1. 背景

在软件行业里面，快速涨薪有2中方式：第一种遇到一家高速发展的互联网独角兽企业，企业的快速发展，可以将你层级拽到很高层级，薪资也随之提升，比如：抖音创立初加入。第二种，不断学习技术、业务，然后去干更难、更有价值的事情，若你发现公司的发展速度，已经慢于自己成长的速度，那就得通过跳槽，来寻求更大的发展空间及更好的薪资。

换工作是一个非常消耗精力的事情，要甄别适合自己的岗位需要非常多的时间，以往我们都是在招聘网站上看招聘jd，然后投递，茫茫jd中要找到中意的，有没有更高效的方式 ？ 有，而且大模型出来后，让这个事情，变得简单。 今天，我们就来实现，一个Ai帮找工作的工具。迟早，要找工作的，这点时间投入，ROI挺高的，当然建议你收藏一下，后续大概率能用得着，哈哈哈！

2. 环境

python 版本：3.11
LLM： deepseek-chat
SDK：openai 1.63.2

3. 实现逻辑

• 到某个一个城市，检索符合要求的岗位 根据招聘网站，
• 筛选出的岗位，逐个看（薪资、公司、岗位要求、任职资格、业务情况…）
• 找到自己感兴趣的岗位，然后投递

4. 步骤

Step1：新建项目

jobsearch_mcp_server：文件夹名称，类似java中package name，命名必须用下划线
server.py： 业务程序，核心调度，有main方法，也可以单独执行
pyproject.toml ：这是整个 uv 项目的依赖管理、编译管理、运行管理等功能的配置文件，类似于 maven 的 pom 文件
.env: 用来存放环境变量
init.py: 由于文件夹下有多个main方法，会默认加载这个文件中的main方法

Step2：建搜索岗位工具

核心代码

def listjob_by_keyword(keyword:str,page:int=1,size:int=30)->str:
    print("listjob")
    url=listurl.format(urlencode({
        "query":keyword,
         "city":"101020100"
        }))
    print("url: ",url)
    driver=init_driver()
    if driver is None:
        raise Exception("创建无头浏览器失败")
    print("创建无头浏览器成功")
    #driver.maximize_window()

    driver.get(url)
    print("title: ",driver.title)
    #print(driver.get_cookies())
    #driver = set_cookies(driver)
    #all_cookies = driver.get_cookies()    
    #for cookie in all_cookies:      
    #    print(cookie)
    driver.save_screenshot("page_screenshot.png")
    print("title: ",driver.title)
    WebDriverWait(driver, 1000, 0.8).\
        until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR,
          '.job-list-box'))) #等待页面加载到出现job-list-box 为止

    li_list=driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR,
                              ".job-list-box li.job-card-wrapper")
    jobs=[]
    for li in li_list:
        job_name_list=li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,".job-name")
        if len(job_name_list)==0:
            continue
        job={}
        job["job_name"]=job_name_list[0].text
        job_salary_list=li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,".job-info .salary")
        if job_salary_list and len(job_salary_list)>0:
            job["job_salary"]=job_salary_list[0].text
        else:
            job["job_salary"]="暂无"
        job_tags_list=li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,".job-info .tag-list li")
        if job_tags_list and len(job_tags_list)>0:
            job["job_tags"]=[tag.text for tag in job_tags_list]
        else:
            job["job_tags"]=[]
        com_name=li.find_element(By.CSS_SELECTOR,".company-name")
        if com_name:
            job["com_name"]=com_name.text
        else:
            continue # 
        com_tags_list=li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,".company-tag-list li")
        if com_tags_list and len(com_tags_list)>0:
            job["com_tags"]=[tag.text for tag in com_tags_list]
        else:
            job["com_tags"]=[]
        job_tags_list_footer=li.find_elements(By.CSS_SELECTOR,".job-card-footer  li")
        if job_tags_list_footer and len(job_tags_list_footer)>0:
            job["job_tags_footer"]=[tag.text for tag in job_tags_list_footer]
        else:
            job["job_tags_footer"]=[]
        jobs.append(job)
    # driver.close()
    driver.quit()

    job_tpl="""
{}. 岗位名称: {}
公司名称: {}
岗位要求: {}
技能要求: {}
薪资待遇: {}
     """
    ret=""
    if len(jobs)>0:
        for i, job in enumerate(jobs):
            job_desc = job_tpl.format(str(i + 1), job["job_name"],
                                    job["com_name"],
                                    ",".join(job["job_tags"]),
                                    ",".join(job["job_tags_footer"]),
                                    job["job_salary"])
            ret += job_desc + "\n"
        print("完成直聘网分析")
        return ret
    else:
        raise Exception("没有找到任何岗位列表")

详见：https://blog.csdn.net/qq_36918149/article/details/149670296?spm=1001.2014.3001.5502

Step3：岗位匹配–prompt

【AI求职助手】
你是一个AI求职助手, 我正在寻找与我的技能和经验相匹配的工作机会。以下是我的简历摘要和搜集到的岗位需求列表

【个人简历】
{resume}

【岗位需求列表】
{job_list}

请帮我匹配最合适的3个岗位, 并根据我的简历提供简要的求职建议。

Step4：岗位匹配–工具

@mcp.tool(description="根据求职者的简历获取适合该求职者的岗位以及求职建议")
def get_job_by_resume(jobs: str, resume: str) -> str:
    """根据求职者的简历获取适合该求职者的岗位以及求职建议"""
    #将简历以及岗位列表注入到 prompt 模板
    prompt = Job_Search_Prompt.format(resume=resume,job_list=jobs)
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    
    self.logger.info(f"prompt: {prompt}")

    #发送给 ds
    response = LLMClient.send_messages(self,messages)
    response_text = response.choices[0].message.content

    return response_text

5. 总结

通过上面关键步骤，可以在网站上通过爬取到与你简历相符的岗位，这个比你逐个去筛选岗位快多了吧。