AI技术在就业服务中的应用 - 哈工大创新打造"AI+职涯启程街区"，提供AI模拟面试、AI简历撰写、AI智绘照和AI职业咨询4项服务 [1] - AI模拟面试专区可提供360°全方位点评，帮助学生了解面试表现 [1] - AI简历专区能在3分钟内生成高质量简历 [1] - AI职业咨询专区整合了382个就业问题和40余家重点单位的定制答案，形成"求职密码数据库" [1] - 推出AI就业推荐官"工小智"，提供10余项就业指导服务，构建"24小时不打烊"的服务模式 [1] 就业服务数字化创新 - 哈工大与40余家重点单位合作，开发"AI就业推荐官"数智体，促进毕业生高质量就业 [2] - 整合云端就业资源，深度挖掘就业市场需求和毕业生求职期待，实现供需精准匹配 [2] - 设立4个体验式育人场域，完善"思考-探索-指导-试炼-赋能"的职涯成长路径 [2] 校园招聘成果 - 哈工大已为2025届毕业生举办1300余场校园招聘会 [2] - 吸引6000余家单位进校招聘，累计提供就业岗位超54万个 [2]

AI赋能人才评估 - Mercor通过训练模型预测人才胜任力 准确率超越人类判断 实现招聘流程自动化 所有顶尖AI实验室已采用该系统招聘数千名工作人员[5] - 评估范围覆盖所有经济价值技能 包括咨询 软件工程 视频游戏等领域 基础模型公司和应用层公司均需上游评估任务支持[6] - 人类数据市场正经历从众包模式向筛选顶尖人才的转变 评估重点转向经济价值工作而非零样本测试[7][8] 人才评估技术演进 - 模型在文本测量领域表现超人类 可处理高体量标准化流程 但对多模态信号理解仍需发展[11][12] - 线上公开内容如GitHub Dribbble等蕴含被忽视的人才信号 模型可高效挖掘这些数据[14] - 国际背景与专业热情等隐藏信号可通过模型识别 解决人才匹配低效问题[15][16] 劳动力市场变革 - 知识型工作价值呈幂律分布 模型可识别90百分位高绩效者 显著影响企业决策[9] - 客服 招聘等领域已出现岗位替代 实体世界自动化速度将慢于数字世界[18][20] - 未来劳动力市场将碎片化转向全球化 实现人与Agent协同工作匹配[47][48] 评估系统构建 - 需按行业创建Agent评估任务 从同质化领域如客服切入 逐步扩展至复杂工作[26] - 强化微调(RFT)数据效率极高 仅需数百样本即可定制模型 优于监督式微调[42][43] - 评估系统需关注经济价值工作 如软件工程师的协调能力 而非单一任务表现[25] 企业招聘策略 - 早期阶段应优先人才密度而非速度 数据驱动识别关键人才特征[48] - 构建"数据飞轮"机制 通过绩效反馈优化招聘决策 形成正向循环[46] - 统一评估体系受限于技术 当前LMS能力突破使自动化匹配成为可能[49]