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专访e成招聘CEO周友鸿:招聘 3.0 时代,怎样用机器学习改变企业HR? | 36氪

来自上海的e成。如果你在百度里输入它的名字,会看到这样的标签:「新天地第一家(进驻的)互联网公司」。我面前的眼镜男是周友鸿,e 成的创始人兼 CEO,81 年生,已经在传统猎头领域积累了十年。他带着笑同我握手,有典型上海创业者友好而专业的气质。

创立于 2012 年 12 月,e 成专注为全行业的中小公司提供更系统、智能和移动的招聘服务,帮助明星企业强化人才管理。在这之前,周友鸿曾为了赚钱还债一手创办了博略——一家每年营收 3000 万元的猎头公司。做 e 成,显然不是冲着经济回报,在上一次创业的过程中,他对招聘市场的发展有了自己的总结:

  • 1.0 网络招聘:人找机会——淘简历、广告批发、简历库

  • 2.0 社交垂直:机会找人——依旧不对称

  • 3.0 也是 e 成主要的事:智能匹配——BI 分析用人模型、职场人士发展预测、智能且移动

那 3.0 阶段的 HR 服务应该是怎样的?周为我描述了 e 成的使用体验和产品思路:

用机器学习取代 HR 前期的搜索、沟通工作。系统会基于数据精准匹配人才,并自动与求职者联络。

36氪之前报道过“哪上班”推出的简历智能投递系统。但是 e 成想做的更多,周友鸿告诉36氪,“我们组织了 50 名专业人士对所在领域进行了行业、公司、职能职级、专业术语、企业用人习惯方面的整理,来辅助机器学习。对于企业方,有 60 多个维度来筛选人才” 。

目前,e 成已经有 8000 万简历数据、千万 JD 信息,以及 400 万家企业的用人偏好。e 成的目的是提供一站式招聘解决方案,信息来自多种主要招聘渠道——猎头服务、内部推荐、社会化招聘、微信招聘、传统网络招聘、校园招聘、企业人才库。

(上图是 HR 使用的界面)e 成能记录和跟踪 HR 在简历上的行为:停留了多久、筛选了哪些简历、邀请谁来面试?一面、二面、三面的考察内容?对应的评价?… 将这些信息和数据收集之后,再分析公司需要什么样的人。这套系统就相当于 HR 的智能大脑。

e 成的产品及技术团队 100 人,占全司一半。技术运营团队全数出身 BAT:技术来自百度凤巢核心算法组;产品体验则由原腾讯专家产品经理把控;团队里大部分核心成员曾任职腾讯和搜狗。

借助于算法技术 + 人工的系统,建立招聘渠道与流程的闭环,生成企业用人素质模型。这样一来,不但 HR 的工作效率提高了,企业的招聘成本自然也会下降。e 成目前的客户清单有:BAT、屈臣氏、万科、平安、银联、华为、顺丰、中粮、中国人寿、迪卡侬、佳能、网易、复星、蘑菇公寓、龙湖…(下图是职场人员素质模型图。)

对求职者呢?系统则会对简历做语义分析,在合适的时间将合适的机会推荐给合适的人才。它还能做 Offer 可能性评估和职场发展预测。

去年 9 月开始,e 成为企业免费搭建微信上的招聘服务:个性化移动招聘页、移动端职位同步、搜索收藏、简历投递追踪、面试流程沟通等。

大家的生活节奏都在加快,处理信息的习惯也不一样了,碎片、移动是主流。通过 e 成,求职和招聘流程被简化为四步: HR 收到简历、邮件通知面试、求职者扫码,最后在移动端与 HR 点对点沟通。

话题从产品转到了公司的融资。美国在 2014 年流向 HR 服务的资金流中,最大的几个手笔都集中在算法和数据这块:

  • RUMAROCKET:千万美元——企业招聘;机器学习、优化招聘流程
  • Clustree:1000万美元——公司内部人才与职位;大数据自动匹配
  • Tyba:3100万美元——大学生与科技公司;招聘双方的精确匹配
  • ZipRecruiter:6300万美元——中小企业;通过算法推荐合适人才

在 2012 年 10 月,也就是公司刚成立的时候,周便和光速安振有过接触。“做出来再联系吧”,这是当时的答复。直到 14 年 4 月,双方在咖啡厅又碰上、聊起对行业和趋势的理解,结果二拍即合:e成拿到了光速千万美元 A 轮

这笔钱主要被用来强化团队和产品体验。1 月底,e 成会面向互联网行业免费开启智能推荐功能。光速的合伙人韩彦聊起 e 成和行业时表示:

能在一个平台上将不同的招聘渠道管理起来。并且在甄别、沟通环节做到系统化、智能化、移动化,这是很有意义的。

[36氪原创文章,作者: 王心田]

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