在人才招聘这个刚需领域,用大数据招聘程序员的思路能否突围?

摘要: 再智能的数据处理模型也无法代替一名懂行的猎头,在“大数据”被过分吹捧的今天,人们应该明白数据只是工具,它无法解决所有问题。

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不论是 To C 端还是 To B 端,在线招聘市场已经走到了一个非常成熟的位置。

如今,企业的 HR 已经能熟练地在智联招聘和前程无忧上搜索简历,应聘者则来回切换着 BOSS 直聘、拉钩与脉脉以寻求企业关注,那么在这个尽管市场规模达千亿,却已被头部企业与细分领域创业者挤满的在线招聘领域,后来者还有什么机会?

先谈一谈公司 HR 们的需求:

HR 们在招人过程中有两大难题,首先是人才获取的效率低。很多人认为 HR 们头痛的是“招来的人不合适”,其实他们跟更渴望获知“去哪里招人”,前者是评价人才,后者是发现人才,所以在线招聘领域的从业者应该聚焦在招聘环节的最前端,这是一个必要方向。

其次是人才对接的精准度不够,这里的精准需求早在筛选简历时就已经产生,毕竟简历好看但真人狼狈的状况时有发生,而筛选简历的环节也很难标准化,这之中浪费的都是 HR 们的日常效率。

所以,HR 们理想当中的在线招聘工具,首先能在全网有足够的人才抓取能力,其次能通过平台数据形成标签,过滤出最有可能适合的人选,提升面试效率。

“我们对程序员群体很熟悉,他们对于公司招聘来说很紧俏,职业属性也比较容易用标签化呈现,这是一个很好的切入点。”简寻创始人兼 CEO 何斌告诉钛媒体记者,为了满足刚才提出的两处需求,简寻选择了一个极其细分的职业招聘领域,尝试用数据解决难题。

在程序员的抓取环节,简寻没有利用常规的简历渠道,而是通过社交平台进行人才搜索。利用程序员在领英、拉勾、微博、豆瓣、知乎以及代码共享平台 GitHub 、程序员问答社区 Stack Overflow 等社交平台留下的数据,定位到具体用户,并针对他们擅长的技术领域、以及是否想换工作等信息标签化。

举个例子,程序员 A 擅长 Python 技术,会逛知乎与 Stack Overflow 和大牛分享些写代码的经验,偶尔会在微博上抱怨自己写代码有多苦逼,最近他想换份工作,于是在拉勾上更新了简历……A 的这些行为就会被简寻识别出来,同时打上“Python 技术”、“可接受跳槽”、“有代码展示”这样的标签。

简寻会通过公开信息整理的程序员在多个社交平台上的路径,并依据他们的专业能力进行初步评估,筛选后推荐给公司 HR

在简寻的免费版本中,无数的 A 汇集成一个人才池,而针对付费企业用户,简寻还会收集企业的用工需求,并将这类职业需求拆分为多个关键词,形成知识图谱与人才标签进行匹配,以达到精准招聘。

“有一个无人车的公司,我们根据这家公司的背景整理出将近 20 个维度,包括公司对人才的强技能要求、公司融资轮次、招聘职位是已有还是新增、汇报关系等,然后依据这些维度去人才池里搜人,大概 2-3 天就能推荐十几位合适的人选过去。”何斌对钛媒体记者说到。

这种效率几乎是一般猎头的三倍,而最终把程序员交付给企业的成功率能达到 60%,之所以是这个数字,何斌谈到,目前互联网对招聘环节的改造仍然有限,像谈薪酬、选领导、归部门,这些对于公司和应聘者至关重要的问题还是无法用大数据来完成。

何斌也承认在创业之初把数据的能量想得过于强大。从今年六月开始,简寻招聘了将近 20 多名猎头,这几乎占了公司一半的人数,他们要做得就是当平台抓取出合适的程序员后,再去与 B 端付费客户了解更细节的用人需求,提升两方交易的成功率。

这种“工具”+“服务”的组合拳也正是 HR 需要的,它能保证在数据发挥作用的同时,后端有及时全面的服务能跟得上,尤其是在招聘这样一个更看重人性的领域。而简寻补充线下团队的做法也值得参考,在“大数据”被过分神话的今天,数据产生的价值究竟在什么环节?毕竟很多时候数据只是工具,并不能解决所有问题。

目前,简寻采取的是收取 B 端客户招聘职位年薪 18%-20% 的方式,已有的客户包括搜狐、搜狗、蘑菇街、斗鱼TV 等,并在11月正式宣布获得由上海六禾领投,长安私人资本和知卓资本跟投的 500 万 Pre-A 轮融资。

对于是否会转型 SaaS 与 ATS(Applicant Tracking System 自动追踪系统,基本像智联、猎聘、拉勾等均为 ATS 模式,即应聘者简历进入系统后,当用人单位查看简历时,应聘者可以及时收到被查询信息。),何斌认为这两个领域已经是彻底的红海,再加入无异于以卵击石,“我们现在已经能实现收支打平,想先把已有的企业服务好,以后再考虑 C 端流量的事情。”(本文首发钛媒体,记者/苏建勋)

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苏建勋
苏建勋

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