ai筛简历会筛掉哪些简历

我记得我最疯狂的时候，我一天要刷一千份简历，至少需要三到四个小时，这是最短最短的时间。嗯，现在呢，我觉得这件事情是完全可以用 ai 去替代的。 最近呢，正好有一个 hr 的 朋友，他来联系我，然后手搓了一个这样的 ai 的 工作流。 这是大家都非常熟悉的某第三方招聘网站，我们已经打开了我们的 ai 简历筛选，小助手 点击启动运行，小助手就开始逐个筛选页面上的后人简历了。哦，可以看到简历自动打开了，你要替我作证，我可没有作弊，键盘鼠标我都没有动哦。 可以看到是小助手自己正在控制电脑。 现在他已经看完这位选人的简历，正在思考这位选人和岗位要求的匹配度了。 结果出来了，他的匹配度得分是七十五分，我们设置的标准是至少八十分， 所以该后人没有通过我们小助理的出山哦。我们再来看一位后人的得分，他的条件看起来还不错，我们看看小助理会打几分。恭喜这位后人得到了八十五分的高分，小助理顺便自动帮你收藏他的简历了。 这过程呢，我一共用了三个小工具，第一个呢是引刀的 rpa 啊，引刀 rpa 呢，它主要是完成我的眼睛和手的功能 啊，就是我看到简历，然后我要把它记录下来发给第二个小工具，就是大模型，那大模型我用的是豆包的大模型，豆包的大模型他负责去评估这份简历的匹配度， 那么如果这份简历的匹配度他是足够 ok 的 话呢，我会让引导的 ipa 再干一件事情，就是针对这个简历的候选人点一下收藏就扮演手的功能。 那第三个小工具呢，是钉钉的机器人，理论上来说，其实企业微信和飞书也都是完全没问题的啊，钉钉呢，主要是因为我这个 hr 朋友，他内部用的是钉钉。 那我也总结出了一套可以实操落地的整个 ai 工作流的落地教程啊，有兴趣的粉丝朋友啊，欢迎来联系，谢谢！

ai 简历筛选正在淘汰这四类简历，海投简历石沉大海，你可能不是在和 hr 斗争，而是由一场 ai 主导的数字达尔文主义的实验中，因为格式的落后，被系统默认为无效的生命体直接淘汰，你的才华甚至没有被获得看见的资格。 四类正在被 ai 批量删除的简历原型，赶快记住这场无声的清洗的残酷规则。第一，自嗨型散文简历用大段的感性的描述代替事实和数据， ai 无法从中提取任何有效的能力特征向量，结果被判定无效信息噪音文件秒删。第二，信息黑洞式设计，使用复杂的排版图内镶嵌文字，非标准字体。 ai 的 ocr 光学识别如同高度近视，识别的错误率飙升，你的关键信息在 ai 眼中变成一团乱麻。第三，格式古董典例 仍以个人简历为标题，将精通 office 作为核心技能。 ai 会将标注认知模板。简历过时，缺乏行业技术知识，遇事学习能力之后。 第四，关键词，乞丐简历只知道堆砌岗位基地里面的词，但是逻辑混乱，没有用项目经历和数据形成支撑关键词的证据链。 ai 能识别关键词的密度，但是更高级的模型会判断逻辑性、关联性，生搬硬套会被过滤。 在 ai 筛选的时代，写简历不是文学创作，而是你为自己这个产品赚，写一份严谨的机器可读的产品说明书。

这些企业都在用 ai 来筛选的简历，如果你还不会写简历，然后还不会写关键词的话，你 ai 直接就筛掉了，投递了一百封简历，一点效果都没有，你还不知道原因在哪吗？因为现在百分之七十八的企都在用 ai 做简历初筛，知道吗？并不是空穴来风，也不是我瞎说的，这个数据来自于前程无忧发布的二零二五年度 典范雇主榜单中，这已经成为企业标招聘的一个标配了，尤其在处理海量简历时， ai 能将筛选效率提升百分之七三七十三点，一周期从平均七天压缩至二十四小时之内。 所以很多时候你的简历啊，你投了一百分，对吧？很多被筛掉了，并不是说你不优秀，而是你没有不会写简历，所以 ai 一 眼就把你筛掉了，你连进入 hr 法眼都没有，所以你怎么能去找到合适的工作呢？对不对？ 我们先来看啊，哪些企业在用这些 ai 呢？比如互联网企业和 it 行业里面的应用率高达百分之八十二，比如腾讯、阿里，对吧？然后制造业里面的应用率高达百分之七十一点八，比如三一重工等一些龙头企业，在智能制造工程师这种招聘中，已经加入了这种简历初筛， 然后再比如快销、零售、金融、医疗、物流等很多领域也进行了一个广泛的一个应用。这里面呢，就是外外企可能多一些啊，然后民企和一些央国企头部的央国企也会多一些， 然后百分之五十一都是财富五百强企业。所以就说，如果你想去到这种五百强企业，那他他们现在这些企业都在用 ai 来筛选你的简历，那如果你还不会写简历，然后还不会写关键词的话，你 ai 截屏就删掉了，所以呢，这时候你该怎么办呢？就是核心的原则还是让你的简历变成这个机器可读。怎么做呢？第一步就是 精准聚集关键词 ai， 它的本质还是进行一个关键词的匹配啊，也不要害怕就说，所以你要仔细拆解这个岗位描述，当里面的一些比如数据分析、用户增长、活动策划等一些核心词，直接就写入到你的经历描述中去。第二就量化成果，一定不要空空而谈，比如就是这么写， 协助活动执行改为统筹五十人团队完成品牌活动，公众号增粉一千五百加，这样是不是看着效果更好呢？因为数据是 ai 识别价值最直接的信号，所以一定要量化。然后呢，就是 第三点就是要保证格式的绝对规范，使用标准模板一定不要用花哨的模板，然后日期格式统一，逻辑清晰，因为 ai 你花哨的话， ai 可能识别不出来。第四点就是一岗一简历，拒绝海投，就是用同一份简历投递所有岗位，在 ai 看来就是匹配度极低，所以你必须要针对 每一个岗位随时进行调整你的简历。第二点就是你可能也需要为 ai 实操测试做准备，因为很多的企业，比方说一些互联网企业，在出差之后，都会要求后人现场使用 ai 工具，然后完成数据分析等一些任务， 所以说掌握 ai 也是你的一项核心竞争力。 ai 让投递简历变得越来越难了，但同时呢，我觉得也让你更加的清晰知道自己的硬实力，对吧？软实力分别是什么？

大部分毕业生投简历十有八九没回应，不是你没经验没能力，而是你被卡在了第一关。 a t s 系统，这个系统就是筛查你的简历和招聘要求匹配度高不高，这一步基本上能筛掉百分之九十以上的简历。所以找工作的第一步就是搞定 ai 筛选，才能让 hr 看到你的简历。 法也很简单，直接用 ai 打败 ai， 直接把招聘要求和你的简历丢给 ai 工具，让它给你一键优化成高度符合招聘要求的简。利用 ai 优化后的简历，优点就是优化后的简历经验不会虚构，捏造一段你没有的经历，而是把你的经历包装成和招聘要求高度相关的，这样你再去投系统就能精准抓住你简历的关键部分。

你知道吗？你精心准备的简历，可能根本没有人看过。现在有的大厂 hr 已经在用 ai 做第一轮筛选了，他不看你经历漂不漂亮，他只做一件事，就是关键词匹配，没有他要的关键词，直接进垃圾桶，你连个真人都没见到，就已经出局了。 这不是我瞎说的，像 hairwell、 北森这类 ai 招聘系统，已经在国内几百家企业落地。他做的第一件事就是把几千份简历按关键词进行排序，分数不够， hr 就 不会打开看。但这件事也有破解方法，就三步， 而且很多人根本没想到可以这么做。第一步就是反向拆解 g d。 很多 ai 职位不是让你把 g d 读一遍那么简单，你把目标岗位的五到十条招聘的要求全部复制到 cloud 或者 chat g p t， 让它帮你做一件事，就是提高高权重的语义词。注意，不是关键词，是语义词。 比如 g d 里写的是具备跨部门协助能力， ai 筛选器识别的核心词，其实是协助推动落地， 资源整合。你简历里写的是写作能力强，它是识别不到的。让 ai 帮你把这层意思翻译出来，再嵌进去，命中率完全不一样。第二步，简历的数据优化。很多人简历上写的是负责用户的运营工作，这句话 ai 看了等于是没看，因为没有任何可量化的信号。 你要做的是把每一条经历都喂给 ai， 让他帮你追问三个问题，就是这件事影响了多少人，周期多长，结果是什么 逼自己把这些答案都填进去？哪怕你只是优化了一个部门的流程，也能变成推动跨部门流程再造，执行周期压缩百分之四十。 同样的经历，在 ai 眼里的群众却差了一个量级。第三步，格式的优化，你以为精美的简历会更有竞争力？其实 ai 拆解的时候最怕表格和图片的排版，它读进去可能直接乱码了， 你所有的努力全部归零。正确的做法是导出一份纯文字的简历，专门用来过 ai 这一关。再准备一份好看的简历， 等真人 hr 约你聊，然后你再发现在找工作，你不只是在跟其他人竞争，你要先过 ai 这道门。规则已经变了，大多数人其实还不知道。我后面还会讲 ai 面试等相关的话题，有兴趣可以关注我是程北，下期见。

假如你是一家公司的 hr， 现在你面前有两份候选人的简历，你会更倾向于给谁发面试邀约呢？其实这两份简历来自同一个人，区别只是一份经过了 ai 的 润色，而这会让他更容易受到 ai 招聘筛选系统的青睐。 最近，三所大学的研究人员共同发表了一篇论文，他们找来了两千两百四十五份拆在 gpt 普及之前的真实简历，然后删掉其中的自我介绍部分，再分别交给多个大模型重写。接着，他们让这些 ai 自己来当招聘官，在人类原版和 ai 改写版之间做选择。 结果发现 ai 配得感真的很强，不管用的是啥模型，绝大多数情况下，他们都毫不犹豫的选择了 ai 改写后的版本。 研究人员又找来了真人评测进行盲测，发现很多时候人类评委认为原版的剪辑更自然、更真实，更有活人感。但 ai 还是无脑坚定的选择了 ai 那 份， 他可能也无法分辨哪个后人更优秀，纯是欣赏人机味的原风格。可能是觉得口音比较熟吧，论文吧。这种现象叫自我偏好偏见，简单理解呢，就是自恋。研究者模拟真实招聘流程后发现，如果你使用的 ai 刚好和公司筛选简历的 ai 是 同一组， 那么不管你是什么样的职业， ai 都能帮助你提升进入面试的概率，最高能提高百分之六十。咱也没想到 ai 对 语言风格的自我欣赏带来这么神奇的效果，没准将来找工作呢，还得先查查公司简历筛选系统用的是哪一款大模型啊，我们下次再见啦！

万万没想到，现在的大学生连简历都学会了造假，为了让自己的实习经历好看一点，竟直接去翻国家企业信用系统以及法院公告，专挑那些已经倒闭的公司往上写。然而等学校和面试单位去查时，他却一本正经的表示，上家公司倒闭了，查不到也很正常。甚至为了测试自己的简历是否可行，专门在求知平台上注册了个小号，帮自己压根不可能去的城市投简历， 看哪个地方反馈好就保留那版简历，哪里没有回应，就立马去修改简历上的内容和关键词。为了确保万无一失，还把调好的最终版本为给 ai， 让 ai 根据岗位招聘的需求，往自己简历里写上与之相匹配的经验。然而，当他拿上 ai 优化后的最终版简历，去投自己真正想去的公司时，结果岗位匹配度直接拉满， hr 出差，一眼扫过去就相中了他。 而那些花钱跑宣讲会，一次又一次去面试，老老实实写简历的乖学生，在这套科技与狠活的面前，几乎毫无胜算。哪怕对方知道他简历上的东西都是假的，但他的头脑灵活性和在信息收集的能力上，就已经吊打了很多入职一两年内的员工。更何况，他还会灵活运用 ai 能力为自己效力。会投机也是一种本事，这正是现在企业需要的人才。

现在越来越多的同学用 ai 改树分简历，但是面试官一眼就看出你是 ai 生成的。坦白的说，这一类简历淘汰率很高，因为大多数的人用 ai 改简历，改错了方向。我帮学员做简历诊断的时候发现，用 ai 改过的简历往往踩了三个坑，每一个都可以导致被直接刷掉。第一个坑 通篇都是 ai 生成的漂亮废话。什么叫漂亮废话呢？就是读起来很流畅，很专业，但是没有任何信息量的句子。比如说搭建指标体系，为业务确定方向，负责用户数据分析、输出分析报告这类话， 面试官一扫而过，根本抓不住重点，一下子就被筛掉了。 ai 特别擅长生成这种正确但无用的文字，判断自己有没有踩这个坑也很简单。把 ai 生成的这段话发给一个完全不了解你工作的朋友，问他能不能看出你具体做了什么，拿到了什么样的结果，如果他也看不出来，那面试官也看不出来。第二个坑， ai 包装的项目 你自己都说不明白。项目描述是 ai 帮他写的， 基于用户分层构建差异化运营策略，通过 a b 实验验证效果 r o i 提升百分之五，写的很好，但我问他分层逻辑是什么， a b 实验怎么设计的， r o i 怎么算的，他全答不出来。面试官判断项目是不是注水，其实就问两类问题，一个是项目背景为什么做，谁发起的，业务上怎么考虑的。二是方法细节为什么选这个方法是出于什么考虑的？能力不够的时候， ai 生成的简历是工具人的视角， ai 帮你改完的简历大概率看起来很专业，但岗位认知往往只停留在工具层。作为数据分析师， sql、 python、 excel 是 底层的工具，能力 指标体系、归音分析、 ab 实验设计，这些是中间层的分析方法，最上层的是你的业务理解和分析思维。 ai 最擅长的只是底层和中间层的表达，他不懂业务，你为什么做这个分析？业务痛点是什么，结论推动了什么样的决策？这些只有你自己知。 说到底啊， ai 指示工具，用 ai 改简历，你得先输出思考，再让 ai 优化表达。如果你连项目做了什么，为什么做，拿到了什么样的结果都讲不清楚，那先别着急改简历，先把项目本身吃透了再说。如果你不确定自己的简历和项目写的怎么样，可以发给我看看。我每天都会帮十位粉丝做免费的简历诊断，并给出针对性的建议。