企业招聘工作是保证企业人力资源稳定性和引进人才的重要手段。随着网络招聘在企业中的应用和普及,企业需要处理的与招聘有关的数据量呈现指数增长趋势,传统的人工简历筛选、中介招聘网站的关键词筛选等方式,已经无法满足海量数据的处理工作,导致企业面临招聘初选效率下降、应聘者求职反馈严重滞后、无法有效识别潜在候选人等诸多问题。因此,企业需要改进目前的招聘方法和招聘流程,建立高效的网络招聘体系以应对这种情况的发生,找到一种适合大规模筛选简历并有效识别潜在候选人的招聘手段,提高网络招聘的效率,帮助企业做出正确的招聘决策,进而提高人力资源管理的运行效率,降低用人成本。本文以C公司为研究对象,通过查阅文献、访谈和实地调查等方式,基于招聘相关理论,针对该公司在招聘工作中存在的问题,研究建立有效的网络招聘体系。首先,在概述本文研究背景与意义的基础上,通过总结人力资源学者的相关研究结果提出本文的研究内容和方法,并对与本文研究内容相关的概念和理论基础等内容进行介绍。其次,通过对C公司实地考察,并结合对该公司HR的访谈结果,了解C公司的人力资源概况和招聘工作的流程,总结得出该公司网络招聘工作存在的问题并分析原因所在。调查得知:C公司网络招聘接收的简历数量巨大(特别是招聘高峰期),导致筛选过程缓慢,有限的招聘人员一直重复做一件事,不仅造成人力资源的巨大浪费,而且新的应聘信息也得不到及时处理;简历信息权重无法量化,简历筛选偶然性因素影响过大,甚至HR的心情都会影响到对简历的选择;简历发布渠道单一,招聘要求不明确且不具有针对性;招聘过程不明确,未引入先进的人力资源理论。为了解决以上问题,本文为C公司构建更加高效的网络招聘体系。通过随机选择C公司在职的1000名员工作为样本,提取样本员工的入职信息和近期绩效考核成绩,通过二者信息的可视化分析总结出影响简历筛选的十大因素,即毕业学校、学位、工作经验、专业、外语水平、资格证书、年龄、婚姻状况、性别、户口和年龄。针对C公司存在的问题,将十大因素量化并作为指标,应用专家调查法确定求职者简历筛选的权重,编写了自动筛选简历的计算机程序,以解决C公司在网络招聘中由于简历的激增带来的人工成本过高的问题。最后,提出C公司整个网络招聘体系实施的保障措施。研究发现:招聘过程中,主要获知应聘者的外显特征(如知识、技能等),内隐特征(如价值观、思想道德和意志力等)在短时间的招聘过程中获取的十分有限。招聘的简历筛选等环节,过程十分机械,消耗了招聘人员大量的时间和精力。针对C公司在网络招聘工作中存在的问题,通过对C公司在职人员入职信息的可视化分析和专家调查法的应用,确定简历初步筛选的指标和权重,在合理量化指标权重的基础上,实现简历的计算机程序自动筛选,将极大提高网络招聘效率。