对于高科技企业来说，人才是最宝贵的财富和核心竞争力，每家企业都希望能够招聘到最优秀的人才。但在实际招聘过程中，又会面临许多问题，例如：如何量化候选人的优秀程度以及和应聘岗位的契合程度？这些问题通常非常依赖HR 招聘经理和面试官自身的经验。事实上，传统的人才评估手段一方面效率较低，另一方面难以杜绝主观失误。这时候，基于人工智能的招聘技术作为一种有效的补充手段，开始发挥作用。
为了更好地进行人才管理，百度依托自身大数据和人工智能技术优势，建立了百度人才智库（Baidu Talent Intelligence Center, 简称 TIC）团队，并研发了百度人才智库系统，目前该系统已经拥有包括智能招聘在内的六大产品模块，具有超过 50 种自主研发的智能人才分析功能，并在百度 HR 内部全面使用。
1、智慧校招
在过去几年里，百度已经自主研发了一系列针对智能招聘场景的技术和产品，去年也发起了名为「智慧校招」的项目。主要针对HR 招聘效率提升进行了两方面尝试：一是简历评估，对简历做初步筛选；二是简历分发，基于历史招聘数据，构建基于深度学习的人岗匹配模型，把应聘人员匹配到合适的部门和岗位。
目前，百度在智能招聘领域已经积累了一系列重要科研成果，从招聘市场趋势分析到招聘公司口碑（雇主品牌）分析，再到简历评估、人岗匹配、智能评测等，都有相应技术积累，也在IJCAI、AAAI、SIGIR、KDD 等人工智能、数据挖掘领域的顶级会议上发表了多篇论文。
2、幕后走向台前
基于去年的功能，智慧校招项目在今年的百度校园招聘项目中又有两大提升，直接服务于应聘学生。第一，智能岗位推荐。打开百度招聘主页，点击校园招聘之后，会出现个人专属的智能招聘助手小度，一旦将简历上传至页面，小度会自动为大家进行岗位推荐。
第二，智能笔试试卷生成。在简历投递成功之后，小度将针对岗位需求和个人简历，为学生量身打造个性化笔试考卷。
在谈到百度建立智能招聘系统的过程中，面临的挑战有哪些的时候，百度招聘表达了如下的看法。
第一个挑战是寻找问题，定义问题。首先需要与HR 专家进行深入沟通，了解业务上的真正痛点。之后，再把抽象的业务问题定义成具体的数学问题，定义成可以用算法解决的问题。
第二个挑战是需要结合各领域相关知识，提供可解释性的结论。在进行数据挖掘和机器学习研究时，最核心的问题是如何把技术知识和商业领域知识相结合。如何结合HR 领域知识，设计最符合招聘问题的智能解决方案，就是一大难点。针对这一问题，百度 TIC 团队尝试利用层次化 RNN + Attention 机制，增加模型的可解释性，把简历中的重要技能进行可视化展示，直观地显示出匹配程度，相关论文也已经在 SIGIR 2018 上发表。
