基于企业招聘系统人才库的研发人员画像构建以中部县域D企业为例

摘要：本研究聚焦中部县域的 D 企业，鉴于其在研发人员管理方面面临的挑战，深入剖析企业基于招聘流转过程形成的人才库。运用扎根理论，构建研发人员画像指标体系与模型，详细阐述构建流程、应用及保障措施，并结合实证分析验证其有效性，为企业精准管理研发人员提供有效途径，提升企业竞争力，也为同类企业提供参考范例。

关键词：中部县域企业；D 企业；招聘系统人才库；研发人员画像；人才管理

一、引言

在 21 世纪全球经济一体化与科技革命蓬勃发展的时代背景下，企业竞争的焦点已逐渐转向创新能力。县域作为国家经济发展的重要组成部分，在推动区域发展中扮演着关键角色。中部县域更是推动中部地区崛起的关键力量，习近平总书记强调 “大力发展县域经济，形成新的增长点”，这为中部县域企业的发展指明了方向。2022 年科技部编制的《“十四五” 县域创新驱动发展专项规划》进一步凸显了县域创新发展的重要性，也为企业在创新驱动下优化人才管理提供了政策指引。

D 企业作为中部县域城市中的研产销企业，虽已建立人事招聘系统积累了一定数据，但在当前激烈的市场竞争中，研发人员管理方面仍存在诸多问题，如引进困难、流动性大等。这主要源于企业原有的人才管理模式难以精准把握研发人员特质，无法满足企业在区域市场竞争中的发展需求。基于企业自有人才库构建研发人员画像，成为解决这些问题的关键举措。这不仅有助于 D 企业优化人才管理策略，实现创新发展，还能为中部县域其他企业在人才管理方面提供有益借鉴，推动区域企业整体竞争力提升。

二、文献综述

（一）人才库建设相关研究

国外企业在人才库建设方面起步较早，发展较为成熟。自 20 世纪起，美国等发达国家的企业就开始构建人才库，注重人才信息的全面收集、分类管理和动态更新（Smith， J.， & Johnson， A.， 2010）。其人才库涵盖员工基本信息、职业发展轨迹、绩效评估记录等多维度数据，为人才管理决策提供了丰富的数据支持。相比之下，国内企业人才库建设起步相对较晚。近年来，随着信息技术的发展和企业管理理念的提升，国内企业逐渐重视人才库建设，但仍存在一些问题。部分企业虽已建立人才库，但数据整合不足、更新不及时、应用效果不佳等问题较为突出。然而，在国家政策鼓励下，越来越多的企业开始探索创新人才库建设模式，努力提升人才管理水平，以适应日益激烈的市场竞争。

（二）人才画像理论研究现状

1、国外研究的起源与发展：人才画像理论最早在国外兴起，起初主要应 用于市场营销领域，用于精准定位客户群体。随着人力资源管理领域对人才精准识别需求的增加，逐渐被引入到企业人才管理中。研究重点：国外学者对人才画像的研究主要侧重于构建方法和应用效果的评估。在构建方法上，注重通过大数据分析、机器学习等技术手段收集和分析员工的各种数据，包括行为数据、绩效数据等，以构建全面准确的人才画像。在应用效果评估方面，关注人才画像在人才选拔、绩效管理、职业发展规划等方面的实际应用效果，通过实证研究验证其对企业人力资源管理的积极影响。应用案例：例如，一些国际知名企业利用人才画像技术成功实现了人才的精准招聘和内部人才的合理调配，提高了企业的运营效率和竞争力。

2、国内研究的发展现状：国内学者对人才画像理论的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。研究内容主要集中在人才画像的概念内涵、构建流程和技术方法等方面[[1]何春雨，刘灿.面向科技出版的人才画像构建与应用[J].中国出版，2021，（20）：40-44.

[2]吴雨晨.大数据环境下我国博士后科研人才画像与评价研究[D].南京理工大学，2021.

[3]马恬，夏常明，柴炜.基于“人才画像”理论的专家人才精准培养探究[J].中国电力教育，2022，（01）：30-32.

]。在概念内涵方面，强调人才画像不仅是对人才基本信息的简单描述，更是对其能力、素质、性格等多维度特征的综合呈现。在构建流程上，提出了从数据收集、数据处理到画像绘制的一系列步骤和方法。在技术方法上，借鉴了国外的先进经验，同时结合国内企业的实际情况，探索适合本土企业的人才画像构建技术。吴雨晨（2019）[3]提到已有的人才画像构建方法主要有：①基于本体论方法构建人才画像，②基于聚类方法构建人才画像，③基于贝叶斯网络构建人才画像，④基于主题模型构建人才画像，⑤基于统计分析构建人才画像，⑥基于规则定义构建人才画像。在应用方面，国内研究在人才画像的应用场景拓展方面有所创新，除了传统的人才选拔和绩效管理领域，还将其应用于人才培训与开发、员工关系管理等领域。例如，国网甘肃省电力公司为适应数字化转型和智能化发展需要，以培养一批站在产业科技前沿、具有国际视野和专业能力的专家人才为目标，以通信技术、信息技术、信息安全、数据分析、人工智能等专业为核心，以人才画像理论为依托，系统建立多级专家岗位画像、构建专家长效管理机制、推动多级专家精准成长，保证公司稳定长久发展。

三、D企业招聘系统人才库剖析

（一）企业招聘系统人才库概述

D 企业的招聘系统人才库是在人员招聘流转过程中自然形成的重要数据资源库。与传统人才库不同，它主要收集了候选人从投递简历开始，历经招聘流程各个环节所产生的信息。在招聘初期，候选人的简历信息被系统自动抓取并存储，包括个人基本信息（如姓名、性别、年龄、联系方式）、教育背景（学历、专业、毕业院校、学位）、工作经历（工作年限、任职公司、职位、主要工作职责）等基础数据。随着招聘流程的推进，如笔试、面试环节，系统会记录候选人的专业技能测试成绩、面试表现评价等动态数据，这些数据能够直观反映候选人在专业知识、沟通能力、应变能力等方面的水平。此外，招聘人员在与候选人沟通交流过程中所记录的职业发展期望、对中部县域地区产业发展的看法等主观信息也被纳入人才库，为全面了解候选人提供了多维度视角。

该人才库的优势在于数据的实时性和动态性较强，能够及时反映市场上研发人员人才供应的最新情况。例如，通过分析近期候选人的技能掌握情况和行业经验分布，可以快速洞察行业技术发展趋势以及市场对研发人员技能需求的变化。然而，其数据也存在一定的局限性，如部分数据可能不够完整或准确，需要进一步清洗和验证。例如，候选人在简历中填写的工作经历可能存在夸大或模糊之处，需要通过背景调查等方式进行核实。

（二）数据特征分析

招聘系统人才库的数据类型丰富多样。其中，简历中的文本信息（如自我评价、项目经验描述等）蕴含着候选人的自我认知和工作成果展示；数值数据（如工作年限、期望薪资等）可直接用于量化分析；日期数据（如毕业时间、期望入职时间等）有助于了解候选人的职业发展阶段和时间规划；分类数据（如学历层次、专业类别等）便于进行分类统计和比较。

（三）数据质量评估

对招聘系统人才库的数据质量进行评估是构建准确研发人员画像的重要前提。在数据准确性方面，通过与权威数据源（如学历认证机构、前雇主等）进行比对，发现存在部分候选人学历信息虚假、工作经历不实等问题。这可能是由于候选人在求职过程中为了增加竞争力而故意夸大或伪造信息。在数据完整性方面，部分候选人的简历信息存在缺失，如联系方式不完整、项目经验描述简略等，这给后续的联系和评估工作带来了困难。在数据一致性方面，不同招聘渠道获取的同一候选人信息可能存在差异，如在招聘网站上填写的工作经历与在企业官网上提交的简历内容不完全一致，这需要进行数据整合和统一。针对这些问题，企业应加强数据审核和验证机制，提高数据质量，确保人才库数据的可靠性。

四、D企业研发人员人才画像构建指标体系

（一）指标选取依据

1、企业战略需求导向：D 企业致力于在智能屏领域保持领先地位，以创新驱动发展战略为核心，注重研发人员的技术创新能力、对智能屏行业趋势的洞察力以及对中部县域地区产业发展的适应性等方面的考量。同时，企业在中部县域的发展战略也影响指标选取，如企业是否计划利用中部县域的成本优势和产业集群效应拓展智能屏产业链，这就需要考虑研发人员对产业链上下游技术（如从芯片设计到显示模组制造等环节）的理解和应用能力。

2、岗位要求核心技能：不同岗位的智能屏研发人员具有不同的核心技能和能力要求。硬件工程师岗位需要精通电路设计、PCB 布局、芯片选型等技能，同时具备良好的硬件调试和问题解决能力；软件工程师岗位则要求熟练掌握编程语言（如 C、C++、Java 等）、操作系统（如 Linux、Android 等）、软件开发工具和框架，具备较强的算法设计和优化能力。

3、行业标准规范参照：参考同行业顶尖企业的经验和标准，选取学历、工作年限等通用指标，确保合理性和规范性，同时结合企业自身特点进行适当调整。

4、地域特点特殊考量：中部县域的地域特点不容忽视，当地的产业结构、人才政策等因素会影响企业对研发人员的需求。中部县域的文化氛围和生活环境相对独特，研发人员对当地文化的认同感和生活的适应度可能影响其工作稳定性和创造力，因此这方面因素也应纳入指标体系，例如员工对当地传统文化的了解和融入意愿，以及对中部县域相对较低生活成本和宁静生活环境的接受程度等。

（二）指标选取原则

1、全面性原则：指标体系应涵盖智能屏研发人员的各个方面，确保能够完整刻画人才。不仅要关注专业技能等硬实力指标，还要重视工作态度、团队协作等软实力指标，同时也要纳入与中部县域地域特点相关的因素，如对当地环境的适应能力等。

2、针对性原则：强调结合企业业务、岗位需求和战略目标，突出研发人员关键特征。

3、可操作性原则：确保所选指标易于获取、量化和分析，例如工作年限、参与项目数量等指标可直接从招聘系统人才库中获取并进行量化比较，而对于团队协作能力等难以直接量化的指标，可以通过设计合理的面试问题或行为观察量表进行评估转化为量化数据。在中部县域企业中，由于资源相对有限，数据收集手段可能不如大型企业丰富，因此更要注重指标的可操作性。

（三）企业人才画像指标体系确定

1、基础属性指标：个人基本信息、教育背景、工作经历等。

2、技术属性指标：硬件研发能力、软件研发能力、个人专利论、文发表情况等。

3、行为属性指标：工作态度、团队协作能力、学习能力、创新能力等。

4、社会属性指标：行业影响力（含个人薪资预期）、社交网络、团队角色等。

5、各指标体系权重分配：运用德尔菲法，邀请企业内部智能屏研发部门负责人以及外部行业专家组成专家小组。专家小组成员根据自身专业知识和经验，对各指标的重要性进行评估打分。经过多轮匿名反馈和意见汇总，最终确定各指标权重（基础属性指标权重占 15%，技术能力指标权重占 50%，行为属性指标权重占 20%，社会属性指标权重占 15%）。在确定权重过程中，充分考虑 D 企业作为中部县域企业但面向智能屏行业前沿发展的特点。基于扎根理论分析结果，进一步优化权重分配规则。例如，当发现中部县域地域文化适应性对研发人员稳定性和工作效率的影响较大时，适当提高该指标在社会属性中的权重；若企业在某个时期重点推进智能屏在特定应用领域（如智慧农业、智能家居等中部县域特色产业）的项目，相应增加对了解中部县域相关产业知识和市场需求相关指标的权重。通过这种动态调整，使指标体系更贴合企业实际情况，为后续根据规则计算研发人员综合画像评分提供更科学、准确的依据，能够更好地为企业人才管理决策提供有力支持。

五、结论与展望

（一）研究结论

本研究通过扎根理论对 D 企业招聘系统人才库的深入分析，成功构建了智能屏研发人员画像指标体系与模型，并详细阐述了其构建流程、应用及保障措施。通过实证分析验证了画像在人才管理中的有效性，D 企业能够更精准地把握研发人员的特质，在人才管理方面取得了显著成效。在人才招聘与选拔中，提高了招聘的准确性和效率，吸引到更符合企业战略需求的研发人员；在员工培训与发展方面，实现了个性化培训计划的制定和职业发展路径的精准规划，促进了员工的成长与发展；在绩效评估与激励中，能够实施更精准的绩效评估和差异化激励措施，提高了员工的工作积极性和绩效水平；在团队组建与协作方面，构建了互补型团队，优化了团队协作模式，提升了团队整体效能；在人才保留与流失预警方面，能够及时识别风险因素并制定个性化保留策略，降低了人才流失率。

（二）研究展望

未来研究可进一步拓展和深化。一方面，随着智能屏技术的不断发展（如新型显示材料、人工智能与智能屏融合技术等的进一步发展），持续优化研发人员画像指标体系和模型，使其更紧密地贴合企业实际需求。例如，及时纳入新的相关技术技能指标，如量子点显示技术应用能力、智能屏与物联网融合技术开发能力等。另一方面，进一步探索将研发人员画像与企业其他管理系统（如项目管理系统、知识管理系统等）深度融合的方式和方法，实现数据共享和协同工作，为企业提供更全面、智能的人才管理解决方案。例如，将研发人员在项目中的实时表现数据与人才画像动态关联，实现人才管理的实时化和精准化。此外，加强对中部县域企业人才管理特点和规律的研究，为区域内企业人才管理提供更多的理论支持和实践指导，推动中部县域智能屏企业人才管理水平的整体提升。同时，可开展跨区域、跨行业的比较研究，借鉴其他地区和行业在人才画像构建和应用方面的成功经验，不断完善中部县域智能屏企业的人才管理模式。

参考文献

[1]何春雨，刘灿.面向科技出版的人才画像构建与应用[J].中国出版，2021，（20）：40-44.

[2]吴雨晨.大数据环境下我国博士后科研人才画像与评价研究[D].南京理工大学，2021.

[3]马恬，夏常明，柴炜.基于“人才画像”理论的专家人才精准培养探究[J].中国电力教育，2022，（01）：30-32.