简历通胀，Demo 泛滥
大量候选人停留在 Chatbot 级 Demo，缺少 Observability、Failure Modes 与生产级 Agent 编排经验。传统简历筛选无法区分「会调 API」与「能上线」。
AI 企业面临的三大招聘困境
岗位标准模糊
「大模型工程师」「Agent 工程师」「Infra 工程师」名称趋同，内部 JD 与面试标准不一致，错招与漏招并存。
验证成本高、周期长
多轮技术面仍难覆盖真实交付能力；HR 与业务对齐成本高，优秀候选人因流程冗长流失。
Skillver 为 AI 企业带来的价值
不是多一个招聘渠道，而是多一套能力验证基础设施——与 Skillver 人才端同一套 KAE 评估，企业看到的是经过 AI 面试认证的可解释战力向量。
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① 先验证，再见人
候选人须持有正式 AI 面试报告方可投递——彩排报告不可用于投递。企业收到的不是自填标签，而是基于 10000+ 合规题库、按目标岗位生成的七维战力（T/L/O/S/R/C/D）评估结果。
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② 对齐 49 个 AI/机器人标准岗
平台覆盖 IND-AI 43 岗 + IND-ROBO 6 岗，与研究院白皮书及62 标准岗位名录一一对应。发岗、匹配、评估使用同一套岗位语言，减少「同名不同义」。
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③ 向量人才池，精准匹配
15+ 专责 AI Agent 协同：招聘助手对话发岗、人才池按七维向量与岗位需求匹配，从「关键词搜简历」升级为「战力向量对齐」。
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④ 结构化沟通，缩短决策链
企业 HR 在平台发起邀约、沟通薪资与约面，候选人进度与报告同源可追溯——减少邮件往返与信息不对称。
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⑤ 合规可审计
PIPL 30 天授权、不对企业展示原始录像；算法备案法定名 T-Code 人才能力评估算法。评估过程可解释、可刷新（180 天衰减提醒）。
适用场景
AI 独角兽 · 大模型 / Agent
Agent 工程师与 LLM 应用团队
区分「对话 Demo」与「生产级 Agent」：工具调用、多步规划、评测与可观测性。详见 Agent 招聘方法论。
具身智能 · 机器人
研究 / 工程 / 交付三层人才
避免用研究层标准招交付层岗位。按 IND-ROBO 标准岗匹配仿真、SLAM、整机集成等能力线。详见 机器人招聘方法论。
AI Infra · 平台团队
训练推理、MLOps、GPU 调度
Rust / CUDA / 分布式训练等硬核方向，用岗位对齐的面试题库与七维权重，减少「简历写满 K8s 但说不清故障排查」的误招。
快速扩张期技术团队
批量校招 / 社会招聘并行
统一评估标准，HR 与用人经理共用 KAE 报告语言，降低多面试官口径漂移带来的决策成本。
企业如何接入
- 访问 skillver.cn/enterprise/apply 提交公司信息与招聘意向
- 运营审核后开通企业端，配置在招岗位（对齐标准岗名录）
- 浏览持报告投递的候选人，发起邀约与结构化沟通
- 结合Tcode 能力协议理解报告字段与授权边界
联系：janet.chen@tcodeai.com （主题：AI 企业招聘方案咨询）