先拆岗位画像
把一句需求拆成必须条件、加分条件、排除项和相邻人才池。
Jane Doe
大模型产品技术负责人
92
匹配度
候选报告已成形
来源、候选人和证据风险会汇总到同一份报告里。
系统把 GitHub、论文、技术博客、公司页面、演讲和个人网站放进同一条线索流，先找出可能匹配的人，再进入证据核验。
把一句需求拆成必须条件、加分条件、排除项和相邻人才池。
按研究、实践、履历和公开影响力选择不同来源，不只依赖简历关键词。
每位候选人的强证据、弱证据和待补来源都会被单独列出。
把“听说过”变成“有出处、可验证”的判断，帮助团队在面试前先统一共识。
逐条主张验证：经历、项目、研究和影响力分开看。
多源交叉印证：降低单一简历或自述带来的误判。
缺口自动识别：提示下一步该补哪些来源。
SignalHire 会把候选人的真实工作证据转成联系角度，让第一封外联不再像模板。
从候选人的项目贡献中提炼开场点。
按岗位需求选择研究、工程或团队协作角度。
可直接复制，也可交给团队继续审阅。
外联预览
关于 ACME AI 训练基础设施的机会
Hi Jane，我看到你在 Megatron-LM 相关项目中的分布式训练工作，也注意到你最近关于推理优化的分享。
我们正在寻找能把研究和工程落地结合起来的人，想和你聊聊这个方向是否值得了解。
Best, SignalHire 团队
外联角度
无需登录，先看系统如何把岗位画像、候选排序、证据风险和下一步建议串起来。
这些公开案例使用现有报告页面，方便你直接判断输出深度和呈现方式。