而人才画像，则是由基于企业招聘的显性的职位描述和隐性的内在潜质共同组成，包括关键岗位中从冰山上层的知识技能，能力到冰山下层的性格特质，驱动力，动机等一系列综合因素。人才画像聚焦于高绩效，立足于数据分析，将获得岗位高绩效所需的各项技能与要求做数据化展示。
我们在招聘过程中，找来的人经常不被业务部门认可，那是因为我们仅仅关注到了冰山上层的显性的知识技能等信息，而缺少对人才潜质和动机等的描述和判断。如当我们在招“房地产楼盘销售”时，我们将要讨论他需具备的知识技能，能力和内在的性格特质等。
而显性的特征，如大专学历，男性，曾从事过房地产行业，5年以上工作经验等这些信息，我们可以很快与业务部门达成共识，也可以通过简历筛选以及面谈等方式进行快速判断。但是岗位所需要的能力和潜质，比如需具备高效沟通、积极主动、引导销售机会、建立信任、谈判能力等，我们往往不易用肉眼去判断，甚至没有与业务部门形成统一的共同语言，因此招到的人容易出现与业务部门的要求出现差异。
人才画像的构成有：
1. 能力画像（认知能力+能力倾向）
2. 关键技能（高绩效需具备的重要知识和技能）
3. 性格画像（大五职业性格 核心性格特质）
4. 驱动力画像（激励因素）
5. 培养发展建议
未来的技能人才画了一幅“画像”：“既有扎实的理论知识又有精湛的专业技能，既可以解决复杂的技术问题还具备创新能力，我将其总结为‘知行兼具’‘一专多能’和‘创新创造’的新型技能人才。
（二）基于“用户画像”高职智造类工匠人才个性化培养
1.高职智造类工匠人才用户画像库构建。结合目前高职智造类专业人才培养的企业关注问题，主要构建以下四类高职智造类工匠人才用户画像。
（1）软件应用型人才用户画像。功能强大的硬件都需要通过新兴的工业软件进行操作， 软件对于工业产品的设计、规划、工艺及服务等方面都有着十分重要的作用，企业迫切需要应用软件进行系统产品开发和生产的相关人才。由此，在用户画像数据采集过程中，加大学生与软件应用相关的数据采集并加重相关关键词权重，生成软件应用型人才用户画像。
（2）协调合作型人才用户画像。世界各地的制造商，合作伙伴和供應商之间的合作非常普遍，需要在多个方面进行协调合作，由此给技术人员带来更大的挑战。在用户画像数据采集过程中，关注智造类专业学生在校内或校外所参加的活动行动轨迹，提取与协调性和合作性相关活动的重要数据并进行加重关键词权重处理，生成突出协调合作能力的人才用户画像。
（3）系统思维型人才用户画像。任何一个技术系统的开发，都需要有大局观和系统观。这些都需要有较强的系统规划能力。因此，在用户画像数据采集过程中，加大学生与系统思维开发活动相关的数据采集并加重相关关键词权重，生成以训练系统思维为重点的人才用户画像。
（4）自主创新型人才用户画像。21世纪创新人才最为稀缺，也是工业革命的中坚力量。独立和创新的人才比以往任何时候都更重要。 因此，在用户画像数据采集过程中，注重学生的自主学习和创新能力，加大相关的数据采集并加重相关关键词权重，生成自主创新型人才用户画像。
