猎师的工作危险吗？成为猎师需要注意什么？

今天跟大家唠唠我这几天搞的“猎师”项目，一开始听到这个名字，我心里想的是不是要搞个啥打猎游戏，结果发现完全不是那回事。

这“猎师”就是个内部的说法，说白了，就是用来快速找到公司需要的人才的工具。之前招人，都是HR在各个招聘网站上大海捞针，效率低不说，还经常捞到一些不靠谱的。

老板就想着能不能搞个东西，能像猎人一样，精准锁定目标，一击命中。这“猎师”项目就这么立项了。我，就被抓来当了“猎人”。

第一步：搭架子。

刚开始，我啥也不懂，只能从头开始。先是选技术栈，考虑到以后要处理大量数据，还要搞一些机器学习的东西，我选择了Python。这玩意儿上手快，库也多，用起来顺手。

• 然后就是搭框架，我用了Flask，轻量级，够用。
• 数据库选了MySQL，稳定可靠，数据量大了再考虑换别的。
• 前端就简单了，HTML+CSS+JavaScript，能看就行。

第二步：找数据。

有了架子，接下来就是找“猎物”了。这年头，数据都在网上，关键是怎么抓。我写了个爬虫，专门爬各个招聘网站的信息。一开始还挺顺利的，后来发现，人家网站也不是吃素的，各种反爬机制层出不穷。

• IP封锁，那就搞个IP代理池。
• User-Agent限制，那就随机更换User-Agent。



• 验证码，那就接入验证码识别API。

反正就是跟对方斗智斗勇，总算是把数据给抓下来了。抓下来的数据，乱七八糟的，还得清洗整理。

第三步：建模型。

数据有了，接下来就是“猎师”的核心了：模型。我的想法是，根据职位的描述，自动匹配候选人。这就要用到自然语言处理（NLP）了。

• 先是对职位描述和候选人简历进行分词，提取关键词。
• 然后用TF-IDF算法计算关键词的权重。
• 用余弦相似度计算职位和候选人的匹配度。

这个模型，效果一开始并不经常把一些不相关的职位和候选人匹配到一起。后来我不断调整参数，优化算法，才慢慢有所改善。

第四步：做界面。

模型有了，总得有个地方展示。我就用Flask写了个简单的Web界面。用户可以输入职位描述，然后系统会自动推荐候选人。界面虽然简陋，但功能还算完整。

第五步：测试和优化。

做完界面，就是测试了。我拉了几个同事来试用，他们提了很多意见，我都一一记录下来，然后进行修改。比如，模型匹配不准的问题，界面操作不方便的问题，等等。

经过几轮测试和优化，这“猎师”项目总算是能用了。虽然还不是很完美，但至少能提高HR的招聘效率。老板看了，也挺满意的，说我这“猎人”当得不错。

总结

这回“猎师”项目，对我来说，是一次很大的挑战。我学到了很多东西，也积累了很多经验。比如，如何搭建Web应用，如何编写爬虫，如何使用NLP技术，等等。

最重要的是，我明白了，做技术，不能只停留在理论层面，要多动手实践，才能真正掌握。而且要不断学习，不断进步，才能适应快速变化的技术环境。

我想说，这“猎师”项目，只是个开始。未来，我还想继续完善它，让它变得更加智能，更加强大，真正成为一个“猎人”的利器。