将生产LLM标注蒸馏为可解释的招聘匹配特征

候选人与职位匹配是招聘的核心，招聘者需要看到为何匹配，而非一个不透明相关性分数。我们以可命名、可解释且可行动的匹配维度提供证据，当前部署中有八个维度。方法分两部分：第一部分是基于LLM的标注器，其提示和特征定义在此前作为生产匹配阶段时经招聘者反馈改进；当前架构中它只用于离线标注，不响应在线请求。第二部分是从它蒸馏出的特征双编码器，以LoRA适应的嵌入骨干和紧凑逐维度头在CPU运行，服务全部在线请求。两者持续改善：提示随反馈修订，双编码器在更新标签上重训。模型在168772组标注职位—简历对上训练，涉及17921个职位和180030份简历。服务中的招聘者可确认或修改展示的特征预测。在选定生产反馈子集的927个招聘者记录值中，已部署学生在888项与记录决策一致，比例95.79%。这是运营中的非盲一致性，而非独立人工评估。