特殊挑战
学术人才评估需同时考量技术能力（如编程语言）和科研价值（论文影响因子），传统工具难以实现两者的交叉分析。
技术方案
- 复合搜索语法：输入“PyTorch熟练且近三年CVPR发表≥2篇的第一作者”
- 学术图谱整合：系统自动关联Google Scholar被引数据、GitHub代码复现star数等
- 质量过滤机制：使用预设条件排除 predatory期刊论文作者
- 可视化比对：生成候选人学术影响力趋势图与技术栈雷达图
实施效果
某研究院使用结果显示：1）收到简历与岗位要求的匹配度提升3.8倍；2）通过学术社交数据发现的隐藏人才占最终录用者的41%；3）平均到岗时间缩短至23天
Essa resposta foi extraída do artigoClado: uma plataforma que usa agentes de IA para buscar informações sobre talentosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 在学术人才猎聘中如何实现技能与科研产出的双重精准匹配？
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