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【中国】ShowMeBug获真格数千万元Pre-A轮融资，为技术人才招聘评估提供实时编程环境
国内技术人才评估平台「ShowMeBug」已于2020年底获得真格基金数千万元Pre-A轮融资，光璞资本担任长期独家财务顾问。本轮融资额主要用于产品研发、团队扩充。
「ShowMeBug」上线于2019年8月，致力于提供新型技术面试平台和技术人才评估系统，为企业和技术人才双端解决招聘痛点。基于在线实时协同的编程IDE和代码分析技术，「ShowMeBug」构建了一套规模化、结构化、自动化的工具，去年4月曾入选奇绩创坛创业营，并获得来自奇绩创坛、盈动资本、变量资本的天使轮投资。
“Talk is cheap, show me the code.”Linux的发明者林纳斯说过的一句话，启发了「ShowMeBug」的诞生初衷。与传统招聘不同，在技术人才的筛选上，企业和应聘者双方需要一个更加精确有效的专业考察和评估方式。长期以来，中国的IT企业和技术人才发展迅猛，而新型技术招聘的发展仍然处于滞后状态。相比之下，TSA（Technology Skill Assessment）领域在海外已经具有一定规模，例如CodeSignal、TripleByte等项目，正在颠覆着技术人才招聘市场。美国超50%计算机专业毕业生会把自己的Code signal评分写入简历；TripleByte通过和苹果、Facebook等企业合作，平台候选人录取率高达40%，远超市场平均水平。
2020年，疫情加速了无数远程服务提前被市场验证或步入规模化阶段，新型技术招聘无疑就是其中一个极具前景的蓝海赛道。去年，大量企业陆续选择了以远程面试作为主要招聘方式，线上招聘平台需求爆发。铺天盖地的招聘广告中，程序员正在成为一个规模可观、需求专业的职业群体。目前，国内约有1000万名程序员，占世界总程序员数量的五分之一，并以每年200万人次的速度逐年增长。未来五年内，国内程序员增速有望超过美国，领先世界。国内技术人才招聘市场规模在450亿-900亿，具有相当高的市场增长空间。
“光是深信服一家企业客户，在过去一年中就召开了5万场线上面试。”「ShowMeBug」创始人兼CEO李亚飞告诉36氪，这家企业2018年时的线上面试还不超过1000场。国内以线上技术面试为代表的新型招聘市场覆盖率在10%左右，根据美国目前40%的线上面试率，未来五年内，中国有70%的技术面试将会以线上的方式呈现。
「ShowMeBug」的第一个目标，就是通过互动编程面试平台产品去激活更多的线上面试。去年疫情期间，「ShowMeBug」帮助500家公司完成了超过6000场线上技术⾯试。上线一年多时间以来，为2000家活跃企业累计展开了超过10万场面试。
「ShowMeBug」在两个方面具有核心竞争力。
第一，产品技术上的壁垒。作为⾸家基于实时协同的编程⾯试环境，「ShowMeBug」发布以来产品迭代超过60次，技术上实现了对面试进行信息数字化管理、对人才进行自动化代码评估，其中包括在线笔试初筛、生成面试回放、面试报告等功能。上线以来，「ShowMeBug」在用户使用频率增长了8倍，过去的半年内NPS值平均高达65。
产品功能也是「ShowMeBug」与国内竞品的最大差异。牛客等技术招聘网站主要以C端的教育培训作为招聘应聘的切入点，而作为一家产品驱动的企业，「ShowMeBug」更加关注编程环境的还原和面试工具的用户体验，专注于深度的代码评估和人才匹配。
第二，先发优势与规模效应。通过企业面试次数、用户行为数据和技术架构的积累，技术人才评估模型能够得到快速完善。题库模型在滚雪球效应中产生的价值能够帮助「ShowMeBug」服务更多企业、覆盖更大的市场。
「ShowMeBug」创始人兼CEO李亚飞曾在深信服任自动化产品线主管兼技术负责人，同时，作为一名连续创业者，他拥有10年以上的全栈⼯程师经历和长期技术招聘的经验。以产品驱动为核心，目前「ShowMeBug」的产研团队占比 80%，核心团队在过去的创业过程中磨合时间超过三年。
「ShowMeBug」的在线面试工具采取针对B端按场次收费、C端用户免费、大型企业客户按需求采购的付费模式，已实现70%的客户转介绍率，50%的客户年留存率和30%的付费转化率，毛利润达80%。目前，「ShowMeBug」已经累计了10万+用户、覆盖了3000家科技企业，偏重于科技互联网、在线教育等领域，其中包括深信服、百度等大型企业。下一步，「ShowMeBug」计划以技术能力评估为基础，进一步提供精准高效的双端匹配服务。
“未来，每一家企业都应该是科技企业，都应该以科技的手段进行技术人才的招聘与评估。”深谙行业痛点，李亚飞对新型技术招聘的市场有着足够的信心，而这种信心正是来自于产品的核心价值，与走在产品前面的用户需求。
在2020年完成了10倍增速后，「ShowMeBug」仍以这一数字作为目标继续向上推进。接下来，「ShowMeBug」将进一步增强产品能力、搭建运营团队和销售团队。
来自36kr 作者：王与桐
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首发：上海劳勤完成近亿元B轮融资，东方富海领头，肯耐珂萨战略投资
随着资本寒冬的到来，当多数公司还在融资难的困境中挣扎时，专注劳动力工时管理二十年的上海劳勤却激流勇进、逆势上扬，近日完成由东方富海领投、肯耐珂萨战略投资，真格基金、华创资本等老股东跟投的近亿元B轮融资。本轮融资主要用于构建智能排班和效能分析云服务平台，打造以后勤福利平台、灵活用工等为主的人力资源服务生态闭环，同时组建以行业专家为智库的亚太劳动力效能研究院。
以产品为核心，全面布局劳动力效能管理的云服务平台
在人口红利衰退、信息化建设加速的时代背景下，中国企业正在面对劳动力成本上升、人力资源由事务驱动向数据驱动转型的“挑战期”。在此阶段，上海劳勤通过智能排班和能效分析布局劳动力效能管理的云服务平台，帮助企业实现劳动效能的优化与提升，从而达到降本增效的目的。
上海劳勤已经成为亚太区领先的劳动力工时管理云服务供应商，客户包括国家电网、中国石化、上汽集团、农业银行、蒙牛、强生、艾默生、宝钢、蒂森克虏伯、北汽集团、拜耳、东方希望、中国五矿、李宁、卡布亨氏、家乐福、美特斯邦威、碧桂园、港中旅等1000余家各行业企业、近百万用户，客户覆盖中国、日本、韩国、新加坡等整个亚太地区。
上海劳勤是上海市双软企业、高新技术企业、上海创新基金专项扶持单位，总部位于上海，在北京、广州、成都、武汉、郑州、杭州、沈阳等地设有分支机构，在亚太区劳动力工时管理市场占据绝对领导地位。
以服务为驱动，打造企业人力资源的生态闭环
此轮融资过后，上海劳勤将以产品为核心，打造企业人力资源服务的生态闭环。
过去几年，上海劳勤先后成立了亚太劳动力效能研究院和麒麟伙伴联盟，今后将通过垂直深耕、横向链接的方式，致力于布局劳动力效能管理云服务平台，同时构建以后勤福利管理平台、灵活用工等为主的人力资源服务生态闭环。
致力于投资具有成长性和上市潜力的目标公司的东方富海，此次对上海劳勤的投资无疑是前瞻性的战略布局。东方富海合伙人陈利伟认为，中国企业级应用服务的头部企业将会迎来大额资金支持，中国企业级应用市场的黄金时代已经来临，而上海劳勤正是劳动力效能管理领域逐渐觉醒的“独角兽”。
作为国内人力资本云服务领导者，本轮融资的战略投资方，肯耐珂萨创始人兼CEO沈健表示：“劳勤是国内劳动力管理软件市场的专注者，对劳动力效能提升理解深刻。肯耐珂萨将与劳勤合作，进一步打造人力资本管理SaaS服务生态体系，以客户价值为导向，形成包含劳动力管理、智慧招聘、人才管理、组织发展的一体化云解决方案，满足企业客户人力资本管理的多场景应用需求。”
2019年是上海劳勤至关重要的一年，也是极具挑战的一年，此次融资无疑为上海劳勤插上了腾飞的翅膀。上海劳勤创始人/董事长汪友宝说：中国是一个多元化、跨代际的劳动力市场，而今天的中国企业也处在一个信息化快速变革、服务不断创新的时代。企业的需求不再局限于简单的考勤管理和工时追踪，同时还需要全方位的劳动力效能优化与提升，以及更深层次的企业人力资源服务。
这也为我们劳勤未来的发展提供了无限的想象空间，借助资本及合作伙伴的力量，上海劳勤将加大产品研发和新产品的投入力度，将加快劳动力效能管理与人力资源服务生态闭环的布局，为我们的客户提供更深层次、更优质的服务。
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真格领投340万美元Pre-A，Taste Analytics通过舆情帮企业决策
Taste Analytics 汪晓宇告知 记者，近日已完成 340 万美元的 Pre-A 轮融资，由真格基金领投，跟投方有聚合数据、华创资本、清华企业家协会天子投资、New Gen Silicon Valley、Silver Wealth Investment、Social Starts。
Taste Analytics 位于美国硅谷，产品是综合智能数据分析平台—— Signals。
它在做的事情就是把任何可以转化成文字的信息，通过机器深度学习来进行自动的挖掘分析，然后再通过图像可视化把结果给到客户。服务的对象是企业的商业人员，例如市场营销，客服、信息洞察员、产品优化改进设计人员等，帮他们去做一些决策。
例如，联想美国企业内部有 14 个客户反馈的数据源头，每个数据源一个月可以收到几百万条反馈，导致他们没有办法系统的进行横向、纵向的解读。而 Taste Analytics 平台就可以过滤这些信息，当数据经过企业采集进入平台，企业便可以第一时间得知用户对产品的反馈信息。假设用户反馈 “网卡不好用” 比较多，企业就可以及时调整产品线，减少负面反馈。原来企业里只有两三个分析师管理这些数据，现在可以应用到不同领域的商业化决策中去。
Taste Analytics 分析的数据源包括一些论坛、微博、邮件、聊天记录等。消费者往往在这些渠道中留下对企业的评价。Taste Analytics 可以深度学习非结构化的自然语言（新生词汇、代名词等），根据用户的用词、造句、行文方式来理解文字含义，通过对大范围的用户、上千万个消费点进行聚类分析，让企业了解到用户的真正建议。
汪晓宇表示，此前 Taste Analytics 处理的信息都是非结构化数据在文本阶段，而本次融资金额会投入技术研发，从文本扩展到图像解析上。其他的资金更多的用于市场和销售。
截至去年11月 份，Taste Analytics 的客户主要为大型企业，不乏世界 500 强，10月 底开放云平台之后，为 100 多家中小型企业提供服务，还有 8 家学校在免费使用，日均用户几千人。汪晓宇告知，这些数据都在稳步增长中。
来源：36氪，作者：徐宁，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5044333.html
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