Eaglet · AI Career Platform

开启智能求职
新时代

面向应届生、高校与机构的 AI 智能求职平台。测评、规划、简历、匹配、投递、实践到复盘七大环节,由 AI 智能体全流程驱动。

7
大求职环节 AI 全流程覆盖
10
类职业智能体协同调度
15+
个企业级 AI 项目实战
7×24h
智能求职服务在线
Product Preview

平台里的两块屏,一眼看懂

一块给机构:招聘信息、岗位排行与分布收在一屏;一块给学员:简历先诊断、再逐条改。下面两屏按产品真实版式绘制,配色沿用官网视觉。

eaglet.net.cn / mgt / job-board 机构端
岗位大屏 全国招聘信息统计 · 数据截至今日 09:00
3,412条
招聘信息
486家
覆盖公司
32个
覆盖省份
128条
今日新增
岗位排行 Top 6
岗位公司数招聘信息数
01AI 应用开发工程师86412 条
02商业数据分析师74366 条
03AI 产品经理61298 条
04算法工程师55274 条
05前端开发工程师48231 条
06运营专员43208 条
行业分布
3,412条
  • 互联网 · 软件 42%
  • 金融 18%
  • 制造业 15%
  • 其他 25%
学历层次分布
本科2,116
硕士955
大专239
博士102
城市热度 Top 5
北京512
上海468
深圳431
杭州358
成都297
示意界面 · 数据为演示用虚拟样本
机构端 · 岗位大屏

招聘信息统计与分布,一屏看完

岗位排行、行业与学历分布、城市热度来自同一份招聘库,导师看着这块屏决定把学员往哪儿推。

学员端 · 通用简历精修

先给诊断结论,再给逐条修改

八个维度先打分并列出主要问题,再由 AI 按诊断逐条改写:只动说法、标点与排版,事实不替你编。

eaglet.net.cn / stu / resume-refinement 诊断完成
通用简历精修 张同学 · 求职方向:商业数据分析师 · 实习经历 2 段
综合诊断
78分 · 良好

八维平均 78 分。最弱两项是「量化成果」与「ATS 可读性」,建议优先修改;经历含金量与目标岗位基本对齐。

主要问题
缺少量化结果 关键词覆盖不足 职责描述偏流程 项目角色不清晰 技能栏偏笼统
维度评分 · 八维
完整度88
风险与真实性92
结构清晰度82
表达专业度79
岗位一致性76
经历含金量74
ATS 可读性68
量化成果61
精修建议 · 逐条改(核对后采用)
原句 负责用户增长活动的策划与执行,配合团队完成数据复盘。
建议 独立策划 3 场用户增长活动,覆盖 1.2 万用户,活动期留存率提升 8.4%,复盘模板被团队复用。
原句 熟悉数据分析工具,有一定数据敏感度。
建议 熟练使用 SQL、Python(pandas)与 Tableau,独立完成 50 万行数据的渠道归因分析。
精修对话
帮我看下这段实习经历怎么写更好? 这段的问题是没有结果。建议补上 活动场次、覆盖人数、留存变化,并把"配合"换成你独立负责的部分。 已按此生成一版精修稿:说法、标点与排版改了,缺的数字我没有替你编,都列在「待你确认」里。
示意界面 · 数据为演示用虚拟样本
Career Workflow

从迷茫到 Offer,七个环节串成一条链路

传统求职服务把七个环节拆散在不同的人、不同的表格里。雏鹰把它们收进同一条数据链路,每个环节都有智能体接手,前一步的产出就是后一步的输入。

01
测评
Assessment

四轴职业人格偏好 + 霍兰德 RIASEC 兴趣测评,输出倾向百分比与职业方向簇。

02
规划
Planning

结合招聘行情与个人画像,生成分阶段求职路径与能力提升计划。

03
简历
Resume

从结构、表达、ATS 可读性到量化成果,多维诊断并生成优化版简历。

04
匹配
Matching

先硬性淘汰,再按五维加权评分,输出可解释的岗位匹配度报告。

05
投递
Submission

按策略自动推送岗位,并跟踪从投递到录用的全流程状态。

06
实践
Practice

操练环节:笔试按内置题库成套刷题、逐题判对错给解析,交卷后出刷题分析;面试模拟多轮问答并给出维度评分。

 
复盘
Review

七维雷达式拆解经历,生成 STAR 故事、面试话术草稿与追问预测。

Solution Background

传统求职服务,卡在七个断点上

我们对高校与机构的求职服务流程做了系统梳理,效率损耗几乎都集中在同样几个地方。左边是断点,右边是雏鹰的处理方式,一一对应。

传统求职服务Pain Points
求职市场变化快
行业需求快速迭代,传统服务模式难以跟上节奏。
服务效率待提升
人工服务成本高,服务规模难以放大。
个性化需求增长
学生对定制化求职服务的需求持续上升。
信息碎片化
求职信息分散在多个渠道,难以系统整合。
服务标准化难
导师水平参差不齐,服务质量难以稳定复现。
跟进效率低
人工跟进耗时长,容易遗漏关键环节。
数据利用率低
缺乏数据驱动决策,难以做到精准匹配。
雏鹰 AI 智能体平台Eaglet Answers
JD 定向精修,一份简历对准一个岗位
按目标岗位 JD 抽取关键词与能力要求,逐条对齐简历里的匹配点与缺口。
10 类智能体接管重复工作
测评、简历、匹配、投递自动跑,服务规模不再被人力上限卡住。
测评画像 + 五维加权匹配
学历、专业、技能、经验、综合分别打分,一人一条路径。
岗位、测评、简历、交付物同一条链路
数据沉淀在平台里,导师与学生看的是同一份事实。
阶段任务、交付物与评审规则内置
1–2 个月、四阶段的结构固定,服务质量可复现、可追溯。
状态机自动流转并主动提醒
阶段逾期、待评审交付物主动提示,不靠人记。
投递与练习数据自动复盘
投递转化、笔试薄弱点形成结论,每一次调整都有依据。
查看完整解决方案
Core Capabilities

四项核心能力,覆盖求职每一步

不是把纸质流程搬到线上,而是让每个环节都具备判断与产出能力。

Intelligent Assessment

智能测评与练习诊断

多元评估与潜能挖掘。四轴职业人格偏好与霍兰德 RIASEC 兴趣测评自动生成画像,笔试练习按你的记录诊断薄弱模块。

  • 四轴偏好与置信度提示
  • Top-3 Holland Code 与职业方向簇
  • 笔试练习记录与薄弱模块诊断
Planning Engine

智能规划引擎

个性化职业岗位推荐。把招聘市场的真实需求与个人能力、性格放在一起比对,给出可执行的阶段性路径。

  • 市场行情与个人画像双向比对
  • 分阶段目标与能力提升路径
  • 随测评与投递数据动态更新
Resume Assistant

智能简历助手

一键优化与精准修改。既做通用精修,也能针对目标 JD 做定向润色,让简历先过机器筛选再过人的眼睛。

  • 结构 / 表达 / 成果量化多维诊断
  • ATS 可读性与关键词覆盖检查
  • 输出完整可用的优化版简历
Matching Platform

智能匹配平台

精准岗位推荐与匹配。硬性条件先淘汰,再对通过者做五维加权评分,把「感觉合适」变成可解释的分数。

  • 学历 / 专业 / 技能 / 经验 / 综合五维评分
  • ≥85 高度匹配、70–84 中度匹配分级
  • 必备 / 偏好 / 加分三级技能拆解
Agent Layer

十类职业智能体,一条调度链协同

每个智能体只擅长一件事。调度中心负责把它们按任务依赖串起来,前一个的输出自动成为下一个的输入。

A01
市场分析智能体
Market Analysis Agent

结构化招聘市场数据,输出行业、地域、学历与岗位需求分布。

A02
测评智能体
Assessment Agent

驱动职业人格偏好(四轴)与霍兰德 RIASEC 测评,生成四轴倾向与六维兴趣画像。

A03
规划智能体
Planning Agent

结合个人画像与目标岗位,把求职拆成分阶段的任务与能力提升路径。

A04
简历精修智能体
Resume Agent

上传或粘贴一份简历,先跑八维规则诊断,再由 AI 按诊断改写:改说法与排版,事实不替你编。

A05
JD 定向精修智能体
JD-Targeted Agent

对齐目标岗位 JD 抽取关键词与能力要求,逐条改写简历匹配点。

A06
匹配智能体
Matching Agent

硬性淘汰 + 五维加权评分,输出可解释的匹配度报告。

A07
投递智能体
Submission Agent

按策略推送岗位,跟踪投递到录用的全流程状态。

A08
笔试智能体
Written Test Agent

内置题库成套刷题,按记录推荐下一套、逐题解析,交卷后出刷题分析与提升建议。

A09
面试智能体
Interview Agent

多轮面试模拟问答,按维度给出评分、追问与改进建议。

 
智能实习复盘
Review Agent

上传一份实习 / 项目经历材料,先跑七维规则分析,再由 AI 写成一份可看可下载的复盘报告。

一次请求的调度链 · 示意
意图理解 → 任务拆解 → 并行调度 → 结果汇总 → 建议推送
看看智能体是怎么协作的
Project Training

15+ 个企业级 AI 项目,覆盖 AI 全方向

每个项目都是一套完整的 1–2 个月实训:真实任务拆到阶段、拆到交付物,由企业导师带教与评审。

技术类 · 开发

Agent 开发远程实习 — RAG 向量库方向

通过 RAG 技术理论与实操,掌握智能问答系统的完整开发流程。

1–2 个月 4 阶段 RAG
技术类 · 开发

Multi-Agent 架构智能体开发工程师远程实习

通过 Agent 系统插桩审计实操,掌握 AI Agent 系统的架构与可审计性设计。

1–2 个月 4 阶段 Multi-Agent
技术类 · 算法

AI 多模态算法远程实习

掌握多模态图像处理算法,从环境搭建到完整 Pipeline 串联。

1–2 个月 4 阶段 多模态
技术类 · 安全

大模型安全开发工程师 — 大模型开发方向

面向大模型应用的攻防与加固实践,建立模型安全开发能力。

1–2 个月 4 阶段 大模型安全
产品类

AI 产品经理远程实习 — ToC AI 助手方向

掌握 C 端 AI 产品从调研到设计的完整流程,产出 PRD、原型与迭代 Roadmap。

1–2 个月 4 阶段 AI 产品经理
数分类

商业数据分析远程实习

掌握商业数据分析从 SQL 取数到可视化呈现的完整流程。

1–2 个月 4 阶段 SQL Tableau
查看项目库与实训方式
Product Walkthrough

三项优势,在系统里长这样

下面三块界面按产品真实版式绘制,配色沿用官网视觉,数据为演示用虚拟样本。学员端与机构端跑在同一套数据链路上——优势不是方案书里的说法,而是打开系统就能看到的界面。

eaglet.net.cn / stu / workbench 学员端
我的工作台 张同学 · 当前阶段 3 / 4
3/4
当前阶段
4项
本周待办
2个
进行中 PTA
1份
待评审交付物
阶段进度
阶段一 · 测评与方向已完成
阶段二 · 简历与岗位已完成
阶段三 · PTA 实训62%
阶段四 · 投递与复盘待开始
PTA 总览与待办
02渠道归因 · 交付物待提交今天
03需求文档 v2 · 评审中本周
岗位匹配度分析 ×3本周
面试模拟 · 第 2 轮下周
Advantage 01 · 全流程提效

一个工作台,装下阶段进度与 PTA 总览

学员登录先看工作台:当前阶段、PTA 总览与项目预览排在一屏里。测评、简历、岗位、复盘的数据都在同一条链路上,不用在多张表格之间来回搬运。

  • 阶段进度与待办一眼可见,不靠追问
  • PTA 总览与项目预览同屏,实训和求职一起看
  • 测评、简历、投递数据同源,前一步填的后面直接用
eaglet.net.cn / stu / jobs 已推送 6 个
岗位推荐 按推送策略 · 匹配度由高到低
岗位 · 公司匹配度投递状态
92商业数据分析师 · 某互联网公司高度匹配已投递
88AI 产品经理 · 某企业服务公司高度匹配笔试
81产品运营专员 · 某内容平台中度匹配待投递
推送策略
方向:数据分析 公司类型:互联网 城市:上海 / 杭州
状态流转
筛选通过 4 笔试 3 面试 2
Advantage 02 · 个性化匹配

导师推送的岗位,带着匹配结论来

岗位不是一锅端。按策略推送的岗位带着匹配分级出现在列表里,学员看到的是「为什么适合我」,而不是一堆要自己判断的链接。

  • 按岗位方向、公司类型配置的推送策略
  • 五维加权评分与高度 / 中度 / 低度匹配分级
  • 投递状态从筛选、笔试、面试到录用自动流转
eaglet.net.cn / mgt / dashboard 机构端
今日管理重点 导师视图 · 数据截至今日 09:00
18个
进行中 PTA
5份
待评审交付物
2个
阶段逾期
6条
今日待反馈
待评审交付物
01数据分析 · 渠道归因报告今天
02AI 产品 · 需求文档 v2明天
03前端 · 组件库交付说明本周
风险雷达
阶段逾期 2 交付物超期 1 反馈超时 3
Advantage 03 · 数据决策

机构端看板,把管理重点和风险提上来

导师与管理员打开即见今日管理重点与风险雷达:进行中的 PTA、待评审的交付物、临近逾期的阶段自动浮到前面,跟进不再依赖记性。

  • 今日管理重点与风险雷达,先看最要紧的
  • 进行中 PTA 与待评审交付物一屏汇总
  • 阶段逾期主动提醒,不必逐个翻项目
看学员端的完整能力 看核心优势与两种交付形态

示意界面 · 按产品真实版式绘制,数据为演示用虚拟样本。

让 AI 智能体,为您的机构赋能

无论是想把求职服务规模化,还是想让学生少走弯路,我们都可以先聊一次。