按匹配度排，而匹配度是用你上传的简历画像去和每个岗位的 JD 逐项比出来的。UP 求职官网的原话是“从全网岗位里逐个比对你的背景，附上匹配理由与风险提示——不是把搜索结果换个壳给你”，另一处写“精准匹配：根据专业与意向智能推荐，快速锁定适合你的岗位”。所以排序不是按发布时间，也不是按公司大小，是简历里的经历和目标岗位的重合程度。
还没账号？立即注册。先把简历传上去让画像跑准，简历写得含糊，推出来的岗位也会跟着含糊。
推荐结果页每张岗位卡右上角都有一个分数，那就是排序依据。
1. 系统先读你上传的简历，生成一份用户画像。
2. 再拿画像去和岗位 JD 的关键词、经验要求逐条比对。
3. 输出一个匹配度分数，按分数从高到低排。
4. 每张卡下面列出命中的关键词，比如数据分析、A/B 测试、内容策略。
UP 求职官网实拍：岗位卡标注匹配度 92 / 89 / 87，下方列出命中的技能关键词
分数旁边还会给“值得投/慎投”的判断和风险提示。这比只给一个排名有用：为什么匹配、哪里不够，一起说出来了。
拆开看是三块，缺一块分数就不准。
1. 专业与学历：官网写的是“根据专业与意向智能推荐”，专业不对口会直接压低分。
2. 经历关键词：实习和项目里出现的工具、方法论，会和 JD 逐句对齐。
3. 求职意向：城市、岗位方向、届别，写在简历里的意向参与排序。
UP 求职官网首屏实拍：写着“Agent 运行中”“正在阅读教育经历”，右下角生成“用户画像，意向 AI 产品经理”
这也解释了为什么同一份简历在不同岗位下分数差很多。不是算法变了，是比对的那份 JD 换了。想让分数反映真实水平，简历里的经历要写具体动作和工具名，别写“负责内容运营”这种没有信息量的话。
方向不对，分数再高也没用，所以先调意向再筛名单。
1. 在简历或求职意向里写清城市和岗位方向，越具体越好。
2. 重新跑一次匹配，看高分岗位的行业是否集中。
3. 如果高分岗位集中在你不想去的行业，改意向再跑一遍。
4. 定下方向后，用“AI 帮我找岗位”让它按新画像重排。
官网还提到对准目标岗位时会“自动解析 JD、逐句对齐关键词”，每个岗位生成一份专属简历。这意味着你不该用一份通用简历投所有岗位，定制过的版本分数明显更高。
拿到排序后别从第一条投到最后一条，效率不高。
1. 先只看 90 分以上的，这些是背景和 JD 高度重合的。
2. 再看 80 到 90 分的，重点读它给的“风险提示”写了什么。
3. 低于 80 分的先放着，除非你对那家公司有明确偏好。
4. 每天投三到五家，投之前按该岗位定制一版简历。
还有一个容易被忽略的信息：岗位卡上会标“2 小时前更新”这类时间。校招补招岗位窗口很短，分数够就直接投，别攒着等周末统一处理。
按匹配度。官网写的是“精准匹配：根据专业与意向智能推荐”，另一处说明更具体：“从全网岗位里逐个比对你的背景，附上匹配理由与风险提示——不是把搜索结果换个壳给你”。排序依据是简历画像与 JD 的重合程度，不是发布时间或公司规模。结果页每张岗位卡都标着匹配度分数，并列出命中的关键词。
准不准取决于简历写得多具体。分数由专业学历、经历关键词、求职意向三块比对得出，如果简历里只写“负责内容运营”这类没有信息量的表述，关键词对不上，分数就会偏低。想让分数反映真实水平，经历里要写清工具、方法和产出数据。分数是筛选工具，不是录用概率，最终还要看面试。
要，推荐靠简历画像驱动。官网演示里就是先上传一份 PDF 简历，页面显示“正在读取用户画像”，然后才输出匹配岗位和分数。没有简历就没有画像，推荐只能按你手填的意向做粗筛，精度差很多。所以正确顺序是先准备一份写得具体的简历，再跑匹配，而不是先刷岗位再补简历。
不是同一款产品，但同属求职工具赛道。UP 求职官网标注“原 UP 简历”，现在主打 AI 简历制作、AI 找工作和模拟面试三块，重点在岗位匹配和投递决策。超级简历主打简历制作与多端同步。实际用法上很多人两个都用：一个负责把简历写扎实，一个负责把岗位筛出来。
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