精準(zhǔn)——未來在線招聘的制勝關(guān)鍵

目前，在線招聘行業(yè)的市場競爭已經(jīng)到了白熱化的階段。“二大”(前程無憂和智聯(lián)招聘)依靠海量的信息占據(jù)了在線招聘市場營收份額的60%以上;而在2015年年初，獵聘網(wǎng)的視頻廣告也在北京的地鐵里頻頻亮相;拉勾網(wǎng)相繼打造互聯(lián)網(wǎng) “招聘風(fēng)暴周”、“野心時代”大會等招聘活動。除此之外，職業(yè)社交、專注藍領(lǐng)招聘、視頻面試、boss直聘、公布職位薪資等類型的招聘網(wǎng)站花樣頻出，但無論玩出什么花樣，滿足用戶根性需求，仍然是在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時代競爭激烈、狼多肉少的情況下制勝的關(guān)鍵。在此背景下，搜前途創(chuàng)始人劉勇帶著他的大數(shù)據(jù)Spider算法強勢來襲，并放言“為顛覆行業(yè)而來，即將開啟一個行業(yè)新時代”。

搜前途是一站式職業(yè)服務(wù)平臺，主打“在線招聘+職業(yè)教育”的商業(yè)模式。核心技術(shù)就是通過大數(shù)據(jù)算法來實現(xiàn)簡歷和職位的精準(zhǔn)匹配，從而提高求職和招聘效率。也就是說，只要求職者在其網(wǎng)站填寫并完善簡歷，企業(yè)HR發(fā)布職位信息之后，系統(tǒng)會很快速地對求職者和職位進行智能匹配，為求職者推薦合適的職位，為企業(yè)推薦合適的簡歷，避免繁重低效的人工篩選，從而真正實現(xiàn)“精準(zhǔn)招聘”。如果求職者能力與意向職位要求差距過大，系統(tǒng)會自動推薦合適的培訓(xùn)課程，減少了用戶的選擇成本，縮短了用戶購買的決策周期，從而為職教機構(gòu)提供更精準(zhǔn)的生源，并更容易形成付費。

搜前途創(chuàng)始人劉勇

為什么做招聘網(wǎng)站?

劉勇是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，在創(chuàng)立搜前途之前已經(jīng)有過兩次創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。最近的一次創(chuàng)業(yè)項目是做游戲行業(yè)。而之所以放棄“做得還不錯”的游戲公司，轉(zhuǎn)向招聘行業(yè)。劉勇表示，“性格使然。我在賺錢和理想之間，選擇了后者。搜前途如果能夠?qū)崿F(xiàn)初衷，對個人和企業(yè)發(fā)展的貢獻是巨大的”。之前的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷積累了豐富的經(jīng)驗，收獲之一就是“用外行人的心態(tài)來創(chuàng)業(yè)。”他坦言，只有跳出行業(yè)的框框才能真正看清這個行業(yè)的亂象和本質(zhì)，看明白行業(yè)的用戶痛點，了解用戶的根性需求。

劉勇創(chuàng)立搜前途的靈感最初來源于招聘中的HR端。他表示，以往的招聘網(wǎng)站，HR都是通過設(shè)定關(guān)鍵字來篩選簡歷，當(dāng)用戶查找某個關(guān)鍵詞的時候，所有在頁面內(nèi)容中包含了該關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁都將作為搜索結(jié)果被搜出來。這樣會導(dǎo)致，包含關(guān)鍵字但不匹配的簡歷被錯誤推薦，未包含關(guān)鍵字但符合職位要求的簡歷未被推薦，而且無法分析職位之間的相關(guān)性，無法正確計算匹配度。心理學(xué)研究證明，候選人篩選屬于復(fù)雜的心理過程，提前設(shè)定的硬性條件，很容易因為綜合因素而讓求職者被人放棄。對于HR來說，不能快速匹配的找到適合的人才，或者是因為硬性條件而錯失人才也是一件遺憾的事。發(fā)現(xiàn)了關(guān)鍵詞檢索很難幫助求職者和職位匹配的行業(yè)痛點后，劉勇認為招聘網(wǎng)站只有把目標(biāo)放在“精準(zhǔn)匹配”上才能在職位和用戶數(shù)據(jù)越來越多情況下保持對用戶的吸引力。

大數(shù)據(jù)Spider算法

劉勇告訴創(chuàng)業(yè)邦記者，Spider算法就是“基于規(guī)范化、結(jié)構(gòu)化的海量職位大數(shù)據(jù)，進行職位之間的匹配度研究，進而形成實現(xiàn)精準(zhǔn)匹配的大數(shù)據(jù)算法。”

在劉勇看來，如果只關(guān)注職位或簡歷信息的數(shù)量，在積累了大量的“臟數(shù)據(jù)”之后，很難對這些數(shù)據(jù)進行精準(zhǔn)匹配。所以要在平臺建設(shè)的最開始階段就將職位或簡歷信息進行規(guī)范化、結(jié)構(gòu)化處理。

搜前途首先將市場上千萬級的真實職位信息收集，并將其去重和規(guī)范化，形成標(biāo)準(zhǔn)化、唯一的八十萬職位模板。然后，用Spider算法對職位模板進行基因解碼、重組以及關(guān)系傳遞三步處理，實現(xiàn)兩兩職位之間的職位匹配。也就是，通過對職位勝任力模型做分析，形成每個職位的基因序列;然后基于基因特征，形成不同職位集合，并通過建模和算法分析集合內(nèi)和集合間的關(guān)系，最終得到任何兩個職位間的匹配關(guān)系。

而在研究、解決這個萬億量級的運算問題上，劉勇的經(jīng)歷頗有優(yōu)勢。他是清華大學(xué)、加州大學(xué)的計算機專業(yè)雙碩士，師從中美兩國ad-hoc自組網(wǎng)領(lǐng)域最頂尖的導(dǎo)師(史美林教授和J. J. Garcia-Luna-Acevesz教授)。目前，他研發(fā)出的大數(shù)據(jù)Spide算法靈感就來于他多年學(xué)習(xí)鉆研的ad-hoc自組網(wǎng)原理。

不只是一個招聘網(wǎng)站

劉勇表示，招人難的另一個原因，是企業(yè)招聘數(shù)量大于合適人才數(shù)量。當(dāng)一些求職者不符合應(yīng)聘目標(biāo)職位需要時，沒有一種有效機制來引導(dǎo)他們參加合適的培訓(xùn)，通過培訓(xùn)達到企業(yè)需求，盡快實現(xiàn)就業(yè)，從而更有效地解決人才荒。所以，招聘網(wǎng)站除了有幫助求職者迅速找到合適工作的責(zé)任，還應(yīng)該起到引導(dǎo)求職者合理學(xué)習(xí)、少走彎路的作用。這也是他們網(wǎng)站采用“精準(zhǔn)招聘+職業(yè)教育招生”模式的原因。

劉勇和他的團隊研發(fā)搜前途的核心技術(shù)花了兩年的時間，產(chǎn)品于今年年初正式上線。期間他們經(jīng)過大量研究和測試，才打磨出現(xiàn)在的這套體系。當(dāng)下，大數(shù)據(jù)正逐漸滲透到各個行業(yè)當(dāng)中，對于招聘行業(yè)來說，通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)精準(zhǔn)招聘信息匹配，讓用戶在海量的信息當(dāng)中找到最符合自身需求的信息，才是在線招聘在行業(yè)競爭中制勝的關(guān)鍵。