近年来,随着全球经济变缓,失业人员增多,伴随着的我国高校毕业生数量逐年猛涨,社会人才供需结构矛盾严重,伴随而来的则是日趋严重的招聘问题,所以如何实现求职者需求和招聘方需求的精准匹配成为了亟待解决的问题。本研究试图将大数据方法引入精准招聘构建中,通过查阅国内外文献,寻找招聘有效性的影响因素,基于上述影响因素并结合文本挖掘等相关算法,实现了雇主画像、雇主标签和技能词典的构建,并构建精准招聘系统模型,再以数据分析师专业为例,通过文本挖掘技术,设置相关爬虫规则在招聘网上爬取相关数据并进行预处理,构建数据分析师的技能词典,并以此作为精准招聘系统的核心,接着再检验该精准招聘系统算法的精确度。最后研究再以Z公司为例,探讨该精准招聘系统模型的具体应用,并提出相关改进措施。本研究尝试解决如今人力资源招聘中的供需双方不匹配、招聘效率低、费时费力的问题,通过借助大数据等工具来构建招聘方画像、标签以及局词典,以实现求职者技能和招聘方需求的匹配,以解决招聘上的难题。大数据加快了信息传播迭代的速度,只有当企业与时俱进,拥抱新技术,利用大数据、云计算、人工智能等新一代技术帮助企业实现精准招聘,才能促进企业的长远发展。