前言

/>本研究旨在利用机器学习技术实现职业岗位特征的自动提取与岗位人才需求分析，以提升招聘流程的效率和精准度。

通过从招聘网站和企业数据库中收集海量岗位数据，结合自然语言处理技术BERT进行深度解析，成功提取了技能、职责等关键特征，并构建了精准的岗位画像。

基于这些画像，研究进一步训练了AI模型，实现了与岗位需求高度匹配的题目自动生成。

通过开发在线答题系统，收集应聘者答题数据，并结合简历信息构建完整的应聘者画像，为适配度评估提供了全面的数据支持。

通过实验验证了系统的有效性和实用性。

实验结果表明，该系统能够显著提升人才与岗位的匹配效率，为企业招聘提供科学、高效的决策支持。

研究成果不仅推动了招聘领域的数字化转型，也为未来招聘流程的自动化和智能化发展提供了有力的理论和实践基础。

一、项目介绍

/>软件版本：python3.7/python3.8

/>数据库：mysql

code

1、requests+DrissionPage

爬取数据

/>此平台主要是管理人员以及普通用户两个账号。

管理人员管理整个系统的状态，普通用户主要作用本课题是基于Python实现招聘网站上关于大模型相关岗位的数据的分析和可视化研究，通过深入分析大模型岗位的技能要求、学历门槛及行业趋势，帮助求职者可以更清晰地了解市场需求，从而根据个人兴趣、能力和职业规划，选择最合适的工作岗位和发展方向。

同时帮助企业能够更准确地把握市场动态，制定符合市场需求的招聘策略，提高招聘效率和质量。

/>根据需求，本项课题研究主要分为数据采集与处理、数据分析与建模，数据可视化三个模块。

/>1.数据采集与处理：使用Python编程语言从招聘网站上抓取大模型相关岗位的岗位人才需求，并对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。

/>2.数据分析与建模：对采集到的数据进行统计和分析，细分为技能要求分析、学历门槛分析、行业差异分析、

/>（1）在技能要求分析中，识别并统计各岗位最常提及的技能关键词，分析大模型岗位的核心技能要求及其变化趋势。

从而明确大模型岗位核心技能，指导求职者技能提升，预测行业技能趋势。

/>（2）在学历门槛分析中，统计不同学历（如本科、硕士、博士等）在大模型岗位中的占比，评估学历对岗位需求的影响，指导求职者匹配岗位，优化教育与就业对接。

本研究通过结合大数据技术与机器学习算法，成功实现了从岗位特征提取到适配度评估的全流程自动化。

首先，从招聘网站和企业数据库中收集海量岗位数据，并进行数据清洗和预处理，确保了数据的高质量。

接着，利用自然语言处理技术BERT对岗位描述进行深度解析，提取关键特征如技能、职责等，构建了精准的岗位画像。

基于岗位画像，训练

模型实现与岗位高度相关的题目自动生成。

同时，开发在线答题系统，采集应聘者答题数据，并结合简历信息构建完整应聘者画像。

最后，利用机器学习模型（如逻辑回归、随机森林）构建适配度评估模型，并通过实验验证了系统的有效性和实用性。

研究成果显著提升了人才与岗位的匹配效率，为企业招聘提供了科学、高效的决策支持，推动了招聘领域的数字化转型。

三、核心代码

/>部分代码：

四、效果图

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