提出了一种基于语义增强变换器的技能感知职位推荐模型JobFormer,通过建模职位描述的内部和外部依赖关系,并利用用户技能分布引导职位描述的表示学习,从而有效缓解职位描述和用户档案之间的异构差距,提高了职位推荐的性能。