根据一项针对 748 名 HR 负责人的调查，招聘人员平均每个空缺职位需要花费 17.7 小时处理行政工作，这相当于每雇佣一个人就要搭进两天多的工作时间。SmartRecruiters 在 2024 年的一项调查也发现，45% 的人才招聘负责人将其一半以上的工作时间花在可以自动化的任务上。这种沉重的行政负担迫使招聘人员进行浅层筛选，往往容易忽略合格的候选人，而仅凭格式和关键字匹配来推进人选，而非真实的胜任力对齐。
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 构建一个 AI 驱动的招聘助手。该助手能够为候选人评估带来效率提升，生成个性化的面试问题，并为人类招聘决策提供数据驱动的洞察。需要注意的是，本文展示的是用于学习目的的参考架构，而非直接投入生产的解决方案。Amazon Bedrock 及相关的 AWS 服务是通用工具，客户可以将其组合以支持包括招聘流程在内的各种用例。
你将学习如何部署专门的 AI 功能，用于简历解析、候选人评分、技能评估和面试问题生成。该方案通过协同工作的无服务器架构，利用 Amazon Bedrock Guardrails 提供 PII（个人身份信息）脱敏、提示词攻击检测以及偏见内容过滤。整套方案采用了 Amazon Bedrock Converse API 配合 Amazon Nova Pro 模型，并使用 AWS Lambda 进行处理，Amazon API Gateway 进行路由，以及 Amazon DynamoDB 和 Amazon S3 进行数据存储。
该 AI 候选人筛选助手利用 Amazon Bedrock 中的基础模型（FMs）协助评估、简化面试准备。身份验证和前端层使用 AWS Amplify 托管 Web 应用程序，并使用 Amazon Cognito 处理用户注册、登录。后端层则通过 API Gateway 将请求路由到专门的 Lambda 函数，每个函数负责特定的工作流，调用 Bedrock Converse API 执行深度简历分析并计算匹配度得分。
