按匹配度排，而匹配度是用你上傳的簡歷畫像去和每個崗位的 JD 逐項比出來的。UP 求職官網的原話是“從全網崗位裡逐個比對你的背景，附上匹配理由與風險提示——不是把搜尋結果換個殼給你”，另一處寫“精準匹配：根據專業與意向智慧推薦，快速鎖定適合你的崗位”。所以排序不是按發佈時間，也不是按公司大小，是簡歷裡的經歷和目標崗位的重合程度。
還沒帳號？立即註冊。先把簡歷傳上去讓畫像跑準，簡歷寫得含糊，推出來的崗位也會跟著含糊。
推薦結果頁每張崗位卡右上角都有一個分數，那就是排序依據。
1. 系統先讀你上傳的簡歷，生成一份使用者畫像。
2. 再拿畫像去和崗位 JD 的關鍵詞、經驗要求逐條比對。
3. 輸出一個匹配度分數，按分數從高到低排。
4. 每張卡下面列出命中的關鍵詞，比如資料分析、A/B 測試、內容策略。
UP 求職官網實拍：崗位卡標註匹配度 92 / 89 / 87，下方列出命中的技能關鍵詞
分數旁邊還會給“值得投/慎投”的判斷和風險提示。這比只給一個排名有用：為什麼匹配、哪裡不夠，一起說出來了。
拆開看是三塊，缺一塊分數就不準。
1. 專業與學歷：官網寫的是“根據專業與意向智慧推薦”，專業不對口會直接壓低分。
2. 經歷關鍵詞：實習和項目裡出現的工具、方法論，會和 JD 逐句對齊。
3. 求職意向：城市、崗位方向、屆別，寫在簡歷裡的意向參與排序。
UP 求職官網首屏實拍：寫著“Agent 運行中”“正在閱讀教育經歷”，右下角生成“使用者畫像，意向 AI 產品經理”
這也解釋了為什麼同一份簡歷在不同崗位下分數差很多。不是演算法變了，是比對的那份 JD 換了。想讓分數反映真實水平，簡歷裡的經歷要寫具體動作和工具名，別寫“負責內容運營”這種沒有資訊量的話。
方向不對，分數再高也沒用，所以先調意向再篩名單。
1. 在簡歷或求職意向裡寫清城市和崗位方向，越具體越好。
2. 重新跑一次匹配，看高分崗位的行業是否集中。
3. 如果高分崗位集中在你不想去的行業，改意向再跑一遍。
4. 定下方向後，用“AI 幫我找崗位”讓它按新畫像重排。
官網還提到對準目標崗位時會“自動解析 JD、逐句對齊關鍵詞”，每個崗位生成一份專屬簡歷。這意味著你不該用一份通用簡歷投所有崗位，定製過的版本分數明顯更高。
拿到排序後別從第一條投到最後一條，效率不高。
1. 先只看 90 分以上的，這些是背景和 JD 高度重合的。
2. 再看 80 到 90 分的，重點讀它給的“風險提示”寫了什麼。
3. 低於 80 分的先放著，除非你對那家公司有明確偏好。
4. 每天投三到五家，投之前按該崗位定製一版簡歷。
還有一個容易被忽略的資訊：崗位卡上會標“2 小時前更新”這類時間。校招補招崗位視窗很短，分數夠就直接投，別攢著等週末統一處理。
按匹配度。官網寫的是“精準匹配：根據專業與意向智慧推薦”，另一處說明更具體：“從全網崗位裡逐個比對你的背景，附上匹配理由與風險提示——不是把搜尋結果換個殼給你”。排序依據是簡歷畫像與 JD 的重合程度，不是發佈時間或公司規模。結果頁每張崗位卡都標著匹配度分數，並列出命中的關鍵詞。
準不準取決於簡歷寫得多具體。分數由專業學歷、經歷關鍵詞、求職意向三塊比對得出，如果簡歷裡只寫“負責內容運營”這類沒有資訊量的表述，關鍵詞對不上，分數就會偏低。想讓分數反映真實水平，經歷裡要寫清工具、方法和產出資料。分數是篩選工具，不是錄用機率，最終還要看面試。
要，推薦靠簡歷畫像驅動。官網演示裡就是先上傳一份 PDF 簡歷，頁面顯示“正在讀取使用者畫像”，然後才輸出匹配崗位和分數。沒有簡歷就沒有畫像，推薦只能按你手填的意向做粗篩，精度差很多。所以正確順序是先準備一份寫得具體的簡歷，再跑匹配，而不是先刷崗位再補簡歷。
不是同一款產品，但同屬求職工具賽道。UP 求職官網標註“原 UP 簡歷”，現在主打 AI 簡歷製作、AI 找工作和模擬面試三塊，重點在崗位匹配和投遞決策。超級簡歷主打簡歷製作與多端同步。實際用法上很多人兩個都用：一個負責把簡歷寫紮實，一個負責把崗位篩出來。
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