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    职信联盟:以区块链技术实现背调升级,为职场互信保驾护航 【猎云网(微信号:ilieyun)杭州】3月6日报道(文/盛丽艳) 求职招聘过程中,履历造假事件屡见不鲜。在一项“在求职过程中,您是否使用过不真实的简历信息”的调查中,74%的受访者表示曾经夸大过部分内容的简历,这一调查被刊载在《企业管理与改革》中。履历造假使诚信的求职者失去公平竞争的机会,企业也承担了更大的用人风险,这催生了员工雇前背景调查。 近日,杭州有才信息技术有限公司(以下简称“有才公司”)推出一款区块链应用产品“职信联盟”,致力于将区块链技术应用于雇员入职背景调查场景,构建一个去中心化的职业信用联盟链。在候选人本人授权后,会对候选人的身份信息、教育背景、执业证书、商业利益冲突、过往工作履历和工作表现等方面进行核实。 结合区块链,进入去中心化的背调3.0时代 此前,有才公司曾于2016年初推出了互联网背调产品——i背调, 用“SaaS + 专业服务”的形式改造传统背调流程。i背调已服务于快手、拍拍贷、OKCoin、阳光保险、农夫山泉等近3000家企业,运营起由近十万名HR组成的互助联盟。同时,产品上和猎聘、北森等知名招聘平台或ATS实现无缝对接,更好地满足客户的一体化使用需求。 如果说将传统以纯手工操作的背调定义为1.0的话,那么以i背调为代表的SaaS模式背调产品则可定义为2.0。即使2.0已经在很大程度上提升背调的效率,但传统背调中心化的本质还是没有被改变。 举例而言,A企业需要核实候选人的工作履历信息,第三方背调公司在收到需求以及获得候选人授权后还是得充当“中心”的角色去向B企业的HR进行信息核实,并将背调报告交付至A企业。如果要对整个背调流程进行进一步的改造甚至完全颠覆,就得期待去中心化的背调3.0产品的出现,即以区块链技术为核心的背调产品。 职信联盟:构建联盟链,简化背调流程 有才公司推出的区块链应用“职信联盟”,致力于将前述中心化场景中提到大量的A企业、B企业构建至一个联盟链,在获得候选人授权的前提下,让企业相互间直接进行可靠、高效、安全的候选人履历信息核实。基于区块链的不可篡改、可追溯等特性,以及每家企业在背调操作中既是需求方又是供给方的实际业务场景,“职信联盟”链上的每家企业都会作为一个“数据盒子”,直接点对点完成已授权候选人的工作履历核实。为了保证链上企业提供的信息的真实性,“职信联盟”正在建立一套严谨的共识机制(将dBFT、Raft等共识算法应用于验证入链、投票退链等业务场景)、智能合约以及激励机制。同时,“职信联盟”将通过完善的候选人授权机制以及公私钥的非对称加密技术,来保障链上企业间点对点数据交易的不侵犯隐私和数据安全性。 此外,“职信联盟”上的企业未来也可以方便地把包含离职员工劳动合同主体、入离职时间、职位、离职原因等信息的离职证明放入各自的数据盒子,供该员工所授权的下家雇主进行更高效地核实和入职归档。 “职信联盟”在B端上的信任机制完全建立并聚集起大量的企业后,未来将推出面向C端求职者的服务。求职者可将自己的简历放入“职业联盟”链中寻求认证。认证后的简历,将可在未来的求职、银行贷款等场景中作为信用凭证。 目前,“职信联盟”的一期产品已经上线,并在持续完善中。 “职信联盟”的运营主体杭州有才信息技术有限公司成立于2015年8月份,创始团队来自于阿里巴巴、华为、恒生电子、浙大网新等。 此前,有才公司于2015年11月获峰瑞资本天使轮数百万元,2017年2月获星河互联、峰瑞资本A轮数千万元融资。   项目:职信联盟 公司:杭州有才信息技术有限公司 来源:猎云网
    招聘
    2018年03月06日
  • 招聘
    颜值≠能力!用“产品开发机制”招聘一流人才,挖掘“长相平平无奇”背后的求职黑马 【猎云网(微信号:ilieyun)】3月5日报道 (编译:王潇宵) 毫不夸张地说,Dan Pupius是一名及其出色的谷歌人(Googler)。他构建的基础架构在这六年来支持着Google Maps和Gmail的运营,他也因此获得了谷歌人人垂涎的“杰出员工奖”。公司上下都认为他就是谷歌成功的典范。 在为公司招募人才时,Pupius发现,候选人中存在假负(候选人表面一般,但可能是出色的人才),以及假正(候选人的各项条件均符合,但最终无法胜任)。 因此,Pupius在2012年以工程主管的身份就职于Medium时,他就想建立一个不会出现相同盲点的招聘系统。他和他的几位同事一起试图推翻脆弱的招聘流程,以适应各种新的信息并让该招聘系统随着时间的推移变得更加强大。 Pupius开发的系统反响很不错,Medium随后将其在网上发布,鼓励其他公司参考并制作自己的系统。如今,作为Range的联合创始人,Pupius和他的团队正在构建自己的新流程,一个适合早期创企但能够规模化发展的模型。Range是一家致力于培养健康、具有包容性和创造性组织的创企。 本文中,Pupius分享了他如何通过知名的“产品开发机制”来实现这一目标。 将产品开发的经验应用到招聘上 从零开始创建招聘系统时,你实际上是在同时开发两种产品:一是过程本身;二是由此产生的团队。Pupius说,从这一观点出发,与候选人的每一次互动都必须是有目的性的,由此产生值得学习的数据,并将其作为你实现规划的一部分。 以下是建立真正优秀产品时所需的条件,以及每个原则该如何适用于招聘: 强烈的意图 如果你是创始人,你需要将你的团队放在首位并为这个团队花费你的时间和精力。你得花时间把团队打造出一个能够一鸣惊人的“产品”。在此,大多数的成功企业家通常建议你花费 开发产品时通常会产生几个问题:你想让世界变成什么样?你想如何实现差异化?那么,在招聘时问问自己:你想让团队变成什么样?你对其有何期待? 发展原则 你想要拥有正确的价值观、信念和准则来帮助自己实现愿景。对于招聘,你通过应该具备能够帮助你做出正确决策的价值观,同时,你还应该消除偏见。 可测试的战术 产品开发需要有明确的日常行为,以你的原则为指导,针对你的愿景来执行。这一过程帮助你测试结果,同时也是可衡量、可重复实践的。在招聘中,你的策略是你与候选人互动的方式,这一方式应该是可测试、可改变的。 你需要设定量化目标,以明确进展。清晰的数据有利于下一个决策的制定和执行。在招聘时,你需要设定指标并衡量你是否正在创建心目中的优秀团队。关于这一点,在下文中还会仔细说明。 有组织的迭代 最好的产品在用户和开发人员之间有着强烈的反馈循环,对整个流程都有着积极的影响。同样,你可以根据反馈不断更新招聘流程。 指定决策者 产品开发时经常使用RACI模型来指派工作,如一个决策者,一个责任人,几个参与者和几个知情者。同样,在招聘中,你需要一个最终责任人和最终决策者。请注意,这通常不是最高参与者,而是负责并确保聘用成功的人。同时,你需要创造一种存在争议和承诺的氛围。 以用户为中心 就像你希望开发的产品能够适合市场一样,你也希望你的招聘过程能适合所有的候选人,即便有部分人没有被录用。你可以将其看作最终用户,而优秀的系统能够优化他们的应聘体验。 自动化的潜力 一旦你有适合市场的产品,你的下一步动作就是尽可能地自动化。同样,一旦你有一个能产生良性循环的招聘系统,你就需要创建清单、框架和协议,这些都能帮你的系统在进入快速增长期时具有可重复性和可扩展性。 如果你将上述所有内容都应用到建立招聘系统中,你将得到一个可重复运行的压力测试手册。将它看作是一个可成长的文档,随着时间的推移,你可以随时了解更多的信息。它也不仅仅是存在于创始人脑子里的概念或是百度上的回答,它绝对能被应用到每一次招聘中。 现在,让我们更详细地介绍这一伟大流程的几个核心部分。 愿景 在团队建设方面,许多创始人的愿景都相对薄弱,这就为公司以后的发展埋下祸根。而他们则认为这已经足够他们建立一个“世界级团队”或者“能够制作出所有具有最佳文化的公司名单的团队”。再详细一些的可能会说:“我想要一个从根本上专注于我们的使命并努力工作的团队。”这些都不够好,模糊的愿景只会导致更加糟糕的策略。 你需要全面定义谁将在你的公司大放异彩。是什么让你的公司和你的使命变得独特?候选人需要具有哪些特制才能成功企业需要的人才?问问你自己,这个愿景是否能将哪些不适合的人拒之门外,如果是的话,那就意味着它不是一个空洞的陈述。 最重要的是,愿景要求你将你的团队视为一个整体。就像产品无法做到面面俱到一样,你不希望你的团队只是优秀人才的集合。团队中的每个人都有自己的优势和能力,他们必须一起工作,因此你必须对其进行策略性地组合。 为了挖掘Range对人才的要求,创始团队一起出门远足。Pupius表示:“我发现运动确实有助于创造性思维的活跃,离开办公室可以帮助人们更加客观地看待自己。”对于接下来所要面对的事务,这种额外的反思是非常必要的。 团队成员以残酷且现实的方式陈述了团队中已有的特质,并剖析了各种的优劣势。这一过程使他们明确了需要寻找什么类型的人才来做到优势互补。例如,他们意识到他们大多是依靠直觉的内向型人格,因此以过程为导向的外向型人格就成了互补。 最终呈现的愿景不是一个声明,而是Range新员工应该具有的特质、价值和技能,支持现有团队,并在团队扩张时保存平衡。现在,每次招聘都需要有专门的人员来实施以上步骤,以确保建立一个全面发展、运作流畅的整体。 选择一个能够反映进度的指标是相当可取的。例如,一旦你的公司运营了一年,那么继续运营是最有意义的。如果一切顺利,你就需要假设人们是否适合你的团队,是否会对他们产生的影响感到高兴并长期为团队工作。 由于Range是一个非常早期的项目,因此Range团队选择了提供接受率作为他们的首要指标,这一指标表明了他们在此过程中筛选人员的能力。如果你想要对愿景更加负责,你也可以制定次要指标。 原则 在记录你的愿景之后,想一想哪些原则可以帮助你实现愿景。你希望哪些原则适用于每一位候选人?哪些限制会迫使你更深入地思考?写下你认为标准的面试过程可能是什么样子,然后问自己: 1)怎么做可能会引发偏见? 2)怎么会和为什么可能做出糟糕的决定? 3)雇佣循环中的人们会在哪里出现盲点? 4)你怎么会没发现对公司来说非常优秀的品质? 用这些问题的答案来创建和执行一系列原则,这些原则将帮助你找到心目中的团队成员。 以下,Pupius分享了他和他的团队在Medium在招聘时观察到的情况,以及他们用以运行高质量流程的的原则。他现在在Range也采用了许多相似的原则。 1.所以的判断都必须与可观察的事实联系在一起。 招聘过程是情绪化的,但你要尽可能地避免情绪化带来的影响。通常面试官会在30秒内对候选人形成消极或积极的印象,这就会对面试结果造成很大的影响。 为了避免这种情况发生,请将面试的重点放在由愿景衍生出的特制和技能列表上,接下来只采取可观察的行为来证明他们是否胜任这一工作。候选人说了什么、做了什么都将成为评判的标准。 如果你无法通过候选人的言行来做出判断,那么这就变得没有意义了。 这比什么都重要,它甚至能帮助你的团队明确自己的需求。在汇报过程中,有些人会分享自己对候选人的直觉,这时候你应该要求他们提供证据来支持自己的观点,由此,这个人的直觉很可能影响到其他人的观点。 Pupius说:“过去有几次,我甚至只是通过候选人的性格来决定是否聘用,而只有在与其共事后才证明我的做法是错误的。将所以反馈信息和证据联系起来有助于避免此类事件的发生。” 2. 抛开固定思维,尊重曾不被重视的信息。 许多创企沿袭了谷歌对血统的重视。Pupius并不建议他们这样做,相反,他认为应该仔细研究一个人的背景,这将帮助他们更好地在公司工作。问问你自己:哪些特质并不是很好的测试指标,简历中的哪些因素会激发推论和假设。将这些从你的固定思维中抛开。 例如,在Range,Pupius和其他联合创始人已经明确表示,他们不会将毕业院校、在校成绩、以前的公司或是候选人认识的人作为评判标准。相反,他们只会寻找具有某些技能和经验的人,使团队成员能够各司其责。 3. 为候选人提供几种成功的模式。 为了组建一个全面的团队,你不应该只提供一种让候选人通过面试的方法。如果你为每个人进行相同的面试,那么你将错过一些非常有才华的人,因此他们没有机会展示自己。 举个例子,对于技术人员来说,你要为每个候选人提供多种选择来展示他们的相关能力:白板、编程、设计、制作App并在面试时展示等。 尽可能地为候选人提供展示自我的机会,让他们自由选择展示的方式。 4. 明确团队构成。 你雇佣的每一个员工都能有多个发展方向。假设你需要一个后端工程师,你可能有三个选择:一个相对自主的高级工程师,他将快速成长;一个有潜力称谓首席设计师并作为IC提供技术指导;一个可能会最终接手工程团队的天生领导者。你的每一个选择都将左右团队的发展。 为了确保团队始终在正确的道路上行进,你需要明确团队构成。经验法则是,尽可能多地了解员工的职业抱负,这样你就可以了解和预测组织内部的变动。以下是几个例子: 在每一个特定的增长阶段,你需要设定一个高级和低级雇员的指导比例。这样以来,你就不会让你的雇员大材小用。因此,你需要根据目前的挑战和目标来调整普通员工和专家的比例。 Pupius建议男女比例最好是一比一,以保持性别多样性。 这样一来,团队组成可能会发生变化,但你要保证团队成员能在公司呆多个季度,以保证团队朝着正确的方向发展。每一次人员更替都可能影响到你未来的选择。甚至有时候,在一人离职后你无需找到替补。理想情况下,这一原则将促使你更仔细地思考完成目标的多种方式。 5. 人事部经理需要被授予决策权。 在敲定新员工的过程中,团队可能会陷入僵局,并不可避免地破坏你的招聘过程。Pupius认为,指定一名负责人作出最终觉得能够打破僵局。而这个人通常是人事部经理,毕竟他们最擅长的就是与人交流。 不过,这可能还不够。你还需要在接下来的流程中对候选人进行筛选,就像工程师和设计团队会对产品经理的决策做出反馈一样。你当然希望新加入的员工能够真正胜任这份工作,因此进一步的筛选是必不可少的。 策略 你设置的招聘和面试流程的方式取决于你自己的愿景和原则,这可能因公司而异。对于较早期或较小的创企,Pupius建议仅实施三个阶段:评估、验证、吸引候选人。 在开始之前,你可以列一个表格,在表格的纵行填上所有你需要的特质和技能,横向则是为候选人的表现打分(低、中、高、没有观察),并记录评分原因。这激励每位面试官都专注于重要信息,提出针对公司需求的问题,并实时捕捉他们的想法。 为了帮助评分,请列出构成您团队愿景的属性/值/质量列表。在1-2个句子中,说明每个对您和您公司的背景意味着什么。然后,在此之下,给出一个候选人可能会显示的可观察行为的例子,以证明他们具有该属性。您可以将属性分组到不同的类别中,以使其更容易。 Range队已将他们分组为标记为任务/值,团队工作和舞台的桶。这里只是一个简单的例子: 为了帮助评分,你可以列出构成团队愿景的特质、价值和品质等因素。在1-2个句子中,说明每个因素对你和你的公司意味着什么。然后,在下方给出一个候选人可能会表现的可观察行为的例子来证明他们具有该属性。你可以将这些因素分组,使其更容易辨别。Range的分组分别是:使命/价值观、团队协作、阶段。 使命/价值观:Range对候选人的要求之一是具有人文主义,也就是说候选人必须相信人是善良的,管理者应当具有教导作用,帮助员工成长。对于这一特质,可观察到的行为可能是候选人更多地谈论指导团队中的普通员工。 团队协作:这一分组中列出了10个属性,其中之一是系统性思考,也就是设计适合大型软件系统不同方面的产品的能力。这一属性的可观察行为是候选人在不同抽象层次上的思维,此前他们为系统的内部流程设计了软件。 阶段:这一部分对创企尤为重要。Range需要的三大属性之一是对不确定性的舒适度,即候选人对过去的公司或项目存在高度不确定性时的作为。可观察到的行为是,他们是否在没有完整信息的情况下取得过重大进展。 有了这些标准,你就可以启动评估阶段:为人事部经理和潜在候选人组织一次咖啡会议或休闲会议。衡量潜在候选人对公司的适应程度,因为不同的人可能会适应公司发展的不同阶段。然后,可以谈一谈薪酬预期。 人事部经理若是能联系到了解候选人的人,也可以做一次初步的反向调查。 验证 与潜在候选人进行一对一的谈话,而谈话的内容需要深入到你所寻找的特质、技能和品质。让潜在候选人与团队的两名成员合作,以评估其解决问题的能力,并模拟实际的工作情景。接下来,为候选人提供多选择的技能评估方式,仔细考虑是否聘用。 你的团队可以向候选人介绍这项工作的有趣之处;你可能会让投资者打电话给候选人,鼓励并接近他们;你可能会邀请候选人参与团队的娱乐或社交活动,以便彼此了解。 如果在评估阶段,显然候选人对图表上的任何属性的评分都很低,那么您不应该将它们传递给他们。但验证阶段是最重要的。 Pupius分享了一些最佳实践,以确保您能够掌握它: 如果在评估阶段,候选人在表格上的所以属性的评分都很低,那么你也不应该表现出来,验证环节还是非常重要的。Pupius分享了一些实践经验,以确保你能够融会贯通: 1)坚持行为面试。 在询问人们过去如何行事或处理情况时,你通常会得到很多收获。在Medium,面试官通常会按照时间顺序,提出类似的问题。 一个非常实用的问题就是——你向谁报告了什么,该人如何描述你的优势和弱点?如果你对他们的每一份工作都进行询问,你会看到他们的优势是如何演变的。也可能他们的弱点逐渐成为了优势。你会看到一个很好的学习曲线。 另外,这样的提问方式可能会让面试者猝不及防,他们不曾预先排练过,因此他们很可能直接从过去的表现中引用,以确保万无一失,甚至他们还好表现的更好。还要记住一点,你可以从该候选人过去的上级处获取信息,一起评估其长处是如何随时间变化的。 2)提前将你的评估材料发给候选人,以便他们知道他们将如何被评估。 Medium最开始实施这一方式,是为了招聘工程师,并看到了非常积极的影响。Pupius说:“人们都是有备而来的,像是面对一次严肃的考试,而不是一场小测验。这彻底改变了面试的进程并缓解了应聘者紧张的心态。若是应聘者表现的非常紧张,那么我们能获取的信息则会变得少之又少。”同时,这也是企业文化在内部有多么透明的积极信号。 3)为新的面试官设置影子练习。 如果面试官无法分享他们正在寻求的东西以及他们提问的方式,那么以上的方法都不会起作用。若是这种情况的发生,你要确保消除变量,以便候选人有相同的竞争环境。 Medium在这一方面做的很好:在新的面试官进行面试前,他们必须跟随更有经验的同事做两次影子练习,然后再给同事做反向的练习。同事会为面试官进行把关,当然是以一种并不尴尬的方式。之后,他们会进行坦诚的讨论,经验丰富的同事会为其提供反馈,并做出解释。如果你有一个年轻的公司,那就马上开始影子练习吧,建立你的潜在面试官队伍。 衡量 请记住,你正在构建的招聘流程的“终端用户”是应聘者。因此,虽然留存率可能是这一切的顶线指标,但更直接的衡量标准是应聘者的体验。 Pupius建议尽快筛选应聘者。以下是这一阶段最需要获取的信息: 1)有多少人通过筛选?他们都是从哪些渠道进来的? 2)他们此前在何处就职?对于你给出的offer,他们接受和拒绝的理由是什么? 3)他们换工作的频率有多快?是什么影响了他们? 4)你的招聘成功率是多少?人们为什么会拒绝? 5)是否存在人口趋势? 每个星期,你都得要求人事部经理审查这些分析,并假设在发生某件事时,如何做到更好。在早期,创始人应该参与这些会议,尤其是CEO应该尽可能地获取招聘指标。之后,人事部经理应该与人事部主管以及招聘指标的最终决策者共同召开会议。 在Medium,几乎所有通过筛选的候选人都是被引荐的。他们想知道为什么会出现这样的结果,于是从头开始梳理,并解决了问题。若是没有定期审查,这样的问题将会一直出现且得不到改正。 最重要的是,Pupius和他的团队在Medium时,会对应聘者进行跟进,不管他们是否得到了offer,都希望从他们身上获取反馈。 Pupius说:“你当然希望所有没有得到工作的应聘者依然对公司和面试过程保持着令人难以置信的积极印象。世界很小,声誉就变得尤为重要。你当然会希望应聘者一直抱有得到这份工作的热情,这样他们会推荐他们的朋友前来应聘。” 他们要求所有应聘者回答以下问题,以便在日后的招聘过程中进一步做到以应聘者为中心。 1)与面试官接触的总体体验如何? 2)你被问及的问题是否能够测试你的技能? 3)你对Medium提出的问题是否得到解答? 4)你觉得面试过程和企业文化是否具有包容性? 5)你觉得整个面试过程是否公平公正? 6)你希望我们问你什么问题? 7)面试官是否让你觉得自在,并帮助你完成整个过程? 他们通过这些调查收集了大量反馈并调整了问题、候选人选项等。反馈结果还指出团队中最优秀和最差劲的面试官是谁,随着时间的推移,他们可以让最优秀的面试官指导其他人。 Pupius坚信,在整个过程中保持以应聘者为中心将产生长远的影响。有时,人事部经理会在跟进落选的应聘者时说:“我很高兴能够与你还有其他优秀的人建立联系,你们非常值得我尊重。”这样做的结果非常积极,最终影响了应聘者的完整体验。 最终留下来的人需要花时间,通过有意义的方式进行衡量,因此,你可以每季度或每年进行一次检查,以确保团队成员都对最终结果感到满意。Pupius还建议对具有推荐名额的员工进行季度调查,询问他们:人们会推荐朋友去你就职的公司工作吗? 迭代 Medium最终的优异成绩是基于大量测试迭代的成果,Medium的工程总监Jamie Talbot为此付出了巨大的努力。例如,许多现象表明企业需要对面试官也有所要求。 为了充分利用迭代,Pupius建议大量并快速地处理批量反馈。为了在Medium实现系统化,他们会对所有来自应聘者的反馈进行季度回顾。首先,他们会考察哪些面试官是近期上任的,并了解他们的绩效评价。然后,作为一个团队,他们需要考虑如何创造更好的体验,并使团队向正确的方向发展。他们并没有将这一工作变成一堆大杂烩,而是分主题有批次地进行。 最终,你将从这一系列工作中获取巨大的收获,充分利用每个单位时间来学习。创企在完善其招聘流程后,才能进入快速增长的黄金阶段。明智地运用这些建议,你不仅要弄清楚什么才是行之有效的方法,还要以简单、直接的方式进行微调和记录,只有这样最终的结果才会产生质的变化。如果想要拥有成功的产品,那么你必须要有一个成功的团队。 来源:猎云网
    招聘
    2018年03月05日
  • 招聘
    招聘市场上游过滤器,「职人鲨」带你领略别人家的薪水、福利和老板,Glassdoor 中国门徒这一次命运会如何 求职者接到面试通知时,除了欢呼雀跃和内心的小悸动,大多数人还会在百度上搜索即将面试的公司。而很多中小企业,其信息往往散落在天涯海角,给用户造成了不小的麻烦。 职人鲨有点像招聘界的企查查,将关于公司的所有数据信息如融资情况、产品、团队、竞品、新闻动态里程碑、环境、岗位薪资,及外界对该公司的评价如访问数、求职攻略、面试评价,全都聚合在职人鲨网站。 网站:http://www.zhirensha.com/ 除了能让客户全面了解目标公司外,这样完整的信息架构也容易被搜索引擎爬取从而在搜索结果中获得靠前位置。用户百度时,很可能进入职人鲨网站了解目标企业。团队也会运用其他 SEO 手段,如频繁的信息更新,在外网中加入职人鲨链接,使职人鲨在百度搜索结果中更靠前,以尽可能获取 C端流量。 为了让求职者对公司有一个更直观、形象的体会,职人鲨结构化处理了上文提到的公司基础数据信息,从中提炼出了6个维度,包括公司发展潜力、团队背景、福利待遇、企业文化、综合口碑和风险评估,并以图表形式呈现。 这种规律的数据排列方式,无疑符合百度等搜索引擎的胃口。俗话说背靠大树好乘凉,靠着百度这棵大树,职人鲨可以说是天然的用户流量挖掘机了。 如果说数据可以使求职者从客观维度来评价这家公司,那么基于现员工、前员工、面试者或者干脆是路人对这家公司所做的评价,打造出的“社区板块”,则帮助用户从主观维度来了解企业。 此外,职人鲨还创造出内容社区以增加用户粘性,比如“面试的经验和套路”、“为什么有些企业一定要985、211院校毕业的?”“校园招聘和社会招聘的不同?”。而这种 UGC 形式的社区又会反哺“数据板块”,进一步完善公司的基础数据信息。 职人鲨当然不是职场内容社区的尝鲜者,在《脉脉的2500万用户之路:既然做不好社交,那就做个实名内容社区吧》一文中,励志要成为“工作版微信的”脉脉,早已是一个主打职场内容的社区了。 但正如文中所说,除了内容社区,脉脉还带有社交属性。只有填写更完善的身份信息,发布更契合自己身份的动态,才能实现人脉拓展的需求。换句话说只有先对职场内容社区添砖加瓦,贡献出有价值的内容,别人才更容易加你。 从这个逻辑看,用户似乎缺乏在职人鲨上发布职场内容的动力,码字毕竟是件苦差事。也许只有通过前期的 PGC 精品内容带来大批流量,再引来后期各种 UGC 式的职场八卦了。 基于每个公司、每个岗位的数据,职人鲨做了一个更加宏观的数据分析岗位指数,从整个行业维度去了解各个职位的薪资情况和需求量。 举个例子,凭岗位指数,求职者可以知道一个3-5年的产品经理近两年的薪资趋势和幅度,在什么类型、行业、融资轮次公司的薪资会更好,岗位需求量更大。 公司目前主要面向 B 端收费,包括会员制(人才的优先推荐)和从高端猎头服务中抽取佣金。未来会通过在“社区”板块植入广告及撮合 C 端用户和供应商的方式(包括简历优化、求职辅导)来盈利。 产品自2017年11月底上线以来,已经积累了46万+的企业数据,120万+有效职位,6.5万 PV、3.2万 UV。 打招聘界企查查和大众点评主意的显然不是职人鲨一家公司,Boss 直聘的前身看准网、国外的职场匿名打分网站 Glassdoor 都是这个路数。 Glassdoor 是职场点评类服务,产品形式是匿名的雇主点评和职场信息分享平台,企业员工可以在其上曝光工资、公司信息和雇主情况以供他人参考。Glassdoor 鼓励用户生成 UGC 内容的方式是 “给即是得(“give-to-get” model)” ,用户贡献的内容越多,能看到的评价也就越多,从而形成社区氛围。 我咨询了一些职场领域的专业人士,大都觉得如果数据抓取、更新的速度都足够快且全面,是可以给 C 端用户提供价值的。但正如上文所说,如何让用户主动发表 UGC 式的职场言论、冷启动职场社区是个难点。 相比于看准网和 Glassdoor,除了点评板块职人鲨还搜集了企业的基础信息如融资情况、产品、团队等,并从中提炼出发展潜力、团队背景等6大因素。 然而问题在于简单通过规模、融资这些基础信息来判断企业是否有发展潜力不太容易,要知道 C 轮死亡的公司也有很多。此外国内招聘平台如 51,智联,猎聘,拉钩每家都有其目标用户,也都开放了针对特定职位的点评板块,如何迁移用户是该公司不得不面临的问题。 所以很多新兴的招聘公司开始从产业链上游发力,比如我曾经报道的项目IUMind、麦穗和亿封简历,大都是帮 HR 们一键在各大平台上发布职位、管理来自各个平台上的简历或利用人工智能技术做到更为精确的人岗匹配。 Glassdoor 的首位中国门徒看准网这么多年来一直都是不温不火的状态(倒是转型 Boss 直聘后相对成功),很多人说是由于招聘本身的低频性,再加上窥探别人家公司信息这件事情也不是刚需(当然我个人觉得出于猎奇和对比心理,大多数人还是会对别人家的薪水、领导感兴趣),而这一次添加了公司、行业基础信息维度的职人鲨命运究竟会如何,还有待时间给出答案。
    招聘
    2018年03月05日
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    专题:人工智能招聘-- 人力资源专业人员的权威指南 自ATS以来,招聘人员利用技术使他们的工作更轻松,更快速,更好。今天,人力资源技术的主要主题是招聘人工智能。 人工智能用于招聘是一种新兴的人力资源技术类别,旨在减少甚至消除耗时的活动,如手动筛选简历。 有效且时间有效地恢复筛选仍然是人才招聘的最大挑战:52%的人才招聘负责人表示,招聘中最困难的部分是从大型申请人群中找出合适的人选。 根据对人才招聘领导者的调查,56%的人表示他们的招聘人数今年将增加,但66%的招聘团队将保持相同的规模或合同。 52%人才招聘负责人表示,招聘中最难的部分是从大型申请人群中筛选候选人 这意味着招聘人员的任务是以更少的钱做更多的事情。 在2017年,寻找顶尖人才将取决于招聘人员智能自动化工作流程的能力。 为了帮助您更好地理解人工智能这一新招聘领域,我们为人力资源专业人员创建了这本明确的指南,介绍人工智能如何使您的工作流程自动化,以更有效地参与,筛选和评估应聘者。 AI招聘: 人力资源专业人员权威指南 - 目录 第1部分:什么是AI招聘? 第2部分:招聘人员使用AI的好处 第3部分:在招聘中应用人工智能所面临的挑战 第4部分:人工智能的招聘创新 第五部分:AI如何改变招聘者的角色 第6部分:在招聘中使用AI的总结 第1节 招聘AI是什么? 人工智能招募是指人工智能,例如计算机可以进行的学习或解决问题的工作,用于招聘功能。 这项新技术旨在简化或自动化招聘工作流程的某些部分,特别是重复性强,量大的任务。 例如,应用机器学习恢复自动筛选候选人的软件或对工作描述进行情绪分析以识别潜在偏倚语言的软件。 在不同的投入和产出发生的任何招募领域 - 如筛选,采购和评估 - 都将基本实现自动化。 -Katrina Kibben,任仕达   第2节 将AI用于招聘人员的好处 1.通过自动执行大量任务来节省招聘人员的时间 人才招聘负责人表示,明年招聘人数将增加,但他们的招聘团队将保持相同规模甚至合约。这意味着招聘人员将通过“少花钱多办事”来提高效率。 手工筛选简历仍然是招聘过程中最耗时的部分,尤其是当某个角色收到的简历中有75%至88%不合格时。筛选简历和候选人进入面试估计需要23个小时的招聘人员的时间为一个单一的雇用。 如果招聘人员能成功自动完成耗时的重复任务,如筛选简历或安排面试候选人,招聘人工智能对招聘人员来说是一个福音。 最佳的以人工智能为动力的技术将被设计为不仅可以自动化您的工作流程的一部分,还可以与您当前的招聘系统无缝集成,因此不会中断您的工作流程。 作为奖励,通过自动化加快招聘的这些部分可以缩短聘用时间,这意味着您不太可能失去对速度更快的竞争对手的最佳人才。 2.通过标准化的工作匹配来提高招聘质量 由于无法关闭数据循环(即测量候选人被聘用后会发生什么情况),招聘质量曾经是招聘KPI黑盒子的一小部分。 随着多年来人力资源数据的收集,访问和分析变得更加容易,招聘质量已成为招聘的首要关键绩效指标。 人工智能对提高聘用质量的承诺在于它能够使用数据来标准化候选人的经验,知识和技能与工作要求之间的匹配。 预计这种就业匹配的改善将导致更快乐,更富有成效的员工不易流失。 早期的结果非常有希望。采用人工智能驱动的招聘软件的早期采用者公司的平均成本降低了75%,每位员工的收入提高了4%,营业额下降了35%。   你的好处 每租用可 节省23小时 不会中断您的工作流程 每屏幕成本降低75% 你的组织的好处 营业额下降35% 性能提高20% 每名员工收入增加4% 其中积极的一面是,我们可以将流程标准化,以更好,更客观地评估候选人的能力和技能,同时消除整个采购和选择过程中发现的内在偏见。 -Katrina Kibben,任仕达   第3节 AI在招聘中的挑战 1. AI需要大量数据 一般来说,人工智能需要大量的数据来学习如何准确模仿人类的智能。 例如,使用机器学习的人工智能需要大量的数据来学习如何像人类招聘人员那样精确地截屏。这可能意味着几百到几千个特定角色的简历。 人工智能可以学习人的偏见 AI招聘承诺通过忽略考生的年龄,性别和种族等信息来减少无意识偏见。然而,人工智能被训练去寻找先前行为中的模式。 这意味着任何可能已经在招聘过程中产生的人类偏见 - 即使它是无意识的 - 都可以通过AI了解到。 为避免复制已经存在的任何偏见,请确保您使用的AI软件供应商了解这些问题,并已采取措施消除潜在偏见的明确模式(例如,只雇用某个大学的毕业生)。 3.新技术的怀疑 人力资源专业人员经常受到即将消失的最新和最大趋势的轰炸。 可以理解的是,招聘和人才招聘领导者可能会对任何可以让他们的工作更轻松的技术持怀疑态度。他们希望确保任何可以自动执行其工作任务的软件都能够尽其所能地完成工作。 第4节 人工智能的招聘创新 招聘人工智能有几个潜在的应用程序,用于自动执行高容量,重复性任务,例如简历筛选和预选候选人。 1.智能筛选软件 智能筛选软件通过在您的现有简历数据库上使用AI(即机器学习)来自动执行简历筛选。 该软件根据他们的表现,任职期限和离职率,了解哪些应聘者成为成功和失败的员工。 具体来说,它会了解现有员工的经验,技能和其他素质,并将这些知识应用于新申请人,以自动对最强候选人进行排名,评分和入围。 该软件还可以通过使用有关其以前雇主的公共数据源以及公共社交媒体档案来丰富候选人的简历。 自动执行简历筛选的智能筛选软件对于招聘人员来说是一个巨大的机会,因为它与您现有的ATS集成在一起,这意味着它不会中断工作流程,候选工作流程,并且需要最少的IT支持。 2.招募者chatbots Recruiter chatbots目前正在测试中,通过根据工作要求提出问题并提供反馈,更新和下一步建议,为候选人提供实时交互。 人工智能驱动的聊天机器人有很大的潜力来改善候选人的体验。 58%的求职者表示,如果在提交申请后没有收到公司的回复,他们会对公司产生负面印象,而如果在整个申请过程中收到持续更新,67%的求职者对公司产生了积极的印象。 3.数字化访谈 在线访谈软件已经有一段时间了,但今天的技术声称使用AI来评估候选人的单词选择,言语模式和面部表情,以评估他或她适合 第5节 AI如何改变招聘人员的角色 行业专家认为,AI招聘的未来是Augmented Intelligence。 增强智能是相信你不能通过技术完全取代人的能力。相反,增强智能表明我们应该着眼于创造技术来提高人的能力和效率。 增强智能,而不是完全取代工作中的人将被用来使他们更有效。我认为这可能是人力资源人力资源的最佳使用。 - 人力资源顾问Michael Haberman   使用增强的AI来自动执行重复的管理任务的能力将非常有价值。这项技术有三种主要方式将改变招聘人员的角色: 招聘人员将能够进行积极的战略招聘,而不是将大部分时间用于反应回填。 招聘人员将有更多时间与候选人面对面地建立关系并帮助确定文化适合度。 由于AI允许他们使用数据显示招聘KPI,包括招聘质量,招聘人员将能够与招聘经理完成合作。 如果招聘人员和公司可以学会与特定的人工智能配对,他们可以通过培训来了解特定的企业使命和文化 - 这样招聘人员觉得他们可以利用这些聊天机器人和其他类似技术作为团队的延伸,而不是替代他们。 Jobvite首席执行官Dan Finnigan   第6节 在招聘中使用AI的总结 人工智能用于招聘是将人工智能应用于招聘功能,旨在简化或自动化招聘工作流程的某些部分,特别是重复性高批量任务。 使用人工智能的主要优点包括通过自动执行大批量任务和通过标准化工作匹配来提高招聘质量,节省招聘人员的时间。 使用人工智能进行招聘的主要挑战包括需要大量数据,学习人类偏见的可能性以及人力资源专业人员对新技术的怀疑。 人工智能招聘的创新是智能筛选软件,可自动执行简历筛选,实时聘用候选人的招聘人员聊天机器人,以及帮助评估候选人适应性的数字化访谈。 人工智能将通过扩大情报来改变招聘人员的角色,这将使招聘人员能够更加主动地聘用他们,帮助确定候选人的文化适应性,并通过使用数据来衡量招聘质量等关键绩效指标来改善他们与招聘经理的关系。 以上由AI翻译完成,HRTechChina倾情奉献。转载请注明。
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    2018年02月24日
  • 招聘
    人力资源和人工智能:完美协作? --HR & AI : THE PERFECT COLLABORATION? 针对人力资源的技术解决方案变得更加智能,需要雇主采取更具创新性和敏捷性的方法来有效应对几乎不变的变化。埃森哲的新研究表明,企业的成功将取决于人与技术之间的持续合作,以提高效率和创新。   报告指出: 四分之三的组织认为智能技术对于提高竞争力至关重要。 如果企业在AI和人机合作投资水平上效仿顶尖机构,到2022年其总人数将增长10%。 三分之二的英国企业认为,人工智能将在未来三年内实现净工作收益。 超过一半的人认为人机协作对战略至关重要。 自动化和人工智能的好处还没有完全被人力资源所接受。近三分之二的企业只打算有时使用数据收集人才。一致地使用招聘分析提供的见解可能会导致更好的招聘结果,在采购合格的候选人仍然是一个挑战。 AI需要人力资源 如果有效使用,人力资源和人工智能之间的合作将创造一个简化的招聘流程。在招聘中,采取ATS的形式提供: 更“人性”的候选人体验 自动化繁琐的流程可以“人性化”候选人体验。个性化的求职申请 自动更新您在招聘过程中期待的内容和高效的工作申请只是起点。候选人并不期望有一个无技术的招聘流程 - 但他们期望一个人是最终的 聘用方面多样化 AI多样性预计将成为2018年的主要招聘趋势.AI可以帮助改善多样性,但也可以将您的历史偏见解释为候选人选择的标准。对您的筛选标准进行持续监控,并对您的新员工进行分析是人力资源的关键。这不像删除筛选过滤器那样简单。例如,吸引女性进入科技行业,成功的雇主推动积极的榜样,提供职业发展机会,利用网络更多地了解在科技行业工作的女性面临的问题。利用ATS自动完成繁琐的任务,人力资源部门可以快速完成这一任务。 透明的招聘流程 GDPR意味着招聘人员和招聘专业人员在聘用决策和分享在招聘过程中收集的数据时,必须保持透明。还必须获得候选人同意使用自动化流程和机器学习。提供集中式候选人管理系统的ATS将有助于促进这一进程。 建立人才关系 自动化取代了候选人筛选中重复耗时的任务,使人力资源部门能够专注于直接与合格的候选人和员工转介。在入职培训中,您的ATS在强制检查和引用的自动化请求方面具有无可估量的价值,因此HR可为您的新员工开发个性化的入职培训体验。直接接触在工作接受和开始日期之间是至关重要的。 与AI合作 对于雇主在招聘过程中与AI进行合作的方式,以下几点可以帮助: 获取您的数据的所有权。数据不佳会导致质量差的结果。之前人们对雇佣团队的自满情绪的态度与之前的数据有关,但是距离GDPR只有4个月的时间,人力资源部门必须掌握其数据的所有权。首先是通过ATS提供的分析和报告。 具体与你的工作岗位。如果你不了解你的新雇员所需要的关键技能或沟通,你将无法吸引合适的人选。检查在过去一年中收集到的新员工的数据,以评估最成功的员工。考虑大量或关键职位的候选人。 创建一个无偏见的面试过程,并通过招聘软件收集的数据来支持。面试是一项技巧,对于招聘经理来说,并不一定是自然而然的,确认偏见可能会影响您的招聘决策。 与人工智能和利益相关者合作,在您的最终候选人选择,并与所有有关各方分享数据。CIPD指出,在使用招聘分析的情况下,四分之一的企业领导者没有获得这些数据,阻碍了他们做出有效决策的能力。 如果您的招聘流程中有多个领域需要关注,请从一个开始,例如聘请时间。REC负责人警告说,企业在找到“ 具有适当技能填补现有工作的人 ”方面面临困难。减少招聘时间,人力资源部门可以在招聘渠道中保留合格人选的注意力。   根据埃森哲的研究,对人工智能和人机合作的投资可能会在2022年前将业务收入提高三分之一以上。变化是不可避免的,但这意味着转向这种合作,而不是偶尔在招聘中使用数据。   Posted by Kate Smedley 以上由AI自动翻译。  
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    2018年02月12日
  • 招聘
    印度招聘广告平台「Joveo」获500万美元A轮融资 36氪获悉,印度招聘广告平台「Joveo」近日完成由Nexus Venture Partners领投的500万美元A轮融资。据ETtech报道,Joveo计划将本轮融资用于增加产品供应、发展合作伙伴以及人工智能技术的研发。 Joveo成立于2016年,定位为智能招聘平台,希望用算法让雇主摆脱各种虚假广告的困扰,让招聘过程更透明高效。首席执行官Kshitij Jain表示,Joveo是技术推动型的平台,不会与招聘代理机构和各种招聘平台竞争。 具体而言,Joveo的产品面向企业,为媒体宣传、人力资源和招聘机构从业者设计。以招聘广告为例,Joveo会将公司所有的媒体渠道集合到一个平台中,并为用户配备相应的顾问。用户只需在Joveo的平台中即可统一管理,设置招聘广告类型、广告格式和选择发布的平台。另外,Joveo的编程团队会为该公司定制选宣传方案,监测投放平台的实际流量,基于算法和公司活动提供广告投放建议,实时改进广告投放的位置、数量等,以节省招聘成本。 此外,Joveo也会在人才筛选环节上提供建议。比如,在为一家企业提供招聘支持时,Joveo的顾问会承担部分的猎头工作,建议公司多注意哪些背景更适合的人才,并定期和他们联系。 Joveo目前拥有约30人的团队,最近还收购了纽约的Ripple Media。Ripple Media是一家技术型内容公司,致力于用算法学习企业的宣传策略和目标,并为公司提供合适的宣传内容。 来源:36kr,作者:咏仪
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    2018年02月08日
  • 招聘
    AI对招聘人员的威胁会很大吗? 人工智能(AI)是人力资源软件最新的流行术语,有充分的理由,它是真实的,而且是有效的。如果您不熟悉,AI是一种技术自动化,它利用机器学习和大数据来实际学习如何更好地执行自动化的任务。实际学习的技术?是。可以根据逻辑和推理做出计算决策的技术。而且,数字沟通呢?是。 AI会替换招聘人员吗?这是一个非常大胆的假设。技术是否取代了航空公司飞行员的需要?不,但飞行员的参与以及他们如何操作飞机由于用于飞行的技术的创新而发生了根本性的变化。人工智能不可能消除招聘人员,但会改变招聘人员在招聘过程的各个方面的参与程度。 人力资源部门有可能成为招聘行业转向基于网络的人员配置方法以来最具影响力和创造性的创新。 我们来看看AI如何影响招聘人员的工作效率。这是招聘软件直接支持的关键成功指标。招聘工作流程中有几十个步骤和阶段,审批和复杂性,招聘软件组织招聘人员。但是,其中很多需要手动操作。例如,招聘人员通常会花费相当多的时间来撰写招聘信息,审阅简历,安排面试,以及根据经理对候选人资格的反馈进行解释来完善候选人搜索。 人工智能有可能通过学习的逻辑和推理自动化这些招聘任务的许多手工方面。 事实上,我们已经看到了这种AI打入招聘软件市场。一个新的供应商使用AI来自动执行由招聘人员或招聘协调员传统执行的面试调度任务。人工智能平台与申请人沟通,解释答复,人性化反馈,并自动选择和时间采访插槽协调所有必要的内部资源。全自动化使用自然语言处理和机器学习来管理日历和协调需求。本质上,招聘协调员的任务正在被AI取代。 我们也看到人工智能采用机器学习来吸引潜在的求职者和雇主的工作。这有助于降低每次租用成本和填充时间。在这种情况下,AI会将与其匹配的最佳候选人搜索到组织的可用角色。但是,AI通过作为公司招聘人员或猎头人员的自动化来接近匹配的候选人,从而进一步完成了这一过程。招聘人员的手工采购和候选人的手动或主动寻求以及所有相关的沟通都被AI取代。 另一个例子是SAP / SFSF招聘功能,作业分析器,它利用人工智能和机器学习为招聘者提供有关竞争性工作,技能和工资信息的市场数据。它允许招聘人员在招聘之前审查招聘要求,通过地理位置确定劳动力的可用性,甚至可以通过扫描性别偏见的语言来支持多元化工作。这些信息将有助于招聘人员对申请进行潜在的调整,以确保高质量,并在发布之前及时填写。 推动效率和流程优化的创新是招聘软件持续数字化转型和演进的关键。AI可以在招聘生产力方面提供巨大的收益。但是,公司不应该把人工智能作为人类招聘者的替代品。应该把它看作是使招聘人员更有效地利用时间的工具。质量招聘的本质仍然是一个非常个人化的,人性化和关系导向的实践。人工智能可以做出令人惊叹的事情,但它不能复制当人们与其他人谈论事业和人生选择时发生的独特的人际关系。人力招聘人员将继续对培养关系至关重要,并利用更多的主观数据来审查和处理填补职位空缺的最佳决策。但, 人工智能是否会直接影响核心招聘软件的KPI和价值主张?今天已经发生,并将扩大构成招聘周期的许多领域。这个流行词技术是真实的,看它成熟和发展将是令人兴奋的。但任何声称人工智能最终会取代招聘职业的人都是错误的。为了重新回顾一下人类飞行员和航空自动化领域的类比,技术是伟大的,但我们仍然希望和需要一个高素质的人在飞机前面。
    招聘
    2018年02月07日
  • 招聘
    材料领域B2B应该怎么切入?「模切网」用培训+招聘先积累行业资源 模切行业对于大众来说比较陌生,但其实和消费者使用的物品联系很近。模切包括手机、电脑等设备中的防尘散热胶、屏蔽导电胶带、接受信号等功能的粘合剂、工业胶带、导电膜等。 和众多传统材料行业一样,模切领域的信息交互模式也依旧比较传统,一般通过的都是各级代理商和下游的工厂联系,进行材料信息和产品的交易。2007年互联网兴起时,模切网创始人便建立了其门户网站模切网。2012年模切网开始了系统的运营,主要内容是模切行业知识分享、论坛和上下游交易信息。 模切网联合创始人彭汨告诉36氪,模切行业市场容量大概是5000-6000亿元左右,最上游原材料生产商数量不多,有500-800家左右,且70%左右的的材料需要从国外进口。而下游模切制造企业有30000家左右,需要通过各级代理商采购原料,中间经过层级较多,成本较高,信息不对称情况比较严重。 市场巨大而分散,且模切应用领域(3C类产业)属于朝阳行业,整个市场其实具备整合价值。 模切网在门户网站初具规模后,准备向交易切入,希望先通过培训和招聘服务向下游工厂输出工程师,再作为一级代理商向这些工厂直接销售材料。由于有这些工程师的具体联系方式和资料,模切网理论上可以跳过下级的代理商,直接面向工厂端做销售。 彭汨告诉记者,下游中小企业中对于工程师的需求量很大,虽然工程师流动性不大,但是对于技术能力、更新学习的要求较高,因此模切网自己出版了原创书籍《模切红宝书》(两部),并在行业中反响较好。2014年模切网开设了工程师培训学院,用理论+实践的模式累积培训了1500名左右行业工程师。并通过门户网站的招聘模块帮助工程师入职到了下游的各个制造工厂当中。 彭汨告诉记者,模切网目前通过其培训、招聘和撮合业务,已经沉淀了15万个左右行业人员的资料信息,并且知晓这些人员的去向,也就是说模切网具备直接联系下游企业中内部人员的能力,对于接下来代理销售来说,这是模切网的主要核心竞争力。彭汨表示,模切网去年为一家国产材料厂做代销服务,完成了4000万元的销量,验证了其资源竞争力。 但获得大型国外材料厂的门槛较高,一般起始资金至少需要700-800万元,模切网虽然现在处于盈利状态,但是资金流不足以支撑代理费用。因此模切网正在寻求1000万元左右的第一次外部融资,愿意出让12%左右的股权,主要用于国外材料厂的代理,预计会先代理3M的工业胶带。 目前模切网有近4万家商户用户,15万左右个人用户,每天有大概300条左右的交易信息。发行两本技术书籍累积销量15000册左右。平均网站上每天有40个企业在发布招聘需求。公众号目前有4万关注量,日活在1万左右。 材料领域的门户网站较大的有深圳的新材料在线,其网站流量起来之后,孵化了旗下的B2B撮合平台寻材问料。 团队方面,模切网创始人唐帅曾负责创维集团旗下酷开网站架构及酷开网络电视接口开发。彭汨曾经在招聘网站51JOB、以及纸媒做过PM,并有模切行业的产品从业经验。 目前模切网团队有7人,主要负责网站开发、运营及客服。 来源:36氪,作者:张耘溪。
    招聘
    2017年12月01日
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    AI进军招聘业,要如何应对求职中diss你的招聘机器人? 编者按:本文来自网易科技,编译:网易见外编译机器人。 随着人工智能(AI)技术的迅速发展,医疗保健、虚拟助理等行业也逐渐被改变,人们对AI取代人类角色的担忧也日益加剧。与此同时,在当今的商业世界中,部署AI平台的速度要比取代它们的速度更快。 虽然我们还没有确定AI技术的确切影响,但世界经济论坛最近发布的一份报告估计,到2022年,自动化将取代至少500万个工作岗位。今天有一件事是清楚的:AI正在推动人们的工作方式以及企业对未来员工的看法发生根本性改变。 除了承担重复性的任务外,我们还开发了许多有AI支持、与人类进行数字交流的技术,比如招聘和人力资源等。事实上,数以百万计的招聘人员目前都在使用像Ideal这样的AI和机器学习公司的技术,来扫描数以千计的简历和LinkedIn页面,以便精确地挑选出相关的求职者。 因此,如果你没有接到回电,那可能是因为AI将你排除在潜在的招聘范围之外。虽然一个平台可能会否定你在理想职位上的资格,但另一个平台可能会让你远离职业生涯的失误。 值得注意的是,AI在人力资源领域的效用远远不止于选择正确的求职者。由AI驱动的平台,如Plum,可以将求职者与公司的招聘职位进行匹配,目的是为了确定行为契合度。实际上,他们通过在招聘阶段记录的名字、教育和经验,完全消除了对简历的需要。他们会更多关注于你为何取得如此大的成功,并从你所取得的成就中寻找线索。 与此同时,Knockri使用视频来筛选潜在员工。这项技术通过视频回复来衡量求职者的口头和非语言沟通能力。与传统的视频面试平台不同,AI工具可以确保名字、性别、种族、甚至是口音都不会成为影响因素,从而帮助公司在短时间内找到最理想的求职者。 将来,求职者必须与AI系统合作,才能找到潜在的雇主和合适的职位。这一双重现实给那些想要换工作的人、找份更有挑战性工作的人或者仅仅是想要获得稳定收入的人带来了全新的挑战。为了跟上技术进步的速度,这里有些建议,以便帮助人类求职者获得那些没有心跳的机器都为之赞叹的简历。 1. 发挥你的创造力 如果你想要进入一家人力资源部门使用AI技术的新公司,不幸的是,你需要把简历设计技能留在家里。对于招聘人员来说,使用过滤软件寻找符合实际招聘信息的关键词是很正常的。那些看起来太普通或超出范围的简历会被机器人自动过滤。 是的,创造力可能是个优势,但它需要被考虑到。例如,如果你是一名软件工程师,你可以在编码测试中表达创造力,以展示一种独特而简单的解决复杂问题的方法。或者,如果你是一名平面设计师,那么在展示你的作品集时,布局、色彩搭配和字体选择是你的风格和能力的重要指标。最终,求职者应该以独特的视角来看待自己的价值,以便在竞争中脱颖而出。 2. 学会与机器人聊天 对于大多数拥有大规模招聘工作的公司来说,聊天机器人是他们的第一道防线。雇主通常会使用像Karen.ai这样的服务来筛选求职者。投递相同简历到多个职位的日子已经正式结束了。在由聊天机器人引导的面试过程中,以及传统的求职信中,如今的求职者必须将他们申请的特定职位的重要性放在优先考虑的位置上,而不是展示他们的个性或一般的职业轨迹。聊天机器人在整个在线讨论过程中对求职者进行评估。因此,他们需要以专业的方式与聊天机器人沟通,以获得更高的晋升机会。 3. 参与实习项目 企业实习现在已经成为大学教育的重要内容。但想象一下,你自己的项目可以让你测试潜在雇主,而不是反过来。绕过传统的雇佣策略是未来的方式,像Riipen这样的创业公司可以帮助学生避免痛苦的求职过程。该公司通过实习配对程序帮助学生获得最佳体验。AI正在幕后工作,让这个全新的人才精选通道成为现实。 4. 拥抱未来的职业生涯 我认为,向AI招聘的转变创造了一个就业搜索环境,而这种环境将会持续下去。企业将越来越多地使用基于AI的软件来对求职者进行分类。这意味着求职者需要用直白的语言来描述他们的背景,使用通用的语言来展示相关的工作经历。申请者还应准备进入招聘程序,让AI试图将他们理解为“人”,而不是作为一份成就清单。最终,对于需要面对拥挤就业市场和不断变化就业要求的求职者来说,了解如何为这些系统提供简历将变得势在必行。
    招聘
    2017年11月24日
  • 招聘
    AI+招聘的第一站,也许是为共享经济提供员工背景审查 在人工智能产业结合的诸多可能性当中,人工智能+招聘服务很可能是最复杂的。毕竟这东西涉及最复杂的资源:人。 人才资源的资质、证书、业绩、履历加在一起,可能组成一个极为复杂的迷宫。而且很多时候招聘之间的感觉和判断非常微妙,需要依靠HR经验与思考的地方非常多。用AI替代人类,绝对个任重道远的工程。 但另一方面,人力资源流通中又涉及非常多的数据和模型,似乎又是非常适合AI发挥效力的领域。在美国市场中,AI+人力服务项目已经成为大风口。 可是我天朝自有国情在。尤其是互联网招聘这件事在我国是极富特色的,貌似欧美这个领域的AI项目很难贴合中国需求。 那么有没有一些垂直场景,可以让我们快速移植欧美的商业模式,来解决中国的人力资源市场痛点呢? 好像也有,比如说,给共享经济做员工身份调查。 洋和尚的经:英国身份认证公司如何撬动AI 几个月前,3个牛津大学毕业生在英国创立的身份认证公司 Onfido,刚刚完成了 3000 万美元 C 轮融资。 这家创立了5年的公司,如今已经被各种人工智能研究报告认定为英国在身份认证、员工背景调查方面使用AI技术的典型案例。 员工背景调查,是欧美企业公司招聘员工时必经的一道程序。目的包括了解应聘者的信用卡状态、犯罪记录、教育履历、工作经历、社会保险状态、是否涉嫌恐怖主义活动、是否位于全球监控名单等方方面面的内容。而公司自己去验证雇员提供的文件与证件真伪,调查雇员背景显然是非常艰难的一件事,所以很多公司聘请第三方机构来完成员工背景调查。目前员工背景调查领域的最大市场和最大服务商都集中在美国。 但是传统的员工背景调查服务,是通过第三方人员去逐层核查员工提供的资料真伪,以及对比各种数据库资料。一般来说,每次员工背景调查要消耗企业150美元以上的成本,并且耗时达到10到15天。不仅成本高效率低,传统背景调查公司提供服务的界限还有区域限制,不能满足跨国公司的需求。 为了解决传统背景调查与身份认证服务中的痛点,Onfido尝试将人工智能引入服务体系中。但说实话,他们的人工智能解决方案在逻辑上并不复杂。只是在关键位置用人工智能简化了流程,从而获得了成本压缩与效率提高。 具体来说,Onfido所提供服务在三处运用了AI能力。首先是用人工智能技术来提升不同数据库之间数据对比与认证的效率,节省了人工验证的重重步骤。第二是利用机器学习技术打造了护照等证件的验证技术,只需要通过手机或者摄像头拍下照片,系统就会自动识别真伪,并与数据库对比发现失窃证件与篡改证件。通过对更多伪造证件方式与特征的学习,这个系统会逐步提升认知能力。第三就是利用AI人脸识别技术来快速匹配证件和真人,避免盗用他人证件。 通过机器学习平台带来的快速身份检查能力,Onfido已经可以将初步员工身份认证时间降低到几秒。并且通过逐步增强对欺诈模式的学习,系统还将适应越来越复杂的信息伪造情况。 目前,Onfido的服务对象已经从企业招聘延伸到了银行场景、客户调查和金融服务当中。但平台最主要的服务对象,就是如今在全世界范围内越来越兴旺的共享经济。 AI代劳:共享经济平台招聘时的痛点 无论是网约车、外卖、O2O服务平台,在招聘雇员时都有相同且显著的痛点:必须大量反复招聘持有相关资质的员工。 由于共享经济走的就是海量路线,比拼服务覆盖范围。因此平台对于需要仔细考量的高精尖人才需求量并不大,但对普通的司机、外卖员、家政服务人员招聘需求却是非常巨大的。尤其在平台极速扩张时期,可能经常需要多地协同,甚至跨国大量招聘。这让平台在核准员工资质、考察员工素质方面面临着极大的工作难度。 这点在我国的共享经济领域表现非常明显。外卖、网约车、快递三大业务的快速爆发,给全国各地增添了大量工作岗位。并且中国并不是一个缺少劳动力的地方,这些领域招人的整体难度并不大。 但面临的困难是,快速扩张往往让平台检验职业资格时力不从心。比如如何把交通肇事历史的司机拒绝在网约车门外?如何不让某些疾病携带者成为外卖配送人员?如何避免逃犯、躲债人员混迹在共享经济系统中?始终都是共享经济悬而未决的问题。 而这些问题的根本原因,就是在于人工逐个数据库核对与证件验证的成本太高,在大城市还好,在二三线城市以及乡镇地区平台就很难负担得起人力与时间成本。 而引入AI系统来智能识别证件、核对信息可能是一个非常不错的解决方式。一个连接大量数据库,并能够不断提升伪造证件与资历辨识度的AI系统,一方面可以解决地方城市与乡镇缺少审查、筛选员工机制的问题,同时还可以降低大城市共享经济类平台的审查成本,满足共享经济企业扩张期大量反复招聘的特殊需求,甚至完成全球化招聘与人力管理带来便利。 当然,这种商业模式想要移植到中国来,最重要的是要满足独特的市场需求,拿出适应中国独特人资环境的技术解决方案。 中英间不同的市场与技术需求 近两年以来,Onfido以每月环比增长40%的速度在英国与欧洲市场成长,并开始在美国挑战传统巨头的市场垄断地位,凭借的并不是有多么黑科技、多么复杂的技术。恰恰相反,他们的商业支撑点在于使用了并不复杂的技术,组成了一个很容易看到效果,并可以快速扩张的平台模式。 这恰恰是很多国外AI项目引进时的问题:我们当然喜欢那些科技含量极高的东西,但复杂往往意味着高昂的迁移成本,简单直接说不定更有效。 但即使简单的迁移,在中国也将面临完全不同的市场状况。这对于AI创业者来说尤为重要。以员工背景调查为例,与英国和美国相比,中国有更强大的共享经济风口和人员认证需求。同样也有从单一服务项目向生态化展开的优势:比如从身份认证向着雇员评级、保险等增值业务发展。像网络招聘平台一样成为综合人力服务的入口。 但不那么美好的一方面,在于员工身份和背景认证,在中国没有很好的习惯性基础。大部分中小企业和地方企业不怎么在乎招聘中的这项环节,甚至简单走走过场了事。 虽然AI身份认证有可能解决共享经济平台的很多问题,但让平台型企业普遍接受这种商业服务的信任成本会很大。想要在中国打开这个缺口,必须尽可能的压缩服务成本,并且让共享经济平台意识到通过技术向消费者证明我们员工的高素质与专业性是必要的。 另一方面,在中国做此类服务需要面对着数据库建立不完善的尴尬。并且需要尽可能的与政府机关相关数据库合作,打通认证机制与公安、社保、医疗体系的良好合作通道。而这些在目前的中国人才服务市场中还基本属于空白。 此外,通过BOSS直聘和李文星的事件就可以看出,在中国伪造资质和信息造假的成本有多么低廉。这也给AI识别伪造证件与履历带来了巨大的阻碍。必须有对虚假数据、虚假履历、伪造证件中花样繁多的方式与方法更好的技术识别方式,尤其是通过大数据+机器视觉的来远程判断非电子文件的优质AI解决方案,才可能在虚假横行的中国互联网人才招聘市场立足。 不管怎么说,种种骇人听闻的事件应该已经让我们意识到共享经济平台把控员工素质的重要性。通过AI技术撬动这个需求,也已经在欧美市场被证实了有效性。相比令人眼花缭乱的各种能力,去伪存真,给社会增添信任,应该是AI能带给今天世界的第一价值。
    招聘
    2017年11月09日