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1.命题方向

智能计算

2.题目类别

应用类

3.题目名称

AI模拟面试与能力提升软件

4.背景说明

【整体背景】

随着高校毕业生数量逐年增加，就业市场竞争日益激烈。大学生虽具备专业技能，但在求职面试中普遍面临缺乏经验、紧张怯场、无法精准展现个人能力、对不同岗位的面试要求不了解等问题。传统的就业指导多为一对多的讲座或有限的模拟面试，难以提供个性化、沉浸式、可反复练习的指导服务。人工智能技术，特别是多模态交互与智能评估技术的发展，为构建高度拟真、反馈及时、个性化定制的面试训练系统提供了可能，能有效帮助学生提升面试技巧，增强就业竞争力。

【公司背景】

锐捷网络是行业领先的ICT基础设施及行业解决方案提供商，主营业务为网络设备、网络安全产品及云桌面解决方案的研发、设计和销售，作为中国数据通信解决方案领导品牌，已成为中国网络设备三大供应商之一。

目前，锐捷网络拥有8大研发中心，8000余员工，业务范围覆盖90多个国家和地区，服务各行业客户数字化转型。锐捷网络贴近用户的创新成果已广泛应用于政府、运营商、金融、教育、医疗、互联网、能源、交通、商业、制造业等行业信息化建设领域，助力各行业客户实现数字化转型和价值升级。同时，锐捷与各行业头部客户建立了深度合作关系，服务1000多家金融机构、100%的双一流高校、60%的全国百强医院、超200家中国500强企业。

未来，锐捷网络将不断突破创新，助力各行业客户夯实数字经济坚实底座，勇立数字时代潮头。

（锐捷网络[股票代码301165]和母公司星网锐捷[股票代码002396]均为深交所上市公司，星网锐捷为亚洲品牌500强 ）。

【业务背景】

作为深耕教育行业数字化解决方案的先行者，锐捷网络在云课堂业务的长期实践中，始终关注从学习到就业的全链条人才培养。我们观察到，在高校的就业准备环节，学生普遍面临面试的严峻挑战：传统的准备方式缺乏真实互动场景，难以获得即时、客观且有针对性的反馈，这已成为影响高质量就业的关键瓶颈。

基于此，锐捷依托自身在AI与场景融合方面的技术积累，提出构建“AI模拟面试与能力提升平台”的创新方向。本项目旨在将企业级面试场景与技术评估模型深度结合，研发能够模拟真实技术面试、提供多维度智能反馈的AI教练，直击学生准备过程中的核心痛点，助力高校人才实现从知识掌握到能力展示的关键跨越，为教育的高质量发展提供实践性支撑。

5.项目说明

【问题说明】

当前高校学生在准备技术类岗位面试时存在以下痛点：

缺乏真实感练习：难以获得贴近企业真实流程的模拟面试机会。

反馈滞后且主观：依赖人工指导，反馈不即时、难以量化，且受指导者主观经验影响大。

岗位针对性弱：不同技术岗位（如后端开发、前端工程师、算法工程师）的面试侧重点差异巨大，学生难以针对性准备。

综合能力评估不足：面试不仅考察技术知识，还考察沟通表达、逻辑思维、应变能力等软实力，学生难以全面自我评估。

本项目旨在开发一个“面向计算机相关专业学生的AI模拟面试与能力提升平台”，核心是构建一个能够模拟不同技术岗位面试场景、并进行多维度智能评估与反馈的AI教练。平台应能：

岗位化情景模拟：针对至少两种计算机专业岗位（如：后端开发工程师、前端开发工程师、测试工程师）构建专属面试题库和评估模型。

多模态互动面试：通过语音、文本与AI面试官进行多轮沉浸式对话，AI能根据学生的回答进行动态追问，模拟真实面试压力。

能力评估与深度反馈：不仅评估技术回答的正确性，还需对学生的语言表达逻辑性、沟通能力、知识掌握深度等进行多维度量化评分，并生成详细的评估报告与改进建议。

个性化提升路径：根据历次模拟面试记录，分析学生的能力短板，智能推荐学习资源（如技术知识点、常见面试题、沟通技巧文章等），形成“练习-评估-提升”的闭环。

【用户期望】

学生可以通过该软件：

1)获得随时可用的、个性化的面试教练，降低面试焦虑。

2)通过反复练习和即时、客观的反馈，快速提升面试技巧。

3)清晰了解目标岗位的能力要求，针对性补齐短板。

6.任务要求

【开发说明】

设计并实现上述的“AI模拟面试与能力提升软件”。具体要求：

1) 岗位化题库与知识库构建：

a) 构建至少针对两种计算机专业岗位（需明确定义，如Java后端、Web前端、Python算法）的面试题库，题库应包含技术知识、项目经历深挖、场景题、行为题等。

b) 建立相关知识库，包含岗位所需的核心技术栈、常见面试考点、优秀回答范例等，作为RAG（检索增强生成）的基础。

2) 多模态交互式模拟面试界面：

a) 提供语音和文字两种输入方式，实现与AI面试官的自然、流畅对话。

b) AI面试官需具备多轮对话能力，能根据学生回答的关键词进行智能追问，并控制面试节奏。

3) 面试表现多维度分析模块：

a) 内容分析：利用大模型技术，深度分析学生回答的技术正确性、知识深度、逻辑严谨性、与岗位的匹配度。

b) 表达分析：集成语音识别与情感分析技术，评估语速、清晰度、自信度等表达表现。

c) 综合报告生成：生成结构化评估报告，包含各维度得分、亮点与不足分析、具体的改进建议。

4）能力提升反馈：

a) 根据评估结果，为学生推荐提升建议和练习计划。

b) 记录学生的面试历史，可视化展示其能力成长曲线。

【技术要求与指标】

大模型应用：至少使用一个大语言模型作为核心，用于对话管理、内容理解和报告生成。

多模态处理：需实现语音识别与文本/内容的综合分析。

岗位针对性：系统需清晰演示针对不同岗位的差异化面试题目与评估标准。

实用性和创新性：界面友好，交互流程符合用户习惯，反馈结果对学生有实际指导意义。

【提交材料】

（1）项目概要介绍;

（2）项目简介 PPT;

（3）项目详细方案;

（4）项目演示视频;

（5）企业要求提交的材料：

① 本地知识库资料；

（6）团队自愿提交的其他补充材料。

【开发工具与数据接口】

无限制，自行选择

7.其他

如果有在高校进行试点或测试的案例，可在不涉及隐私的情况下提供试用说明或用户反馈。

8.参考信息

无

9.评分要点

赛题评分要点见附件一：A类企业命题初赛统一评分标准。