✦ 以人为本的招聘。语义理解。确定性评分。
实现语义化招聘
Expertini ATS 将全方位语义理解与 Deterministic Candidate Match Scoring™ 相结合，依据事实证据而非关键词来评估候选人。每项推荐均可解释、可复现，并始终由人工把控。
专为注重实证、一致性与透明度的人力资源/招聘人员打造。
始于 2008 年 · 独立运营
确定性评分，而非黑盒推测
每项评分均可审计且有据可查
Expertini 专有 CMS 评分
96%
Michael J.
资深全栈开发工程师
匹配深层含义，而不仅仅是词语匹配。
全维度语义理解深入解析简历的实际含义与事实依据——而非单纯比对关键词
智能辅助理解仅用于语言理解 — 绝不用于评定分数
确定性评分相同的输入。相同的证据。相同的评分。始终如一。
由人工决策得分仅供判断参考 — 绝不会取代人工决策
0已索引的在招职位
▲ 每日增长
▲ 每日增长
0月活跃求职者
▲ 全网
▲ 全网
0国家/地区招聘平台
▲ 40+ 专业求职板块
▲ 40+ 专业求职板块
0确定性评分
▲ 相同输入，相同评分
▲ 相同输入，相同评分
人工决断所有最终决定
▲ 分数仅供参考
▲ 分数仅供参考
EXPERTINI ATS 运作方式
透明。可复现。经得起检验。
在有助益之处运用语言理解，在关键环节依托纯粹算法，最终由人工做出决策。每一个评分均可追溯至得出该结果的事实依据。
实时 · CMS 引擎沙盒
拖动权重，见证精准计算。
这是在生产环境中运行的精准公式：CMS = Σ(CSS × JRIS) / Σ(JRIS)。JRIS 代表雇主对某项要求的重视程度；CSS 代表在匿名简历中找到的证明依据。没有任何智能算法会随意篡改分值 — 绝不存在虚构幻觉的可能。
Python & 分布式系统必备项
云架构 (AWS/GCP)必填
团队领导能力优先考虑
开源贡献加分项
CMS 得分
0%
—
触发硬性阻断条件 — 某项必要要求完全缺乏佐证。CSS 固定为 0；其他方面的优势无法掩盖该缺失。
Σ(CSS × JRIS) = 0
Σ(JRIS) = 0
CMS = 0 / 0 = 0
Σ(JRIS) = 0
CMS = 0 / 0 = 0
相同的输入 → 相同的分数，每一次运行皆是如此。
此透明度体现在每位候选人的审查 PDF 报告中。
此透明度体现在每位候选人的审查 PDF 报告中。
见证智能决策
为何我们录用 —— 为何我们辞拒。
将候选人拖至“入围”或“淘汰” — 或点击 ✓ / ✗。确定性引擎会实时阐明其判定逻辑，使用该评分背后的同一套规则矩阵与客观依据。
确定性引擎正在显示：Sophia M.
此职位发布的硬性要求——通过/淘汰关卡，独立于综合评分
100%
规则合规性
排序 → 决策
智能排名 · 拖动标签，或使用 ✓ ✗ ⇪ — ⇪ 可将该候选人的证明材料载入上方的沙盒中
✓ 加入初选名单
✗ 淘汰
CMS 评分的强大优势
全面候选人评估 超越关键词匹配
Expertini CMS 从您的实际职位描述中提炼出 10 多个维度来评估每位候选人。可在 7 个行业之间滑动切换 — 评分、合规检查以及底层语义匹配均会同步更新。
相同的十余个维度，始终如一地应用于各个行业——绝非通用模板，始终基于真实的职位描述生成。
技能与胜任力
语言熟练度
经验与职位相似度
期望薪资
行业与领域匹配
资历级别
教育背景与资格认证
文化契合度（智能驱动）
工作地点与到岗时间
职业发展潜力
Michael J.
资深全栈开发工程师
英国伦敦
96%优秀
得分明细
确定性合规
语义匹配在 IT 领域的运作原理
我们对比的是语义，而非字词。
每段简历摘要和职位要求都会被转换为向量 —— 由数千个数字来捕捉语义。引擎通过测量向量之间的夹角来计算余弦相似度。夹角越小，语义越接近，无论用词是否相同。
超越评分——同一沙盒，覆盖全流程漏斗
筛选只是第一步。评估、面试、录用决策——一站式搞定。
该平台还可根据职位描述生成岗位专属评估、进行异步视频面试，并将每项评审记录保存在候选人档案中。欢迎体验下方演示 — 包含示例数据，全流程可交互。
1 · 部署后，某个 REST 端点突然返回过期数据。最应该首先检查哪一项？
变更响应上的缓存头 / CDN 缓存失效
重命名端点并重新部署
增加服务器的 CPU 分配
2 · 在包含 1000 万行数据的表中，针对
customer_email 进行筛选的查询运行缓慢。标准解决方案是？将表格加载到应用程序内存中
将该列切换为全文搜索
在
customer_email 上添加索引3 · 两个服务需要相同的验证逻辑。最佳实践？
将代码复制到这两项服务中
将其提取到共享的版本化库中
通过一个服务路由每次调用以进行验证
在产品中，问题由您的职位描述生成（5–50 道题，混合题型）。选择题在提交时自动评分；开放式和代码回答进入智能评审，并支持逐题人工复核——评分绝不会自动淘汰任何候选人。
1 · 利益相关者在冲刺中期提出新增一项功能并称其十分紧急。您会首先做什么？
悄悄添加并加班将其融入
明确影响，然后与产品负责人公开重新确定优先级
拒绝 — 冲刺已锁定，概无例外
2 · 您强烈不同意同事对您工作的评审意见。您的下一步行动是？
结合事实依据进行一对一沟通，仅在仍无法达成一致时上报
无论如何都应用更改以避免冲突
公开回复并说明其错误之处
产品中的情境回答将对照后台指导标准进行评估 — 智能系统提供评分建议及理由，由人工招聘专员确认或修改每项得分。
真实样本回答——包含语音及全部内容。候选人可在空闲时间录制结构化回答，无需安排日程；录音保存在候选人的申请中，仅限您的招聘团队查看。
Emily J.
问题 1 · “请介绍一个让您感到自豪的项目” · 0:08
您的评分
结构化信号
语义分析 理解深层含义，而非仅匹配关键词
确定性匹配基于规则的引擎，实现 100% 可重现性
可解释每个评分均透明且可审计
无偏见招聘在进行任何大型语言模型分析前均已脱敏个人身份信息（PII）
持续学习结合反馈与实际招聘数据不断优化
企业级安全、可扩展、可靠——运行于我们自有的集群上