- 实际应用场景描述
在智能制造与数字化工厂领域，企业招聘时往往面临以下问题：
- 传统招聘过度依赖学历，忽视实际技能与项目经验。
- 数字化工厂需要的是能快速上手工业软件、数据分析、自动化控制的人才，而不是仅仅有学历的人。
- 简历筛选耗时，HR 难以快速判断候选人与岗位的匹配度。
因此，我们需要一个智能匹配系统，根据候选人的技能和实战成绩来评估其与岗位的匹配度，忽略学历因素。
- 痛点引入
- 学历偏见：高学历不等于高能力，可能导致人才流失。
- 技能评估难：技能种类多，需标准化处理。
- 实战成绩权重：项目经验、竞赛成绩、实际产出应占更大比重。
- 匹配效率低：人工筛选耗时长，易出错。
- 核心逻辑讲解
匹配评分公式（简化版）：
\text{匹配分数} = w_s \times \text{技能匹配分} + w_e \times \text{实战成绩分}
其中：
- w_s = 技能权重（如 0.6）
- w_e = 实战成绩权重（如 0.4）
- 技能匹配分 = 候选人技能与岗位所需技能的重合度（Jaccard 相似系数）
- 实战成绩分 = 标准化后的成绩（0~100）
步骤：
-
定义岗位所需技能列表。
-
输入候选人技能列表和实战成绩。
-
计算技能匹配分（交集/并集）。
-
标准化实战成绩。
-
加权求和得到匹配分数。
-
输出匹配结果。
-
项目结构
skill_matcher/ │ ├── matcher.py # 核心匹配逻辑 ├── data_input.py # 数据输入模块 ├── utils.py # 工具函数 ├── main.py # 主程序入口 ├── README.md # 项目说明 └── requirements.txt # 依赖列表
- 代码实现（模块化 + 注释）
"requirements.txt"
无第三方库依赖，仅使用标准库
"utils.py"
def normalize_score(score, max_score=100): """将成绩标准化到 0~100 范围""" if score < 0: return 0 if score > max_score: return 100 return (score / max_score) * 100
def jaccard_similarity(list1, list2): """计算两个列表的 Jaccard 相似系数""" set1 = set(list1) set2 = set(list2) intersection = len(set1 & set2) union = len(set1 | set2) return intersection / union if union != 0 else 0
"data_input.py"
def get_candidate_data(): """获取候选人数据""" print("请输入候选人信息:") education = input("学历（将被忽略）: ") skills = input("技能（用逗号分隔，如 Python,PLC,数据分析）: ").split(",") skills = [s.strip() for s in skills if s.strip()] achievement = float(input("实战成绩（0~100 或任意正数）: ")) return { "education": education, "skills": skills, "achievement": achievement }
"matcher.py"
def match_candidate_to_job(candidate_skills, candidate_achievement, job_skills, skill_weight=0.6, achievement_weight=0.4): """ 计算候选人与岗位的匹配分数 :param candidate_skills: list 候选人技能 :param candidate_achievement: float 候选人实战成绩 :param job_skills: list 岗位所需技能 :param skill_weight: 技能权重 :param achievement_weight: 实战成绩权重 :return: 匹配分数 (0~100) """ from utils import jaccard_similarity, normalize_score
skill_score = jaccard_similarity(candidate_skills, job_skills) * 100
achievement_score = normalize_score(candidate_achievement)
total_score = skill_score * skill_weight + achievement_score * achievement_weight
return total_score
"main.py"
from data_input import get_candidate_data from matcher import match_candidate_to_job
def main(): print("=== 智能制造与数字化工厂岗位匹配系统（忽略学历）===") # 定义岗位所需技能 job_skills = ["Python", "PLC", "数据分析", "机器视觉", "工业物联网"]
try:
candidate = get_candidate_data()
score = match_candidate_to_job(
candidate["skills"],
candidate["achievement"],
job_skills
)
print("\n=== 匹配结果 ===")
print(f"候选人技能: {candidate['skills']}")
print(f"实战成绩: {candidate['achievement']}")
print(f"匹配分数: {score:.2f}/100")
if score >= 80:
print("推荐等级: ★★★★☆（高度匹配）")
elif score >= 60:
print("推荐等级: ★★★☆☆（中等匹配）")
else:
print("推荐等级: ★★☆☆☆（低匹配）")
except Exception as e:
print(f"错误: {e}")
if name == "main": main()
- README.md
技能匹配系统（忽略学历）
用于智能制造与数字化工厂岗位的候选人技能与实战成绩匹配，忽略学历因素。
功能
- 输入候选人技能与实战成绩
- 计算与岗位的匹配分数
- 输出推荐等级
使用方法
- 安装 Python 3.x
- 运行
python main.py - 按提示输入数据
示例
岗位技能: Python, PLC, 数据分析, 机器视觉, 工业物联网
候选人技能: Python, 数据分析, 机器学习
实战成绩: 85
输出匹配分数与推荐等级
-
使用说明
-
确保 Python 环境已安装。
-
下载项目文件到本地。
-
在终端执行 "python main.py"。
-
输入候选人技能（逗号分隔）和实战成绩。
-
查看匹配分数与推荐等级。
-
核心知识点卡片
知识点 说明 Jaccard 相似系数 用于计算两个集合的相似度 标准化分数 将不同量纲的成绩映射到 0~100 加权评分 不同因素赋予不同权重 模块化设计 分离输入、计算、工具函数 忽略学历 聚焦能力与成果
- 总结
本程序实现了忽略学历、仅按能力与实战成绩匹配岗位的功能，适用于智能制造与数字化工厂领域的招聘场景。
核心价值：
- 公平评估：减少学历偏见，关注真实能力。
- 高效筛选：快速计算匹配度，节省 HR 时间。
- 可扩展性：可接入数据库或招聘系统。
未来可加入：
- 多岗位批量匹配
- 机器学习模型预测候选人表现
- Web 界面或企业内部系统集成
如果你愿意，可以把这个系统升级成 Web 版本，让 HR 直接在网页上录入候选人信息并查看匹配结果。
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