ChatGPT 人工智能 GPT4 伦理 生成式 医疗 监管 安全 机器学习 深度学习 神经网络 计算机视觉 强化学习 模型 算法 应用 开发 研究 工具 平台 框架 数据集 训练 部署 安全 合规 培训 投资 LLM,llm AI,ai,Ai 大模型 大语言模型 制图 生图 绘图 文生图 文生视频 生成式AI AGI 世界模型 sora chatGPT,chatgpt,ChatGpt claude openai Llama deepseek midjourney 红熊猫模型 Red panda,panda Stable Diffusion,StableDiffusion,stable DALL- E 3 DALL E DALL Flux,flux 扩散模型 混元大模型 文心一言 通义千问 可灵 Pika PixelDance 豆包 月之暗面 零一万物 阶跃星辰 搜索增强 MiniMax Talkie Agent prompt fastai LangChain TTS 微调 提示词 知识库 智能体
# 热门搜索 #
搜索
AI+招聘|Inflection和Anthropic已经在用这个AI原生产品挖掘人才
3357点击    2023-10-30 14:14

传统的招聘方式是在某人的 LinkedIn 个人资料中寻找 5 到 10 个关键词,如果这些关键词不存在,那么一个潜在合适的候选人就会被忽视。比如说,你找不到热衷于在医疗保健领域的公司工作的人,因为无法在一个人的个人资料中识别出这么多我们所说的“非结构化信息“,但拥有强大语义理解能力的通用模型可以。


今年 8 月,Inflection 通过 Moonhub 成功找到了 Tony Zavala 作为 Pi 的人工智能语言专家,同样在使用 Moonhub 进行招聘的还有 Anthropic 和其他非科技公司。


Moonhub


1. 产品:Moonhub


2. 产品上线时间:2023 年 1 月


3. 创始人: Nancy Xu


在创立 Moonhub 之前,Nancy Xu 在斯坦福大学攻读计算机科学博士学位,并在斯坦福人工智能实验室(Stanford AI Lab)研究基础模型(Foundational Models),为包括客户支持在内的各种应用创建 AI Agents。


她还经营过一家招聘公司,在那里她了解到了对于初创公司来说,在短时间内找到优质候选人的困难,这最终促使她创建了 Moonhub。除了 Moonhub 之外,她还有她自己的风险投资公司,Xu Ventures。


4. 产品简介:


AI 驱动的企业招聘助手,雇主可以通过和 Chatbot 交流,快速定位到符合招聘需求的候选人。Nancy 表示,Moonhub 可帮助公司招聘速度提高 2-3 倍,每次招聘节省 100 多个小时。


5. 发展故事:


2022 年 6 月成立。


2023 年 2 月,产品正式上线,并宣布完成 440 万美元种子轮融资 ,Khosla Ventures 和 GV,Time Ventures、Day One Ventures 以及 Susan Wojcicki(YouTube 前首席执行官)、Mike Volpi(Index Ventures General Partner)参与了投资。


这个月,Moonhub 继续完成 1000 万美金融资,Google Ventures 和 Khosla Ventures 领投。


Moonhub 是什么?


Moonhub 是 AI 驱动的招聘平台,目前主要面对有招聘需求的 B 端雇主。


雇主可以通过向 Moonhub 的 AI Chatbot 提供公司信息和招聘要求等上下文信息,快速定位到符合招聘需求的候选人,同时还可以通过自然语言沟通,来不断增加个性化的招聘条件,以进一步缩小招聘的目标范围。



雇主和 Moonhub Chatbot 之间的对话可以是基于精确的条件,如“在硅谷”,“熟练使用 Python”等,也可以是基于模糊的条件,如“顶级科技公司工作的经验”,或“使用 ChatGPT 等类似产品的经验”。



Moonhub 自从在今年 1 月份推出以来,截止 10 月,已经拥有了 100 多家客户,其中包括像 Anthropic 和 Inflection 这样估值数十亿美金的 AI 独角兽公司,也包括像 Atomic AI, Hippocratic AI 等其他初创企业,甚至包括像 LifeWork(老年护理公司), Navier(电动船制造公司)等更传统的非科技公司。


产品上线不到 1 年时间,Moonhub 的收入已经超过了 100 万美元。


Moonhub 有何优势?


Moonhub 可以帮助雇主在招聘环节降本增效。


目前 Moonhub 主要的客户都是早期的创业公司,它试图取代那些帮助初创公司完成招聘的外包公司。Moonhub 帮助创业公司管理从应聘到聘用的整个招聘流程中的所有环节:校准个人资料、筛选候选人、保持候选人对雇主的热情/兴趣、跟进面试日程安排等。目前这一过程仍然是由 Moonhub 的员工完成,但是根据 Nancy Xu 所说,很快 AI 便会替雇主完成除面试外的所有事情。


另一方面,Moonhub 的模式可以帮助创业公司触达更多潜在的优秀候选人。


Moonhub 的招聘逻辑并非将有求职意愿的候选人和雇主双向匹配,而是主动出击,当一名雇主找到中意的候选人时,候选人可能仍然对雇主一无所知,而 Moonhub 会负责联络并引起候选人的兴趣,目前这一过程仍然是由 Moonhub 的员工完成,但是根据 Nancy Xu 所说,很快 AI 便会替雇主完成除面试外的所有事情。因为通常来说,许多优秀的候选人并不处于积极求职的状态下,也不会主动寻求面试,但是他们可能会对一些找上门来的对话产生兴趣。


今年 8 月,开发 Pi 的 AI 独角兽公司 Inflection 就通过 Moonhub 从 LinkedIn 招募了 Tony Zavala 来负责提高 Pi 的性能,在这之前,Zavala 对 Inflection 和这个职位的空缺几乎一无所知。


Chatbot 的交互方式为雇主提供了更多的筛选维度,帮助雇主找到更符合意向的候选人。雇主可以通过对话的方式,在简历信息、工作经验、教育背景、论文发表和 GitHub 等角度对候选人进行不断地筛选,而不用局限于过往招聘平台中有限的筛选条件。


Moonhub是如何做到的?


根据 Nancy Xu 声称,Moonhub 的 AI Chatbot 是基于 10 亿多份 Public Profiles 训练出来的,这些数据来自包括 LinkedIn, Upwork, GitHub, Google Scholar, Overflow, StackOverflow 和 Twitter 等一系列网站。


模型方面,Moonhub 使用了其公司内部的自建大语言模型以及 OpenAI, Cohere 和 Anthropic 开发的模型。


据 Moonhub 的创始人 Nancy Xu 透露,公司正在申请一项名为“自定义检索增强生成框架(Custom Retrieval Augmented Generation Framework)”的专利,这项技术可以通过快速处理额外的信息,如来自某个领域专家的招聘知识,来提高 Moonhub Chatbot 的回复质量,使其表现超过通用的大语言模型。


同时,Moonhub 也在致力于通过提高训练数据多样化的方式,来让 AI 招聘助手更加公平,以减少在招聘过程中可能由于 AI 训练过程中引入的偏见,进而导致一些特殊背景的候选人受到歧视和排斥。


此外,Moonhub 也需要更好地在雇主和候选人之间进行平衡。有被 Moonhub 招募过的候选人认为,最终入职后实际的工作角色,并不像接触过程中 Moonhub 所宣传的一样, 并在入职一年后辞职。在雇主和候选人之间的不匹配未必是 Moonhub 的原因,但作为服务雇主的产品,入职成功不该成为唯一的目标,如何长期跟踪招聘结果来进一步优化产品仍然是值得期待和优化的。



Moonhub官网:https://www.moonhub.ai/


参考材料


https://www.forbes.com/sites/rashishrivastava/2023/10/11/this-startups-ai-is-used-by-billion-dollar-companies-to-hire-top-talent/



文章来自 “ 火讯财经 ”




关键词: Moonhub , AI招聘
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md