简历知遇-AI驱动的求职面试辅助系统

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2025年11月24日修改

简历知遇 - 两周做一个AI求职工具,看到了B端市场的机会

让每一份简历,都遇见对的机会

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第一章 缘起 - 大学生求职困局​

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第二章 为什么要做"简历知遇"​

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第三章 核心优势 - 凭什么脱颖而出​

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第四章 快速上手 - 5分钟跑起来​

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第五章 核心功能演示 - 完整求职流程​

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第六章 技术选型 - 为什么选择6这些技术​

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第七章 商业化前景 - B端C端双重价值​

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第八章 踩坑与思考 - 开发中的挑战​

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第九章 复盘 - 收获与未来规划​

第一章缘起 - 大学生求职困局

最近跟几个应届生朋友聊天,发现大家找工作都挺痛苦的。

一个学计算机的朋友跟我说,他投了100多份简历,收到回复的不到10份,真正进入面试的只有4家。花了快两个月时间,最后拿到1个offer,还不是特别满意。​

这不是个例。我去查了下数据,LinkedIn和Indeed这类平台上海投简历的回复率普遍只有5%-10%。换句话说,投100份简历,能收到5-10个回复就算不错了。​

海投简历的真实数据

更糟糕的是,这种"海投"策略其实是在浪费时间。你把精力分散到100个职位上,每个职位都只能花1%的精力准备,结果就是面试表现不好,成功率更低。​

我问他为什么不精准投递,他说:"我也不知道哪些职位真正适合我。简历投出去就像石沉大海,没人告诉我为什么不合适,下次该怎么改进。"​

这让我想到了一个更大的问题。根据智联招聘的数据,国内AI人才缺口已经超过500万,人工智能工程师的平均招聘月薪超过2万元,求职增速达到69.6%。但另一边,2024年算法类岗位数量却比2023年下降了约15%。

需求这么旺盛,为什么岗位反而在减少?

因为企业要的不是"会编程的人",而是"能解决问题的人"。很多应届生技术栈挺全,但不知道怎么把技能和职位需求对应起来。他们需要的不是更多的岗位,而是更精准的匹配,以及真实的面试训练。​

试错成本太高了。每投一次简历,准备材料、等回复、准备面试,整个流程下来至少1-2周。投100次就是2年。时间耗不起。​

我觉得这个问题值得解决。不是因为市场有多大(虽然全球AI招聘平台市场规模确实在快速增长,预计2031年达到11.74亿美元),而是因为这个痛点太真实了。

如果能用AI帮大学生做两件事,会怎么样?

一是精准匹配,别让他们在100个职位上瞎撞,直接告诉他们最适合的5-10个。​

二是模拟面试,让他们在真正的面试前先练几轮,知道自己哪里不行,该怎么改进。​

这就是"简历知遇"的起点。

第二章为什么要做"简历知遇"

确定要做这个方向后,我先去看了看市场上有什么。

现有工具的局限

我找到了几个比较火的AI求职工具:

多面鹅AI做模拟面试,AI扮演面试官,中英文都支持,体验还不错。但它只做面试这一环,不管简历怎么优化,也不推荐职位。​

智面星是面试实时助手,毫秒级生成答案,听起来很厉害。但这更像是"作弊工具",不能真正提升你的能力。​

牛客题库很丰富,有很多大厂真题。但它是题库+社区模式,没有AI驱动的个性化匹配,你还是得自己翻大量题目。​

包阅AI做简历优化,能分析你的优缺点。但优化完简历之后呢?投给谁?怎么准备面试?没有下文了。​

猎聘·Doris是企业端的AI面试平台,融合了大语言模型和自然语言处理,覆盖140+评估维度。但它是给企业用的,不是给求职者的。​

你发现了吗?这些工具都只做了"一个点",没有一个工具能覆盖完整的求职流程。​

用户得在多个平台之间跳来跳去:在包阅AI优化简历,在智联招聘海投,在牛客刷题,在多面鹅模拟面试。每个工具都要注册账号,数据也不互通。​

体验很割裂。

市场机会在哪里

我去查了下AI招聘市场的数据。2024年全球AI招聘平台市场销售额6.81亿美元,预计2031年达到11.74亿美元,年复合增长率8.1%。中国市场也在快速增长,2025年AI大模型市场规模预计突破495亿元。

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