谷歌在中国招聘人工智能相关岗位 你有了解过？
谷歌母公司Alphabet在中国展开招聘，表明他们仍然希望在这里寻求发展。该公司的招聘页面上至少列出了20个工作地点在北京的职位，包括工程、营销和产品经理等。还有好几个职位涉及机器学习和人工智能领域。谷歌机器学习和人工智能研发部门负责人李佳今年5月在乌镇的一次峰会上曾经透露过其中一些职位。谷歌正在招聘的机器学习职位中包括软件工程师、技术主管和研究科学家。他们还在招聘工作地点位于上海和广州的职位。谷歌之前一直在中国推广其开发的TensorFlow人工智能工具。
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热门IT产品谁有亲身用过人工智能招聘系统？觉得哪个好？ - 知乎有问题，上知乎。知乎作为中文互联网最大的知识分享平台，以「知识连接一切」为愿景，致力于构建一个人人都可以便捷接入的知识分享网络，让人们便捷地与世界分享知识、经验和见解，发现更大的世界。2被浏览17分享邀请回答赞同 添加评论分享收藏感谢收起智能“纳人”：用大数据和人工智能帮企业精细化招聘
纳人的愿景，就是希望未来的招聘市场能够做到人尽其才。
做了十年的管理工作，见多了人事关系的进进出出，在发现招聘过程中有诸多人岗不匹配的问题之后，姜海峰终于决定，要通过创业来解决中国招聘市场的问题。自此，纳人网络——一个将大数据与人工智能相结合的全新的网络招聘平台诞生了。找到合适的，而不是最好的招聘就是一道连线题，对于现代化的企业，用人要求已不再局限于名校毕业、高学历等因素，“不找贵的只找对的”是大家的一致心愿。这看起来好像机会更多了，但事实却是企业找不到合适的人，求职者找不到合适的工作。方正、小米、去哪儿等HR招聘的数据显示：平均300份-400份简历，筛选出13-15个约初面，最终能达成1个录用。“粗放式的经济增长方式已经结束，未来会转入精细化发展。企业用人也会精细化，个人的产能会更受到重视。过去粗放式招人并没有更好的对个人潜能进行开发，而未来企业招人将会考量的更多。”姜海峰说。联合创始人李瑛告诉记者，纳人的一大特色就是在线考评，平台上有1000多个维度的考核机制，包括个人性格、行业背景、学习背景等。通过对考评数据的逻辑分析评价，能够更加精准的为每个企业提供合适的人选。现在的企业更尊重人，管理也更扁平化，较之过去，对人有更多的关怀。每一个员工都是企业里的一个齿轮，选择对的齿轮，整个企业才能运转起来，员工这个齿轮也能真正的发挥自身作用。企业如果招聘到对的人，可以减少后期在管理、培训等方面的诸多成本。所以未来对人的选择上会越来越需要像纳人这样的招聘平台。当“人工智能”遇上招聘纳人的整个软件系统是基于对数据的应用。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。简单来说就是数据本身没有价值，数据的分析这才有价值。纳人的人岗匹配系统，除了传统的静态数据分析，还有一直在研发的基于人工智能的数据分析——以一个面试官的或者说人的角度进行人岗匹配分析。“机器不会受主观问题的影响，我们将人岗匹配模型建立在十年经验人的基础之上进行研发，未来希望纳人的软件系统可以取代面试官。”姜海峰说。公司成立以来，90%的费用都在软件系统的研发上，通过不断的试验改进，目前人岗匹配模型相当于一个有两年经验的招聘专员。纳人提供的服务分为PC端的企业版和移动端的个人版。企业版的主要是帮企业筛选人，个人版是为个人推荐合适职位，这是一种双向的服务模式。企业版服务，主要是通过自己建立的模型和人工智能来帮助企业进行职位匹配，注册即可免费使用。例如一家企业的某个岗位收到从各种渠道投来的大量简历，显然，对简历逐一查看过滤是一个大工程，纳人的任务，就是根据企业岗位的要求对各种渠道抓取到的招聘信息进行筛选（要求越精确筛选越精确），过滤掉一大部分匹配度不够高的简历，从而节约了HR的时间，提高了效率；纳人人工智能系统的准确率目前高达90%，招聘的精准度也不容小觑。当然，企业版的招人服务是需要付费。整个服务包括筛选简历、匹配简历、电话预约面试、预约到场面试等，时长最短一周，最长两三周。纳人收取0.1到0.6的月薪佣金，这大概是猎头服务费的十分之一。对于个人用户来说，纳人是完全免费的，用户通过手机客户端完成在线考评和信息更新。个人版在线测评所有考题结果只针对用人单位的岗位直属HR公开。之后，系统会自动推送一个适合的职位给个人用户。同时纳人人才经纪人也会跟用户联系，一旦用户觉得有更好的发展机会，想变动，就会进行工作机会的撮合。机器面试有可能么？较之国外基于履历匹配的静态招聘模式，纳人不仅有静态的履历分析，还有动态的机器问答测评，能够提高企业运营效能20%，节约后续融合成本，大幅降低用人风险。作为国内目前最精准的人岗匹配的模型，成立近两年以来，纳人已有326万个人用户，并已把2016年的目标定在了1000万。目前已完成两轮融资，年后将进行规模化的推广，大量的投入使用。对软件系统的研发还在继续，纳人期望招聘能够发展到机器面试。姜海峰表示，智能化的、复杂的技术必然要有时间的锤炼。未来测评匹配系统的研发要不断接近人的准确性，精准度越做越高。纳人的愿景，就是希望未来的招聘市场能够做到人尽其才。思达派（Startup-Partner.com）独家稿件，转载请注明链接及出处。本文作者窦豆豆，联系方式douchengyu@startup-partner.com
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试想一下，在一个招聘竞赛中，如果告诉来自北美最顶级的8位猎头，要招产品经理、系统管理员（System Administrator）、地勤人员（Ground Service Agent）这三种完全不同岗位需求的人，给出5500份真实的简历，让你找出在这些简历中，谁最匹配这些公司的职位，成为最后这些公司需要招的人。
同时，第9位参赛者是一台能够进行人工智能匹配候选人的机器比赛，谁会赢？
是机器吗？
嗯，错了，第一名还是人。
不过，机器的准确度排到了第三。重点是，这个叫Brilent的机器，只花了3.2秒，就把合适的候选人筛选出来了。而第一名，花了25个小时。其他团队分别也花了4－9个小时等。
这是一个真实的案例，是今年3月由北美著名猎头公司SourceCon举办的一年一度的行业竞赛。如果机器已经如此快实现人与岗位的匹配，要是准确度再高一点，那岂不是未来HR们都要失业了？
今天，我们就来问问Brilent的创始团队，到底人工智能会不会让HR们面临失业了。
号外，Brilent联合创始人廖宜华将在硅谷Live为大家传授“”的独家秘籍。感兴趣的朋友，可直接至文末获取报名方式。
给应聘者打分排名
Brilent 的诞生，恰好源于创始人团队的痛点。
CEO Garry Ma告诉密探，创始人团队之前都在Facebook有着多年工作经验，作为数据科学家的他们，经常要帮团队招人。但他们发现，招聘这件事，重复性的事务多，比如要看大量的简历；客观性欠缺，就算面对应聘“软件工程师”岗位的同一个求职者，两个招聘官都难免会出现不同的意见。为什么不把数据相关的技术应用到招聘这个事情中呢？
于是，Garry 和同事廖宜华等人出来创办了Brilent。那么，Brilent 究竟是如何做的？
Brilent 是一个基于人工智能的给候选人进行排名和评估的系统。通过植入公司的内部人才数据库，比如应征者追踪系统（Applicant Tracking System，ATS）、客户关系管理系统（Customer Relationship Management，CRM），对人才数据进行筛选，将其与公司的公开岗位进行排序和匹配，找出条件匹配度最靠前的2%－3%的求职者。
从效率上看，Brilent 至少可以帮助企业的HR缩减1/8的工时。但是，速度并不是机器的唯一优势，Brilent 甚至提供关于候选人是否合适的原因的摘要，告诉公司，为什么这个候选人，在这个即将到来的时间内，适合这个给定的角色。也就是人、岗位、公司三者都尽量做到最佳匹配。
这离不开 Brilent 自身根据AI驱动的算法。这套算法除了对数据进行筛选、清理、更新和标准化之外，还参考了候选人的额外信息等多个纬度。
为什么需要参考额外信息？比如说，HR可能从网上发现不少合适的候选人，但发出60封邮件，只有1－2封才给出了正面的回应。如此低的回应率，是不是有点沮丧？因为这些候选人可能暂时并没有换工作的意愿，这就是重要的额外信息。
因此，Brilent 把候选人换工作的意愿强度加入到评估，候选人在未来90天内改变工作的可能性就包括：很可能; 更倾向于; 可能；不太可能; 不可能。此外，还包括过去的工作历史、雇主的历史、实际工作描述之外的相关角色等多种额外信息。
当前 Brilent 的客户包括猎头公司和一些比较大型的企业，比如1000人以上的公司，或者公司未来目标比较大的公司。每月，平均向用户收取几百美金的费用。
还有一个很贴心的功能，很多时间候选人由于跳槽等原因简历会过时，而Brilent会跟踪Linkedin以及社交媒体渠道的变化，做出主动更新。
团队是核心竞争力
相关数据显示，仅在美国，招聘市场规模就达到1250亿美元，全球份额大约在4500亿美元。市场巨大，参与者更是不乏巨头。比如被微软收购了的LinkedIn，自身就拥有求职者海量简历和岗位，再加上谷歌、IBM等也对 AI+ 招聘的结合产生了兴趣，巨头们一旦试水，如何才拼得过？
在 Garry 看来，AI算法还是团队的核心技术，专注在筛选与匹配。另外，整个团队也是重要的竞争力。创始团队当中，所有成员都有着过硬的技术背景，担任过数据科学家和有着大公司招聘的经验。比如，Brilent的联合创始人廖宜华，博士毕业于UC Davis计算机系，是机器学习的专家，在数据科学领域有着长期的技术积累。密探也邀请到了廖宜华博士来分享人工智能在招聘领域的应用。
最近，甲骨文公司的销售副总裁Mark Reid加入了团队，担任首席营收官（Chief Revenue Officer）。
那么，Brilent 面临什么挑战呢？又是如何解决呢？
首先，是工作习惯的问题。一般来说，Hr会有很强的工作习惯，较难改变，比如用什么软件，如何查找候选人。是如何说服他们用新东西呢？那就需要产品不仅仅比现有产品好一点点，而是要好上5倍或者10倍。仅从时间上来说，可能就是几秒跟几十个小时的区别。
此外，就是规模化之后，如何保证匹配的准确率？
比如同样是招募程序员，每个公司的要求都不一样，即使是同样一份简历，两个招聘官都会有不一样的感受，而这只是一个IT行业，而如果Brilent要切入更多的行业，都需要通过大量的训练来保证匹配的准确率。
AI 改写未来招聘流程
设想一下，公司确定了岗位需求，HR 可能想到的是去网站搜索简历、启动内部推荐机制、甚至找猎头。但机器人已经在数秒钟内抓取了各平台简历，并开始进行关键词筛选和匹配，自动打分按高低排列告诉你，谁才是更适合你们公司职位的。
这些过程中，基本实现了自动化，那要 HR 还有什么用呢？
Garry 认为，求职和招聘问题，其实是一个大数据问题。比如作为公司的招聘人员，其实不知道求职者是不是真正的合适这个岗位，或者真正对这个岗位感兴趣。求职的人也很难了解全部的岗位、机会。所以大数据关键解决的就是把人的数据和公司的数据进行匹配。
然而，尽管大部分过程可以自动化，但最重要属于人的部分－－即“关系”，是无法做到自动化的，人际交往仍然是招聘的核心。
这也是 Brilent 希望达到的目标：帮助每一个 HR 在招聘时，做得更快，随着人工智能替代了这些重复性的工作，HR 就能有更多时间专注于培养与候选人的关系，帮助求职者了解公司文化，为客户建立雇主品牌。
Brilent背后是机器学习、自然语言处理、聊天机器人等人工智能技术在招聘以及HR其他领域的应用。
想了解人工智能如何颠覆传统招聘以及HR行业？
廖宜华将在北京时间6月11日（周日）上午10点给大家带来一场Live，讲述人工智能在人力资源和招聘等领域的应用。本次Live核心内容如下：
人工智能和大数据技术正在改变传统行业。
探讨人力资源行业的发展趋势
聚焦最新的人工智能技术以及它们在招聘、人力资源和人才管理方面的应用自然语言处理（NLP）- 智能化理解工作需求和简历深度学习（Deep Learning）- 标准化工作职位，技能以及实体之间的关系， 筛选候选人，预测员工流失聊天机器人（Chatbot） - 更新申请状态，推荐适合候选人的岗位
硅谷Live是硅谷密探旗下的语音互动知识分享平台，力求帮助全球华人提升创新力。
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