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本数据集是一个高质量、规模达3万条记录的合成数据集，专为模拟和研究AI驱动的自动化简历筛选流程而设计。它系统地整合了候选人的工作经验、技能匹配度、教育背景、项目经历及简历质量等多维度特征，并包含一个基于综合评估生成的二元目标变量（是否通过筛选）。该数据集以逻辑关联模拟真实招聘模式，非常适合用于开发简历筛选的分类模型、分析招聘决策中的特征重要性，以及研究算法公平性与潜在偏见。
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