01 / 重新制定 AI 排序規則
針對履歷篩選系統的候選人排序,重新制定 AI 排序規則,優化篩選與排序邏輯。
CERNOVANCE / EXPERTISE
以下展示聯合創始人的過往專案經驗與能力側重,採匿名描述。個人過往經驗不代表思諾萬思簽約客戶,規劃與設計內容不等同於全面上線或量化成果。
合作案例
為 StarPlan AI 履歷篩選系統重新制定 AI 排序規則,並優化履歷資訊擷取。專案實現單月伺服器成本降低超過 7,000 澳元。
針對履歷篩選系統的候選人排序,重新制定 AI 排序規則,優化篩選與排序邏輯。
優化履歷資訊擷取環節,改善篩選系統的資訊處理流程。
此金額為單月伺服器成本節省,不作全年節省推算,亦不代表對其他專案的成效承諾。
面向日本大型汽車集團的集團級 AI 平臺規劃,連結工程資料問答、來源追溯、Agent 任務輔助與簡單模具 STEP → DXF 自動出圖。
工作側重:拆解平台目標、子專案範圍與資料要求,參與架構設計、開發任務組織及客戶回饋協調。方案結合工程知識檢索、來源追溯與簡單模具幾何處理,並設定專業複核環節。
面向大型運動零售公司的產品知識與培訓場景,規劃季度 PPT 知識化、產品參數查詢與比較、智慧出題和培訓課件草稿生成。
梳理資料到培訓內容的業務鏈路,定義知識管理與生成應用範圍,明確輸入、輸出及研發任務,連結客戶需求與技術實現。
面向海外保險集團的車險估價場景,設計語音或關鍵詞輸入、關聯維修操作推薦、人工修改與估價草稿輸出流程。
工作側重:設計語音或關鍵詞輸入、維修操作推薦、人工審核及估價草稿輸出流程,將業務規則轉為產品功能與開發說明。照片用於輔助理解案件背景,不作自動辨識損傷能力聲明。
曾任字節跳動財務 BP,兼具 HR、AI 場景設計與企業改造經驗。深度參與涵蓋人力、機房等領域的降本增效,以及「財管同源」、科目對齊和 ERP 二次開發相關專案。擅長結合業務判斷、結構化分析與組織協作,推動 AI 應用、業財一體化和經營改善落地;在中國醫保政策、醫院營運及資訊化改造方面亦有深入累積。
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