【n8n 招募自動化】打造 AI 履歷篩選器：用 LLM 自動解析 PDF，30 秒找出頂尖人才
創辦人 Jimmy
招募痛點：大海撈針，以及被忽略的「隱形人才」
「篩履歷篩到眼花！好不容易找到看似不錯的，面試才發現根本不符；而真正的人才可能被埋沒在信箱深處...」
每次開出熱門職缺，HR 信箱就會被上百封履歷灌爆。用人主管必須花費大量時間逐一打開 PDF、尋找關鍵字。
這個過程不僅效率低落（Time-to-Hire 過長），更嚴重的是**「視覺疲勞」**。在看了 50 封履歷後，人類的判斷力會大幅下降，導致真正優秀的人才因為履歷排版不佳而被錯殺，或者因為回覆太慢而被競爭對手搶先。
解決方案：用 n8n + LLM 打造輕量級 ATS 系統
大型企業有昂貴的 ATS (Applicant Tracking System)，中小企業也能用 n8n 打造一套專屬的 AI 招募助理。
這套系統的核心不是「關鍵字匹配」（那太笨了），而是利用 LLM (大型語言模型) 的理解能力，像真人一樣閱讀履歷，並進行客觀評分。
技術實作：AI 如何讀懂履歷？
流程自動化邏輯如下：
- 履歷擷取 (Capture)：監控招募專用 Gmail 或 104/CakeResume 的通知信，自動抓取附件中的 PDF/Word 檔。
- 內容解析 (Parsing)：利用 n8n 的文件讀取節點，將 PDF 轉為純文字。
- AI 評分 (Scoring)：將「履歷內容」與「JD (職缺描述)」送入 ChatGPT。請 AI 針對技能匹配度、工作經驗、文化契合度進行打分 (0-100)。
- 自動分流 (Routing)：
- 高分 (Top Talent)：立即發送 Slack 通知主管，並自動草擬面試邀請信。
- 低分 (Rejection)：自動寄送感謝函 (Thank you letter)，維護雇主品牌。
| 步驟 | n8n 節點 | 功能說明 |
|---|---|---|
| 監控信箱 | Gmail Trigger | 偵測標題含有「應徵」且帶有附件的新郵件 |
| 讀取檔案 | Read Binary File | 將 PDF 或 Word 履歷轉換為 AI 可讀的文字格式 |
| AI 判讀 | OpenAI (GPT-4o) | 扮演資深 HR，根據 JD 進行多維度評分與摘要 |
| 資料庫存檔 | Notion / Airtable | 建立自有的人才庫，將候選人資料結構化歸檔 |
導入 AI 招募助理的 4 大優勢
- 極速篩選：將數天的履歷瀏覽工作，縮短至 30 秒內完成，搶佔人才先機。
- 客觀公正：用統一的 Scoring Rubric (評分量表) 取代人工直覺，減少無意識偏見 (Unconscious Bias)。
- 面試效率提升：主管在面試前已收到 AI 整理好的「履歷摘要」與「建議提問」，面試不再從零開始。
- 優化候選人體驗：即使是不錄取的人選，也能收到得體、即時的感謝信，建立良好的雇主品牌形象。
效益比較：傳統人工篩選 vs AI 自動化
| 比較項目 | 傳統人工方式 | n8n + AI 自動化 |
|---|---|---|
| 篩選效率 | 每 100 封需耗時 1-2 天 | 數分鐘內全自動完成 |
| 評分標準 | 憑感覺，標準不一 | 依據 JD 進行結構化評分 |
| 面試品質 | 常面試到不符需求的人 | 只專注於高潛力人選 |
| 候選人觀感 | 常收到無聲卡 (Ghosting) | 系統化管理，100% 回覆率 |
延伸應用：從招募到入職的自動化旅程
- AI 面試官：在真人面試前，先透過 Chatbot 進行第一輪簡單的 QA 篩選。👉 參考案例：AI 客服助理
- 自動化面試安排：串接 Google Calendar 或 Calendly，自動發送可預約時段給候選人。
- 入職流程 (Onboarding)：確認錄取後，自動寄送 Offer Letter 並觸發內部 IT 開通帳號流程。👉 參考案例：專案管理自動化
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