘信息时，对此应聘信息进行判断，以确定此应聘人员所具有的信息是否满足招聘岗位的要求；此判断过程为对应聘人员的初步筛选过程，即判断应聘人员是否通过初步筛选。具体地，接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据应聘信息判断应聘人员是否通过初步筛选的步骤包括：
步骤S11，接收招聘方上传的岗位信息，并接收应聘人员基于所述岗位信息上传的应聘信息；
具体地，服务器提供岗位模板，招聘方将其所需要招聘岗位的信息填写到岗位模板中，形成招聘方所需要招聘岗位的岗位信息，招聘方将此岗位信息互联网进行发送，如转发到朋友圈、微博等，以对招聘岗位进行推广。对此招聘岗位有应聘需求的应聘人员在查看到岗位信息时，按照岗位信息填写其信息后上传，此所上传的信息即为应聘人员所上传的应聘信息。服务器对此招聘方上传的岗位信息，以及应聘人员基于此岗位信息所上传的应聘信息进行接收操作，以初步判断应聘人员所具有的信息是否满足招聘岗位的要求。
步骤S12，将所述应聘信息和所述岗位信息对应的岗位要求对比，生成对比结果，并根据所述对比结果判断所述应聘人员是否通过初步筛选。
进一步地，因岗位信息中携带有岗位要求，在接收到应聘人员上传的应聘信息后，将应聘信息和此岗位信息中对应的岗位要求对比，生成对比结果。其中对比结果包括应聘信息满足岗位要求的对比结果和应聘信息不满足岗位要求的对比结果两种，以根据对比结果判断应聘人员是否通过初步筛选。对比操作可通过应聘信息和岗位要求中表达同一内容的关键字所具有的信息进行；如应聘信息中表达年龄的关键字所具有的信息为25，则说明应聘人员的年龄为25；而岗位要求表达年龄关键字所具有的信息为22～28，则说明招聘岗位所需要招聘人员的年龄在22～28岁之间。判断应聘信息和岗位要求中表达同一内容的关键字所具有的信息之间，应聘信息中的信息是否在岗位要求信息所要求的范围内，如上述应聘人员的年龄是否在所需要招聘人员的年龄要求范围内，若应聘信息中的信息均在岗位要求信息所要求的范围内，则说明应聘人员完全满足岗位要求，生成完全满足要求的对比结果。可理解地，对于某些岗位要求较多的招聘岗位，可能应聘信息中的信息不全部在岗位要求信息所要求的范围内，如要求工作经验5年，但应聘信息中应聘人员的工作经验为4.5年，虽然没有完全满足岗位要求，但是相符合程度较高。针对此类情况，应聘方可设置硬性要求和可调节要求；其中硬性要求为必须满足的要求，可调节要求为在一定程度上满足的要求，此一定程度可根据需求设置，如80％的程度满足。在将应聘信息和岗位要求对比时，当判断出应聘信息满足岗位要求中的硬性要求，且在90％的程度上满足岗位信息的可调节要求，则说明应聘人员很大程度上满足招聘岗位的要求，生成满足要求的对比结果；而当应聘信息不满足岗位要求中的硬性要求和可调要求中的任意一个，则判定应聘人员不满足招聘岗位的要求，生成不满足要求的对比结果。而当对比结果为不满足要求时，则说明应聘人员没有通过初步筛选，不能进行下一项面试；而若对比结果为满足要求时，则说明应聘人员通过初步筛选，可进行下一项面试。
步骤S20，若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
进一步地，当生成的对比结果为应聘信息满足岗位要求，应聘人员通过初步筛选时，则将应聘人员的面试流程切换为下一项面试，以对应聘人员进行下一项面试。此下一项面试为通过智能终端进行的智能面试，智能终端包括手机、电脑、摄像设备等，应聘人员通过智能终端上传多种类型的智能面试信息，以通过不同类型的智能面试信息对应聘人员所具有的能力进行多方位的判断。具体地，若应聘人员通过初步筛选，对应聘人员进行智能面试，并接收应聘人员输入的多类智能面试信息的步骤包括：
步骤S21，若所述应聘人员通过初步筛选，向所述应聘人员对应终端下发智能面试通知，并接收所述应聘人员基于智能面试通知发起的智能面试请求；
可理解地，应聘人员上传应聘信息的操作通过其所持有的终端进行操作，在应聘人员通过初步筛选后，则向此应聘人员所持有的终端，即应聘人员对应终端下发智能面试通知，以通知应聘人员进行智能面试。其中智能面试通知包括面试地点、面试时间等信息，且可以以短信、邮件、电话等方式进行下发。考虑到智能面试主要通过智能终端进行面试，从而智能面试的面试环境可以在招聘方的指定环境进行也可以在任意环境进行；但无论是指定环境还是任意环境，均可以通过二维码触发智能面试请求。当在指定环境进行智能面试时，智能面试通知中包括面试地点和面试时间，面试地点中有二维码，应聘人员在面试时间去到面试地点扫面二维码触发智能面试。当在任意环境进行智能面试时，智能面试通知中包括二维码，应聘人员直接扫面二维码即可触发智能面试。将应聘人员对二维码的扫描操作作为智能面试请求，以请求进行智能面试。
步骤S22，基于所述智能面试请求生成多道不同类型的面试试题输出到所述应聘人员对应终端，并接收所述应聘人员对各所述面试试题的面试答案，将各所述面试答案确定为所述多类智能面试信息，其中所述面试答案至少包括文字信息、声音信息、表情信息中的一种。
更进一步地，当接收到应聘人员基于智能面试通知发起的智能面试请求时，服务器基于此智能面试请求生成多到不同类型的面试试题输出到应聘人员所持有的终端上。服务器中预先设置有针对不同招聘岗位的面试题库，因智能面试请求基于智能面试通知所发出，而智能面试通知由在应聘信息满足招聘岗位的岗位要求时发出，从而根据智能面试请求可确定对应招聘岗位，进而确定对应的面试题库。从而面试题库中随机挑选几个不同类型的面试试题输出到应聘人员对应终端，如招聘岗位为销售的面试题库中包括A、B、C三类面试试题，且每类面试试题中包括5道题目，则从三类面试试题中分别随机挑选一道，形成三道三个类型的面试试题输出到应聘人员所持有终端。应聘人员通过终端对面试试题进行查看，并针对面试试题进行答复，得到各道面试试题的面试答案，再将所得到的面试答案传输到服务器。当服务接收到此应聘人员所上传的各类面试试题的面试答案，并将此各面试答案确定为多类面试信息。为了充分反映应聘人员所具有的能力，面试试题的类型涉及到应聘人员的表达能力，情绪管理等方面，从而在对此类型试题进行答复时要求涉及到文字信息、声音信息以及表情信息等类型信息。具体地，在向应聘人员输出面试试题时，规定应聘人员对各面试试题的答复方式；使应聘人员按照答复方式进行答复，以使面试答案中至少包括文字信息、声音信息以及表情信息中的一种，通过各个类型的信息确定应聘人员的能力。
步骤S30，基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
进一步地，在接收到各类智能面试信息后，则可对此各类智能面试信息进行分析，以确定应聘人员所具有的能力是否能匹配其申请岗位所需要的能力。其中分析基于人工智能实现，人工智能(Artificial Intelligence、AI)是研究使计算机来模拟人的思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的技术。先将招聘方的员工在岗位中的各类优秀表现作为训练样本，生成人工智能的模型，以通过模型对智能面试信息分析，其中各类优秀表现包括沟通行为表现。对各类特定事情(如争执)的优秀处理方式等。分析的过程为通过模型对应聘人员所上传的多类智能面试信息进行评估判断的过程，判断多类智能面试信息是否和模型中作为训练样本的各类优秀表现是否一致。因多类智能面试信息为多道不同类型的面试试题的面试答案，从而在判断时需要针对不同面试试题的面试答案进行评估，确定各面试试题的得分，通过各个得分判断多类智能面试信息和模型中优秀表现的一致性的程度高低，生成智能面试结果。在智能面试结果为面试通过时，则说明体现应聘人员所具有能力的多类智能面试信息和其申请岗位所需要的能力匹配，则进行对应聘人员进行线下面试，由招聘方的面试人员对应聘人员进行面对面面试，以确定应聘人员是否确实具有与申请岗位所需要的能力匹配。在初步筛选通过后再进行智能面试，并在智能面试通后才进行线下面试，在智能面试中可针对各种场景设置各种类型面试试题进行智能面试，并对作为回答的智能面试信息基于人工智能进行分析，使智能面试的内容更为全面，分析更为准确，使进入到线下面试的应聘人员在最大程度上满足了其所申请岗位的能力需求，提高了线下面试的效率，节省了面试双方的时间。
本实施例的智能招聘方法，当接收到应聘人员所上传的应聘信息，并根据此应聘信息判断出应聘人员通过初步筛选时，对此应聘人员进行智能面试，接收应聘人员输入的多类智能面试信息；基于人工智能对此多类智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在智能面试结果为面试通过时，对应聘人员进行线下面试。本方案先对应聘人员所上传的应聘信息进行初步筛选，在初步筛选通过后再进行智能面试，智能面试过程中接收应聘人员所输入的多类智能面试信息，此多类智能面试信息可体现应聘人员的不同方面的能力；基于人工智能对此多类智能面试信息进行分析，以确定应聘人员所具有的能力是否满足智能面试的面试要求；若满足智能面试的面试要求，则说明智能面试通过，进行线下面试。通过人工智能对体现应聘人员所具有能力的智能面试信息进行分析，并在分析出应聘人员所具有能力符合面试要求时，才进行线下面试；避免出现应聘人员所提供简历或信息和应聘人员所具有能力不一致的情况，节省了面试双方的沟通时间，提高了招聘效率。
进一步地，在本发明智能招聘方法另一实施例中，所述基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试的步骤包括：
步骤S31，基于人工智能逐类将所述智能面试信息和对应的预设参考信息对比，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并根据各所述面试评分确定综合评分，判断所述综合评分是否大于预设参考评分；
进一步地，因人工智能模型依据员工在岗位中的各类优秀表现训练生成，从而在基于人工智能对多类智能面试信息进行分析时，将各类优秀表现作为各类面试试题的预设参考信息；按照智能面试信息的类型，逐类将智能面试信息和对应的预设参考信息进行对比，按照对比的一致性程度生成各类智能面试信息的面试评分。如待人接物类型的面试试题，将微笑、问候语、敬语、手势作为预设参考信息，分析此类智能面试信息中是否包括微笑、问候语、敬语以及手势四类信息，并预选设定的一致性程度与评分之间的对应关系确定待人接物的面试试题评分；设定智能面试信息中存在四类信息时，评分为满分，存在任意三项时，则评分为满分的百分之八十，存在任意两项时，则得分为满分的百分之六十；通过分析智能面试信息中所包括四类信息的项数，即可确定待人接物的面试试题得分。依照此方法逐类确定各类智能面试信息的面试评分，并根据各个面试评分确定应聘人员的综合评分，以通过综合评分用于体现应聘人员所具有的能力，此综合评分为所有类型智能面试信息所得面试评分的相加值。
为了判断应聘人员所具有的综合能力是否能满足要求，本实施设置有预设参考评分，将所确定的综合评分和预设参考评分比较，判断综合评分是否大于预设参考评分，若大于则说明应聘人员所具有的综合能力能满足要求，若不大于则说明应聘人员所具有的综合能力不能满足要求。此外因综合评分由各个面试评分相加生成，而各个面试评分表针应聘人员在各类面试试题上所体现的能力；从而可先设定对各个面试评分的判断标准，在各个面试评分达到此判断标准后，才对各个面试评分相加生成综合评分，以确保应聘人员在各类面试试题上的能力及其综合能力均能满足要求；也可在得到各个面试评分后直接相加，得到综合评分，要求应聘人员在综合能力上满足要求即可。
步骤S32，若所述综合评分大于预设参考评分，将各类所述智能面试信息、各面试评分、综合评分以及应聘信息一并生成智能面试结果，并为所述智能面试结果分配面试通过标识符；
更进一步地，当判断出综合评分大于预设参考评分时，则说明应聘人员所具有的能力满足要求。将应聘人员对各类面试试题答复的各类智能面试信息、对各类智能面试信息分析得到的各个面试评分、由各个面试评分得到的综合评分、以及应聘人员最初上传的应聘信息一并生成智能面试结果；为智能面试结果分配面试通过标识符，以表征此具有此智能面试结果的应聘人员已通过智能面试。而当判断出综合评分不大于预设参考评分时，则说明应聘人员所具有的能力不满足要求，则向应聘人员对应终端下发面试失败通知，同时也可以将此面试失败的应聘人员的各类智能面试信息、各面试评分、综合评分以及应聘信息生成智能面试结果，并为此智能面试结果分配面试师表标识符。通过此生成的智能面试结果，可便于应聘人员或招聘方对面试情况进行查看。
步骤S33，将所述智能面试结果传输到招聘人员对应终端，以供招聘人员根据面试结果对应聘人员进行线下面试。
进一步地，通过智能面试结果中所携带的面试通过标识符，确定成功通过智能面试的应聘人员，并将此携带有面试通过标识符的智能面试结果传输到招聘方负责招聘人员所对应的终端上，便于招聘人员对智能面试结果进行查看，判断具有此智能面试结果的应聘人员是否满足其需要招聘岗位的要求。若满足要求则向此应聘人员发出线下面试通知，以由招聘人员对应聘人员进行线下面试，进一步判断应聘人员是否具备招聘岗位所需要的能力；若不满足要求则终止对应聘人员的面试流程，完成应聘人员的面试。
进一步地，在本发明智能招聘方法另一实施例中，多类所述智能面试信息均包括语义信息和情感信息，预设参考信息包括参考语义和参考情感；
所述基于人工智能逐类将所述智能面试信息和对应的预设参考信息对比，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并根据所述面试评分确定综合评分的步骤包括：
步骤S311，基于人工智能逐类对所述语义信息进行分析，确定各所述语义信息和对应的参考语义的相似度，生成各类语义相似度评分；
进一步地，本实施例中应聘人员在对各类面试试题回答时，通过音频或视频等方式对各类面试试题所模拟的场景进行反应来答复，而使作为各类面试试题答复的多类智能面试信息均包括语义信息和情感信息；其中语义信息表征应聘人员对面试试题所答复的文字含义，情感信息表征应聘人员对面试试题所模拟场景的情感，如热情、礼貌等。为了对智能面试信息中的语义信息和情感信息进行分析，预设参考信息中相应的包括参考语义和参考场景。通过人工智能中所训练的模型按照智能面试信息的类型，逐类对语义信息进行分析，确定语义信息和此类型对应的参考语义的相似度，生成语义相似度评分。如面试试题为对产品A进行介绍，对应的参考语义包括产品A的a1、a2、a3特性，且a1、a2、a3之间具有相互关联性。接收到应聘人员针对此面试试题回复的智能面试信息后，读取智能面试信息中的语义信息，并判断语义信息和参考语义的相似度；即语义信息中是否包括产品A的a1、a2、a3特征，以及各个特征根的相互关联性是否在语义中清楚表达，表达是否啰嗦等；通过两者之间相似度大小生成语义相似度评分，其中相似度大小越大，则语义相似度评分越高，表征应聘人员的语义信息越满足要求。
步骤S312，基于人工智能逐类对所述情感信息进行分析，确定各所述情感信息和对应的参考情感的相似度，生成各类情感相似度评分；
对于智能面试信息中的情感信息，同样通过人工智能中所训练的模型按照智能面试信息的类型，逐类对面试试题所模拟场景的情感信息进行分析，确定情感信息和此类型对应的参考语义的相似度，生成情感相似度评分。如面试试题为对产品A进行介绍，对应的参考情感包括热情、生动。读取应聘人员针对此面试试题回复的智能面试信息中的情感信息，并判断情感信息和参考情感的相似度；即情感信息中是否包括热情、生动的情感，所包含热情、生动的情感深度；以及是否包含冷漠、不耐烦等负面情感等；通过两者之间相似度大小生成情感相似度评分，其中相似度大小越大，则语义相似度评分越高，表征应聘人员的情感信息越满足要求。
步骤S313，对各类所述语义相似度评分和情感相似度评分评估，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并对各所述面试评分进行权重整合，生成各类所述智能面试信息的综合评分。
可理解地，在生成对每种类型智能面试信息中语义信息和情感信息的语义相似度评分和情感相似度评分之后，对各类语义相似度评分和情感相似度评分进行评估，生成各个类型的智能面试信息的面试评分。其中评估根据每类智能面试信息中对语义信息和情感信息预先设定的权重进行，一些对语义要求较高的面试试题，则对其智能面试信息中语义信息的权重设定较高；而一些对情感要求较高的面试试题，则对其智能面试信息中情感信息的权重设定较高。根据同一类面试试题的语义权重和情感权重对语义相似度评分和情感相似度评分进行评估，生成此类面试试题的智能面试信息的面试评分。具体评估公式可用公式(1)表达：
pi＝ai*xi+bi*yi (1)
其中pi表示各类智能面试信息的面试评分(i＝1、2、3···)、ai表示各类语义权重、bi表示各类情感权重、xi表示各类语义相似度评分、yi表示各类情感相似度评分。
在通过公式(1)生成各个类型的智能面试信息的面试评分后，对此各类面试评分进行权重整合，生成各个类型的智能面试信息的综合评分。其中综合评分表征应聘人员所具有的综合能力，权重整合根据各个类型面试试题所表征的能力在招聘岗位中的重要程度，进行权重分配并整合。如招聘岗位涉及到p1、p2、p3三种类型的试题，其中p1所表征的能力在招聘岗位中最重要，而p3所表征的能力在招聘岗位中最不重要，则对p1分配最高权重，对p3分配最低权重，通过招聘岗位中各个类型智能面试信息所具有的权重，对各个面试评分进行权重整合，生成表征应聘人员所具有综合能力的综合评分。具体整合公式可用公式(2)表达：
其中Q表示综合评分、pi表示各类智能面试信息的面试评分(i＝1、2、3···)、zi表示各类型智能面试信息的权重。
可理解地，当各类型智能面试信息的权重一致，即各个类型智能面试信息所表征应聘人员所具有的综合能力一样时，公式(2)所表征的即是将各类智能面试信息的面试评分相加。本实施例通过公式(2)计算得出各类智能面试信息的综合评分，表征应聘人员所具有的综合能力。
进一步地，请参照图2，在本发明智能招聘方法第一实施例的基础上，提出本发明智能招聘方法第二实施例，在第二实施例中，所述所述应聘人员进行线下面试的步骤之后包括：
步骤S40，接收所述线下面试的线下面试结果，并根据所述线下面试结果中携带的标识符判定所述线下面试通过时，为所述应聘人员分配员工工号，并将所述智能面试结果与员工工号建立映射关系；
可理解地，在招聘方的招聘人员对应聘人员进行线下面试的过程中，招聘人员对应聘人员所具有的能力进行评估判断，确定应聘人员是否满足其所需要招聘岗位的人员要求。招聘人员对此线下评估判断生成线下面试结果，并将此线下面试结果返回到服务器；其中线下面试结果包括线下面试通过和线下面试不通过两种情况，而为了对此两种情况进行区分，分别对线下面试通过和线下面试不通过设置不同的标识符。当服务器接收到线下面试的线下面试结果，并根据线下面试结果中携带的标识符判断出线下面试通过时，说明应聘人员的能力满足招聘人员所需要招聘岗位的人员要求；从而为此应聘人员分配员工工号，以便于招聘方根据员工工号对应聘人员进行管理。同时将智能面试结果与员工工号建立映射关系，以便于对智能面试结果的准确性进行判断。
步骤S50，接收与所述员工工号对应的评价信息，并根据所述评价信息与所述智能面试结果的匹配度，对所述人工智能的模型进行优化。
进一步地，应聘人员在通过线下面试后，招聘方根据员工工号对应聘人员办理入职，招聘方可对应聘人员后续在其岗位的工作能力进行评价，并将评价信息与员工工号对应上传到服务器。接收此与员工工号对应上传的评价信息，并判断评价信息与智能面试结果的匹配度；当评价信息所体现应聘人员的能力和应聘人员在智能面试结果中所体现的能力匹配时，则说明通过人工智能所分析的智能面试结果准确。而当评价信息所体现应聘人员的能力和应聘人员在智能面试结果中所体现的能力不匹配时，此不匹配包括评价信息所体现应聘人员的能力高于应聘人员在智能面试结果中所体现的能力，以及评价信息所体现应聘人员的能力低于应聘人员在智能面试结果中所体现的能力两部分；对于高于的情况说明应聘人员在后续工作中所具有的能力表现较高，根据此应聘人员的能力表现对人工智能的模型进行优化，以在后续根据此优化的人工智能模型对智能面试信息进行分析，使智能面试更为准确；对于低于的情况说明应聘人员在后续工作中所具有的能力表现较低，从而选取更多优秀员工所具有的能力表现作为训练样本对人工智能的模型进行优化训练，以便后续根据此优化的人工智能模型对智能面试信息进行分析，使智能面试更为准确。
进一步地，请参照图3，在本发明智能招聘方法第一或第二实施例的基础上，提出本发明智能招聘方法第三实施例，在第三实施例中，所述接收应聘人员所上传的应聘信息的步骤之前包括：
步骤S60，检测预设区域的员工饱和度状态，并在所述饱和度状态为非饱和时，触发上传所述岗位信息的上传请求，以对所述岗位信息进行上传。
可理解地，对于招聘方所需要招聘的招聘岗位数量有一定的限制，即所需要招聘的员工数量一定，将此一定的员工数量作为员工饱和度。而对于招聘方在不同区域所需要员工的数量也有一定限制，将此不同区域作为预设区域，即招聘方在预设区域的员工饱和度。当招聘方在预设区域的业务和员工数量对应，即在此预设区域所具有的员工数量可对此预设区域的业务进行处理；而当招聘方在预设区域的业务和员工数量不对应时，即存在预设区域的员工数量过多或过少的现象。当预设区域的员工数量过多时，则需要对员工数量进行减少；当预设区域的员工数量过少时，则需要对员工数量进行增加。对于增加的情况，本实施例设置有对需要招聘员工的岗位自动发布岗位信息的机制。具体地，针对预设区域的业务量预先设置有对应数量的预设员工数量，检测预设区域的员工饱和度状态，即检测预设区域的所具有的员工数量是否小于预设员工数量时。若所具有的员工数量小于预设员工数量，则饱和度状态为非饱和状态；若所具有的员工数量不小于预设员工数量，则饱和度状态为饱和状态。当饱和度状态为非饱和时，则触发上传岗位信息的上传请求，此岗位信息为对所需要增加员工的岗位的招聘信息，以将岗位信息上传到互联网上，对预设区域的员工进行招聘。本实施例根据业务量与员工的关系，自动触发上传岗位信息，对员工进行招聘；避免招聘方发布岗位信息，节省了招聘方的人力成本，且可是招聘更为及时。
此外，请参照图4，本发明提供一种智能招聘装置，在本发明智能招聘装置第一实施例中，所述智能招聘装置包括：
判断模块10，用于接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
接收模块20，用于若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
分析模块30，用于基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
本实施例的智能招聘装置，当接收到应聘人员所上传的应聘信息，判断模块10根据此应聘信息判断出应聘人员通过初步筛选时，对此应聘人员进行智能面试，接收模块20接收应聘人员输入的多类智能面试信息；分析模块30基于人工智能对此多类智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在智能面试结果为面试通过时，对应聘人员进行线下面试。本方案先对应聘人员所上传的应聘信息进行初步筛选，在初步筛选通过后再进行智能面试，智能面试过程中接收应聘人员所输入的多类智能面试信息，此多类智能面试信息可体现应聘人员的不同方面的能力；基于人工智能对此多类智能面试信息进行分析，以确定应聘人员所具有的能力是否满足智能面试的面试要求；若满足智能面试的面试要求，则说明智能面试通过，进行线下面试。通过人工智能对体现应聘人员所具有能力的智能面试信息进行分析，并在分析出应聘人员所具有能力符合面试要求时，才进行线下面试；避免出现应聘人员所提供简历或信息和应聘人员所具有能力不一致的情况，节省了面试双方的沟通时间，提高了招聘效率。
其中，上述智能招聘装置的各虚拟功能模块存储于图5所示智能招聘设备的存储器1005中，处理器1001执行智能招聘程序时，实现图4所示实施例中各个模块的功能。
参照图5，图5是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例智能招聘设备可以是PC(personal computer，个人计算机)，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等终端设备。
如图5所示，该智能招聘设备可以包括：处理器1001，例如CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM(random accessmemory，随机存取存储器)，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地，该智能招聘设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(RadioFrequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi(Wireless Fidelity，无线宽带)模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解，图5中示出的智能招聘设备结构并不构成对智能招聘设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图5所示，作为一种计算机计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及智能招聘程序。操作系统是管理和控制智能招聘设备硬件和软件资源的程序，支持智能招聘程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与智能招聘设备中其它硬件和软件之间通信。
在图5所示的智能招聘设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的智能招聘程序，实现上述智能招聘方法各实施例中的步骤。
本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述智能招聘方法各实施例中的步骤。
还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种智能招聘方法，其特征在于，所述智能招聘方法包括以下步骤：
接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
2.如权利要求1所述的智能招聘方法，其特征在于，所述基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试的步骤包括：
基于人工智能逐类将所述智能面试信息和对应的预设参考信息对比，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并根据各所述面试评分确定综合评分，判断所述综合评分是否大于预设参考评分；
若所述综合评分大于预设参考评分，将各类所述智能面试信息、各面试评分、综合评分以及应聘信息一并生成智能面试结果，并为所述智能面试结果分配面试通过标识符；
将所述智能面试结果传输到招聘人员对应终端，以供招聘人员根据面试结果对应聘人员进行线下面试。
3.如权利要求2所述的智能招聘方法，其特征在于，多类所述智能面试信息均包括语义信息和情感信息，预设参考信息包括参考语义和参考情感；
所述基于人工智能逐类将所述智能面试信息和对应的预设参考信息对比，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并根据所述面试评分确定综合评分的步骤包括：
基于人工智能逐类对所述语义信息进行分析，确定各所述语义信息和对应的参考语义的相似度，生成各类语义相似度评分；
基于人工智能逐类对所述情感信息进行分析，确定各所述情感信息和对应的参考情感的相似度，生成各类情感相似度评分；
对各类所述语义相似度评分和情感相似度评分评估，生成各类所述智能面试信息的面试评分，并对各所述面试评分进行权重整合，生成各类所述智能面试信息的综合评分。
4.如权利要求2所述的智能招聘方法，其特征在于，所述对所述应聘人员进行线下面试的步骤之后包括：
接收所述线下面试的线下面试结果，并根据所述线下面试结果中携带的标识符判定所述线下面试通过时，为所述应聘人员分配员工工号，并将所述智能面试结果与员工工号建立映射关系；
接收与所述员工工号对应的评价信息，并根据所述评价信息与所述智能面试结果的匹配度，对所述人工智能的模型进行优化。
5.如权利要求1-4任一项所述的智能招聘方法，其特征在于，所述若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息的步骤包括：
若所述应聘人员通过初步筛选，向所述应聘人员对应终端下发智能面试通知，并接收所述应聘人员基于智能面试通知发起的智能面试请求；
基于所述智能面试请求生成多道不同类型的面试试题输出到所述应聘人员对应终端，并接收所述应聘人员对各所述面试试题的面试答案，将各所述面试答案确定为所述多类智能面试信息，其中所述面试答案至少包括文字信息、声音信息、表情信息中的一种。
6.如权利要求1-4任一项所述的智能招聘方法，其特征在于，所述接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选的步骤包括：
接收招聘方上传的岗位信息，并接收应聘人员基于所述岗位信息上传的应聘信息；
将所述应聘信息和所述岗位信息对应的岗位要求对比，生成对比结果，并根据所述对比结果判断所述应聘人员是否通过初步筛选。
7.如权利要求1-4任一项所述的智能招聘方法，其特征在于，所述接收应聘人员所上传的应聘信息的步骤之前包括：
检测预设区域的员工饱和度状态，并在所述饱和度状态为非饱和时，触发上传所述岗位信息的上传请求，以对所述岗位信息进行上传。
8.一种智能招聘装置，其特征在于，所述智能招聘装置包括：
判断模块，用于接收应聘人员所上传的应聘信息，并根据所述应聘信息判断所述应聘人员是否通过初步筛选；
接收模块，用于若所述应聘人员通过初步筛选，对所述应聘人员进行智能面试，并接收所述应聘人员输入的多类智能面试信息；
分析模块，用于基于人工智能对多类所述智能面试信息进行分析，生成智能面试结果，并在所述智能面试结果为面试通过时，对所述应聘人员进行线下面试。
9.一种智能招聘设备，其特征在于，所述智能招聘设备包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的智能招聘程序；
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器用于执行所述智能招聘程序，以实现如权利要求1-7中任一项所述的智能招聘方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有智能招聘程序，所述智能招聘程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能招聘方法的步骤。
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|---|---|
| CN (1) | CN109726974A (zh) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110362742A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | 平安普惠企业管理有限公司 | 课程信息匹配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110705958A (zh) * | 2019-09-11 | 2020-01-17 | 何敏 | 一种基于ai的模拟面试平台 |
| CN110851668A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-02-28 | 上海易点时空网络有限公司 | 用于面试的数据处理方法及装置 |
| CN110874716A (zh) * | 2019-09-23 | 2020-03-10 | 平安科技（深圳）有限公司 | 面试测评方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110895711A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-03-20 | 泰康保险集团股份有限公司 | 入职管理方法及装置 |
| CN111062613A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-24 | 周涛 | 一种远程自助测评的招聘方法及系统 |
| CN111105138A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-05-05 | 北京鳄梨科技有限公司 | 一种基于完成任务数据的人力资源分析评测系统 |
| CN111598537A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-28 | 上海迎盾科技有限公司 | 基于图形码的人事信息管理方法及装置、存储介质、终端 |
| CN111652569A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-11 | 北京网聘咨询有限公司 | 一种在线招聘会视频面谈实现方法、设备、系统和存储介质 |
| CN112749869A (zh) * | 2019-10-29 | 2021-05-04 | 财团法人资讯工业策进会 | 适性化职缺媒合系统及方法 |
| CN113434687A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-09-24 | 高向咨询(深圳)有限公司 | 自动简历查找方法、自动招聘系统、计算机存储介质 |
| WO2021218029A1 (zh) * | 2020-04-26 | 2021-11-04 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的面试方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113821683A (zh) * | 2021-09-29 | 2021-12-21 | 五八同城信息技术有限公司 | 面试结果的处理方法、装置、电子设备及可读介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106056355A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-10-26 | 徐州医学院 | 一种网络模拟面试方法 |
| CN106157722A (zh) * | 2016-08-18 | 2016-11-23 | 梁继斌 | 一种虚拟现实的面试训练方法和设备 |
| CN106408257A (zh) * | 2016-09-18 | 2017-02-15 | 长沙军鸽软件有限公司 | 一种机器人实现智能招聘的方法 |
| CN106485467A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-03-08 | 吉林码帝科技有限公司 | 一种残疾人应聘流程 |
| CN107705090A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-16 | 重庆市智汇人才开发有限公司 | 人才招聘系统及方法 |
-
2018
- 2018-05-24 CN CN201810511845.5A patent/CN109726974A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106056355A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-10-26 | 徐州医学院 | 一种网络模拟面试方法 |
| CN106157722A (zh) * | 2016-08-18 | 2016-11-23 | 梁继斌 | 一种虚拟现实的面试训练方法和设备 |
| CN106408257A (zh) * | 2016-09-18 | 2017-02-15 | 长沙军鸽软件有限公司 | 一种机器人实现智能招聘的方法 |
| CN106485467A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-03-08 | 吉林码帝科技有限公司 | 一种残疾人应聘流程 |
| CN107705090A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-16 | 重庆市智汇人才开发有限公司 | 人才招聘系统及方法 |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110362742A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | 平安普惠企业管理有限公司 | 课程信息匹配方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110705958A (zh) * | 2019-09-11 | 2020-01-17 | 何敏 | 一种基于ai的模拟面试平台 |
| CN110874716A (zh) * | 2019-09-23 | 2020-03-10 | 平安科技（深圳）有限公司 | 面试测评方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110851668A (zh) * | 2019-10-10 | 2020-02-28 | 上海易点时空网络有限公司 | 用于面试的数据处理方法及装置 |
| CN112749869A (zh) * | 2019-10-29 | 2021-05-04 | 财团法人资讯工业策进会 | 适性化职缺媒合系统及方法 |
| CN110895711A (zh) * | 2019-11-05 | 2020-03-20 | 泰康保险集团股份有限公司 | 入职管理方法及装置 |
| CN111105138A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-05-05 | 北京鳄梨科技有限公司 | 一种基于完成任务数据的人力资源分析评测系统 |
| CN111062613A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-24 | 周涛 | 一种远程自助测评的招聘方法及系统 |
| WO2021218029A1 (zh) * | 2020-04-26 | 2021-11-04 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的面试方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111652569A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-11 | 北京网聘咨询有限公司 | 一种在线招聘会视频面谈实现方法、设备、系统和存储介质 |
| CN111652569B (zh) * | 2020-04-29 | 2024-03-15 | 北京网聘信息技术有限公司 | 一种在线招聘会视频面谈实现方法、设备、系统和存储介质 |
| CN111598537A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-28 | 上海迎盾科技有限公司 | 基于图形码的人事信息管理方法及装置、存储介质、终端 |
| CN113434687A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-09-24 | 高向咨询(深圳)有限公司 | 自动简历查找方法、自动招聘系统、计算机存储介质 |
| CN113821683A (zh) * | 2021-09-29 | 2021-12-21 | 五八同城信息技术有限公司 | 面试结果的处理方法、装置、电子设备及可读介质 |
| CN113821683B (zh) * | 2021-09-29 | 2024-05-10 | 北京五八赶集信息技术有限公司 | 面试结果的处理方法、装置、电子设备及可读介质 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190507 |
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