近年来,随着移动互联网的迅猛发展,带动着各行各业都在飞速的进步。在这样的背景下,各个行业对于人才的需求日益增高。而同时随着教育水平的提高,每年越来越多的毕业生走向工作岗位,也导致了求职者的数量不断增加。如今各大公司通常会独立发布招聘信息,吸引求职者投递简历,求职者为了寻找心仪的工作需要在各大公司的网站上进行多次信息的填写与简历的投递,造成了资源上的浪费,导致难找工作问题的发生。本文从对深度学习图像识别技术,以及移动平台应用的角度出发,设计实现了一套能够解决人才和公司招聘需求的智能招聘应用系统。其中利用基于深度学习的目标检测技术设计并实现了本地图像验证系统,配合服务器端的短信验证系统进一步防止程序的恶意访问。在保护系统安全性的同时,也是对移动平台应用中嵌入深度学习网络模型的一次实验。本文的主要工作为:1)设计并实现了一套基于iOS移动平台的智能招聘系统,该系统面向招聘者和求职者,为双方的招聘工作提供一体化的服务流程。2)对比目标检测算法模型,选择了适合本课题的SSD算法,以SSD算法模型为基本框架进行之后的改进。3)因为移动设备的性能限制,需要对算法结合参考资料进行实验改进,在能够保证模型准确性的前提下对模型进行精简。4)将进行精简过后的模型针对移动平台进行移植,作为智能招聘系统的验证模块嵌入到移动应用之中。5)在开发完整的智能招聘系统上对系统的效果进行测试和展示。