两个门槛,顺序不能错:先过机器,再过人。

过不了机器筛选,HR 根本看不到你的简历;过了机器但一股 AI 味,HR 三秒就划走。

这两关的处理方法完全不同。项目全貌见AI 求职服务:完整案例拆解(https://aistacknav.com/?post_type=ai_biz&p=16006)。


第一关:机器筛选

机器在看什么

现在多数中大型企业和招聘平台会用系统做初筛。它大致在做三件事:

1. 能不能读取。 格式解析失败,等于没投。

2. 关键词匹配。 把简历和 JD 做匹配,算相关度。

3. 硬性条件过滤。 学历、年限、地点、期望薪资。

第 1 项最容易出事,也最容易修。


格式:五条硬规矩

□ 用 PDF,不用 Word

Word 在不同设备上排版会错乱。除非招聘方明确要求 Word。

□ 不要把内容放在图片里

用图片做的”设计感简历”,机器读出来是一片空白。

□ 不要用文本框、分栏、表格做主体结构

这三样最容易导致解析乱序——姓名跑到中间、时间和公司对不上。

设计类岗位是例外,但建议同时准备一份纯文本版本。

□ 不要用特殊字体和生僻符号

□ 文件名要规范

姓名-应聘岗位-手机号.pdf

一个快速自测方法:把 PDF 里的内容全选复制,粘贴到记事本里。如果顺序乱了、内容缺了,机器读到的就是这个样子。


关键词:从 JD 里提,不要自己编

三步法

第一步:拆 JD

把目标岗位的 JD 逐句拆成三类:

第二步:提取术语

把 JD 里反复出现的名词和动词划出来。特别注意同一件事的不同叫法——同样的工作,有的公司叫”用户运营”,有的叫”用户增长”,有的叫”会员运营”。

第三步:在真实经历里对应

把客户的真实经历,用 JD 里的术语重新表述。

这里有一条不能越过的界限:

详见简历优化哪些能改哪些不能改(https://aistacknav.com/?post_type=ai_biz&p=16007)。

关键词怎么放

三个位置的权重最高:

  1. 岗位标题栏(求职意向要和 JD 岗位名一致)
  2. 技能清单
  3. 最近一段经历的描述

不要堆砌。 现在的系统能识别关键词堆砌,而且过了机器也过不了人。

一个实用比例:JD 里的核心能力词,在简历里出现 2–3 次是合适的,出现 8 次就是堆砌。


硬性条件:不符合就换岗位

学历、年限、地点这些是硬过滤,改不了也不该改。

给客户的建议应该是:这个岗位的硬性条件你不满足,投了也是浪费时间,我们换一批更匹配的。

这句话会让客户觉得你可信,因为大部分服务商只会说”没问题我帮你改”。


第二关:去 AI 味

HR 为什么一眼能看出来

HR 一天看几百份简历。现在 AI 写的简历有高度一致的特征,看多了三秒就能认出来。

六个典型特征

1. 句式完全统一
每一条都是”通过 XX,实现了 XX,提升了 XX%”。

2. 形容词堆砌
“高效””优秀””卓越””深入””全面”——这些词信息量为零。

3. 排比结构
“负责……负责……负责……”或者三个并列短语。

4. 数据过于整齐
提升 30%、增长 50%、效率翻倍——真实的数据很少这么圆。

5. 抽象动词
“赋能””打通””闭环””抓手”——AI 特别爱用,但 HR 看不出你具体干了什么。

6. 每条长度一模一样
这是最明显的机器特征。真人写的简历,条目长短天然不一。


去 AI 味的六个动作

1. 打乱句式

强制要求:同一段经历里,不要出现两个句式相同的条目。

2. 删形容词

一条经验法则:把所有形容词删掉,如果这句话的信息量没变化,说明那些形容词本来就是废话。

3. 把抽象动词换成具体动作

4. 让数据”不整齐”

真实数据是 27%、13.5 万、43 人,不是 30%、10 万、50 人。

让客户回去查真实数字,这比编一个整数更有说服力。

5. 加入一个具体的细节

每段经历里放一个只有真正做过的人才知道的细节——一个具体的工具名、一个具体的客户类型、一个具体的困难。

这是区分”做过”和”写过”最有效的方法。

6. 让条目长短不一

有的一行,有的三行。按重要性给篇幅,不要按整齐度。


一个终极检验方法

把改好的简历发给客户,问他一句:

你自己读一遍,这像不像你?

如果他说”写得挺好,但感觉不太像我” ——说明改过头了,回去改。

这个问题比任何工具都准,而且它同时解决了两个问题:AI 味和真实性。


交付前的自查清单

□ PDF 全选复制到记事本,顺序和内容正确吗?

□ JD 里的核心能力词,在简历里都有对应吗?

□ 关键词有没有堆砌?

□ 有没有两条句式完全相同的?

□ 形容词删干净了吗?

□ 数据是不是过于整齐?

□ 每段经历有没有一个具体细节?

□ 客户自己读完,觉得像不像他?


相关阅读


本文为公开信息与经验整理,各招聘系统的具体规则不公开且持续变化,请以实际验证为准。不构成收益承诺。