基于机器学习的大学生求职系统开发任务书

基于机器学习的大学生求职系统开发任务书
一、任务名称

基于机器学习的大学生求职系统开发

二、任务目的

当前大学生求职市场呈现“信息过载、供需错配、精准度不足”的痛点，大学生难以快速筛选适配自身能力与职业规划的岗位，企业也面临优质应届生挖掘效率低、招聘成本高的问题。本任务依托机器学习技术，开发集岗位精准匹配、求职指导、简历优化、招聘趋势分析于一体的大学生求职系统。通过采集多渠道求职数据，借助机器学习算法构建岗位推荐模型、简历评估模型与职业适配度分析模型，为大学生提供个性化岗位推送、简历优化建议与职业规划参考，为企业提供精准人才筛选与招聘趋势研判支撑，搭建高效的校企求职招聘桥梁，缓解就业供需矛盾，提升大学生求职成功率与企业招聘效率，助力高校就业指导工作数字化升级。

三、任务主体与周期

任务主体：跨职能开发团队，成员涵盖机器学习工程师、数据采集工程师、前后端开发工程师、测试工程师、产品经理及高校就业指导专家，明确分工协作，确保功能贴合求职场景与用户需求。
任务周期：总周期24周，分6个阶段阶梯式推进，各阶段无缝衔接、成果可验，保障系统按期高质量交付。

四、核心任务内容

本任务围绕系统全生命周期开发，聚焦大学生、企业、高校三方核心需求，分六大阶段落地实施，具体内容如下：

需求调研与方案设计（2周）：产品经理联合高校就业指导专家，通过问卷、访谈、业务梳理等方式，调研三方用户核心需求。明确大学生对岗位推荐、简历优化、求职技巧、职业规划的需求；梳理企业对人才筛选、岗位发布、简历初筛、招聘趋势分析的需求；确定高校对就业数据统计、学生求职跟踪、就业指导赋能的需求。基于调研结果，联合机器学习工程师与开发工程师设计系统技术方案，明确数据采集范围、机器学习模型框架、前后端技术栈、系统架构及核心技术指标，输出需求规格说明书、系统设计方案书，组织多方评审确认后启动开发。
多源求职数据采集与预处理（4周）：数据采集工程师通过爬虫技术与API对接，采集多渠道求职相关数据，涵盖企业招聘数据（岗位名称、职责、要求、薪资范围、行业类别、企业规模）、大学生求职数据（简历信息、专业、学历、技能证书、实习经历、求职意向、薪资期望）、行业招聘趋势数据（热门岗位排行、技能需求变化、薪资波动）、高校就业数据（各专业就业率、就业方向分布）及求职指导知识库（简历模板、面试技巧、行业解读）。采用Python爬虫框架开发程序，搭配反爬机制保障数据采集合法性与完整性；对采集数据进行预处理，包括清洗（剔除无效岗位、虚假信息、重复数据）、标准化（统一学历、技能、行业分类格式）、特征提取（提取岗位核心需求与学生能力关键词），构建结构化数据集，为后续模型训练与系统运行提供数据支撑。
核心机器学习模型开发与优化（6周）：机器学习工程师聚焦三大核心模型开发，基于预处理数据集完成模型设计、训练、迭代优化与封装。一是个性化岗位推荐模型，融合协同过滤算法与逻辑回归算法，结合学生求职意向、专业背景、技能水平、实习经历等特征，以及岗位需求、企业偏好、行业趋势等因素，构建混合推荐模型，实现“千人千面”岗位推送，优先匹配适配度高的岗位；二是简历评估模型，采用文本分类算法与特征匹配算法，从内容完整性、技能匹配度、表达规范性、岗位适配性四个维度对简历进行打分，生成优化建议（如补充技能关键词、优化实习经历描述）；三是职业适配度分析模型，基于学生能力特征与行业岗位需求，通过聚类算法分析学生适配职业方向，结合行业趋势提供职业规划参考。利用TensorFlow、Scikit-learn框架实现模型训练，通过调整参数、扩充数据集优化模型性能，确保模型预测准确率与适配度达标。
系统功能开发与集成（5周）：前后端开发工程师基于设计方案与核心模型，分模块开发系统功能并完成集成联调。前端采用Vue.js+ECharts框架，构建多端适配界面，分为学生端、企业端、高校端：学生端实现岗位浏览、个性化推荐、简历上传与优化、求职跟踪、职业测评等功能；企业端实现岗位发布、简历筛选、候选人邀约、招聘数据分析等功能；高校端实现就业数据统计、学生求职状态跟踪、就业指导推送等功能。后端采用Spring Boot+Spring Cloud框架，构建微服务架构，实现用户管理、岗位管理、简历管理、推荐服务、评估服务、数据统计等业务逻辑处理；开发标准化API接口，实现后端与机器学习模型、数据集的无缝对接，保障数据流转顺畅与功能协同运行，完成各模块集成联调，排查接口调用与功能联动问题。
系统测试与迭代优化（4周）：测试工程师制定全面测试方案，开展功能、性能、准确性、安全性、易用性测试。功能测试验证各模块核心功能是否达标，无逻辑漏洞与功能缺陷；性能测试模拟10万+用户并发访问，确保系统响应时间≤2秒，岗位推荐与简历评估响应时间≤1秒，数据加载流畅无卡顿；准确性测试验证推荐模型岗位适配准确率≥85%，简历评估结果与人工评估偏差≤10%，职业适配分析合理性达标；安全性测试检测数据加密、权限管控、防攻击能力，保障用户简历、企业信息等敏感数据安全；易用性测试邀请大学生、企业HR、高校就业老师试用，收集反馈优化界面设计与操作流程。针对测试问题快速迭代修正，经过多轮测试优化，确保系统稳定可靠、贴合实际使用需求。
系统部署、培训与交付（3周）：开发团队完成系统部署上线，搭建云服务器运行环境，配置数据库与模型服务，制定数据备份策略与运维方案，确保系统长期稳定运行。整理全套文档资料，包括操作手册、部署指南、运维手册；制作系统演示视频与培训PPT，开展线下或线上培训，针对不同用户群体讲解系统操作流程与核心功能，确保学生、企业HR、高校工作人员熟练掌握使用方法。协助用户完成系统初始化配置，收集上线初期使用反馈，提供短期技术支持，完成最终交付。

五、任务要求

技术要求：机器学习模型准确率达标，岗位推荐适配准确率≥85%，简历评估准确率≥88%，职业适配分析合理性达标；系统支持10万+用户并发访问，页面加载时间≤2秒，核心功能响应时间≤1秒；数据采集准确率≥95%，支持实时增量更新，确保岗位与行业数据时效性；支持多终端适配（电脑端、移动端），兼容性良好。
功能要求：实现个性化岗位推荐、简历上传与智能评估、岗位发布与筛选、求职跟踪、职业测评与规划、就业数据统计、求职指导推送等核心功能。学生端支持自定义求职意向与薪资范围，接收岗位推送提醒；企业端支持精准筛选简历与候选人管理；高校端支持多维度就业数据可视化与学生求职跟踪。
质量要求：系统运行稳定，全年可用率≥99.5%，无卡顿、崩溃、数据丢失问题；严格遵守《个人信息保护法》，对用户敏感数据加密存储，严防信息泄露；界面设计简洁直观、操作便捷，适配大学生与职场人员使用习惯；文档规范完整，支持系统后期迭代升级，预留功能扩展接口（如视频面试、内推功能）。
协作要求：各岗位每周召开进度例会，同步开发进展、解决核心问题；产品经理与高校就业专家全程参与，确保功能贴合就业场景需求；建立版本控制与文档归档机制，规范代码管理与成果留存，保障开发流程有序推进。

六、交付成果