如今大多数人都有在网上找工作的经历，或者是关注一些招聘公告，大家都知道在招聘网站上的搜索中检索相关职位，就会匹配出招聘该职位的公司。

然而一些不为人所知的是，一旦在招聘网站上进行搜索相关职位，就会产生大量的数据，这就有可能为该网站产生一定可观的利润了，这就是机器学习和预测分析发挥作用的地方，搜索结果中产生数据可以看出前后的因果关系，以此来感觉搜索引擎。了解机器学习在求职的每个阶段是如何发挥其全部潜力的，这一点非常重要。

为了充分利用机器学习在人力资源管理中的潜力，通过识别求职者来了解求职者的需求是很重要的。最理想的情况是，大多数招聘职位和搜索引擎将他们的用户分为三类:

临时工：该组中的用户通常寻找手工或兼职类的工作；

白领工作者：该组中主要是一些白领；

专业的求职者：改组中主要是一些对自己想要在哪里工作、想要从事什么样的职位（通常是中层到高层的白领）有着非常明确的想法的人。

一旦求职者被分为其中的某一个角色组，机器学习技术就可以在两个重要的方面提供帮助：一个是提高搜索结果的相关性，另一个是更有效的进行管理。

机器学习最有用的特征之一是它能够揭示相似数据点之间的关系，比方说某一个求职者需要找兼职类的工作，机器学习技术就会过滤掉其他所以不相关的可能性，使搜索专注的兼职类的相关工作，当求职者点击不同职位的信息时，机器学习算法可以通过评估求职者的个人资料来确定并推送哪些职位适合该求职者。

机器学习技术也可以应用于当某一家公司的某一职位没有求职应聘时，由于职位信息和搜索关键字短语都是基于文本的数据点，机器学习可以将相似的关键词数字化，以及检测同义词，轻松提取有用的关键字集群。