近年来，随着国家对高等教育重视程度的加深，全国高校逐年扩招，毕业生人数持续增长。日益庞大的就业群体，给社会带来了巨大的就业压力。因此，针对不同学生特性，为学生提供个性化的职业发展规划，帮助树立正确的就业观，精准的匹配就业岗位是解决大学生就业结构性矛盾的可行性方法。随着互联网技术的发展，校园建设更加趋向于数字化与智能化，随之产生的海量教育数据却没有得到合理的开发利用。因此，本文以智能化校园所积累的大量学生数据作为研究对象，利用深度学习方法中的神经网络算法，挖掘其背后所隐藏的学生个性化信息，预测其未来的职业发展方向，为高校教育工作者提供科学技术支持。同时利用深度学习方法分析各大招聘网站数据，结合预测信息进行精准就业匹配，推荐适合学生的工作岗位，提高就业匹配度。