AI+招聘|Inflection 和 Anthropic 已經在用這個AI原生產品挖掘人才

原文來源：深思 SenseAI

圖片來源：由無界 AI生成

傳統的招聘方式是在某人的LinkedIn個人資料中尋找5到10個關鍵詞，如果這些關鍵詞不存在，那麼一個潛在合適的候選人就會被忽視。 比如說，你找不到熱衷於在醫療保健領域的公司工作的人，因為無法在一個人的個人資料中識別出這麼多我們所說的“非結構化資訊”，但擁有強大語義理解能力的通用模型可以。 **今年 8 月，Inflection 通過 Moonhub 成功找到了 Tony Zavala 作為 Pi 的人工智慧語言專家，同樣在使用 Moonhub 進行招聘的還有 Anthropic 和其他非科技公司。 **

AI Native 產品分析

Moonhub

**1 產品：**Moonhub

**2. 產品上線時間：**2023年1月

3. 創始人： Nancy Xu

在創立Moonhub之前，Nancy Xu 在斯坦福大學攻讀計算機科學博士學位，並在斯坦福人工智慧實驗室（Stanford AI Lab）研究基礎模型（Foundational Models），為包括客戶支援在內的各種應用創建 AI Agents。

她還經營過一家招聘公司，在那裡她瞭解到了對於初創公司來說，在短時間內找到優質候選人的困難，這最終促使她創建了Moonhub。 除了 Moonhub 之外，她還有她自己的風險投資公司，Xu Ventures。

4. 產品簡介：

AI 驅動的企業招聘助手，僱主可以通過和 Chatbot 交流，快速定位到符合招聘需求的候選人。 Nancy 表示，Moonhub 可説明公司招聘速度提高 2-3 倍，每次招聘節省 100 多個小時。

5. 發展故事：

2022年6月成立。

2023 年 2 月，產品正式上線，並宣佈完成 440 萬美元種子輪融資 ，Khosla Ventures 和 GV，Time Ventures、Day One Ventures 以及 Susan Wojcicki（YouTube 前首席執行官）、Mike Volpi（Index Ventures General Partner）參與了投資。

這個月，Moonhub 繼續完成 1000 萬美金融資，Google Ventures 和 Khosla Ventures 領投。

**Moonhub 是什麼？ **

Moonhub 是 AI 驅動的招聘平臺，目前主要面對有招聘需求的 B 端雇主。

僱主可以通過向Moonhub的 AI Chatbot 提供公司資訊和招聘要求等上下文資訊，快速定位到符合招聘需求的候選人，同時還可以通過自然語言溝通，來不斷增加個人化的招聘條件，以進一步縮小招聘的目標範圍。

僱主和Moonhub Chatbot之間的對話可以是基於精確的條件，如“在矽谷”，“熟練使用 Python”等，也可以是基於模糊的條件，如“頂級科技公司工作的經驗”，或“使用 ChatGPT 等類似產品的經驗”。

Moonhub 自從在今年 1 月份推出以來，截止 10 月，已經擁有了 100 多家客戶，其中包括像 Anthropic 和 Inflection 這樣估值數十億美金的 AI 獨角獸公司，也包括像 Atomic AI， Hippocratic AI 等其他初創企業，甚至包括像 LifeWork（老年護理公司）， Navier（電動船製造公司）等更傳統的非科技公司。

產品上線不到 1 年時間，Moonhub 的收入已經超過了 100 萬美元。

**Moonhub 有何優勢？ **

Moonhub 可以幫助僱主在招聘環節降本增效。

目前 Moonhub 主要的客戶都是早期的創業公司，它試圖取代那些説明初創公司完成招聘的外包公司。 Moonhub 幫助創業公司管理從應聘到聘用的整個招聘流程中的所有環節：校准個人資料、篩選候選人、保持候選人對僱主的熱情/興趣、跟進面試日程安排等。 目前這一過程仍然是由Moonhub的員工完成，但是根據 Nancy Xu 所說，很快 AI 便會替僱主完成除面試外的所有事情。

另一方面，Moonhub 的模式可以幫助創業公司觸達更多潛在的優秀候選人。

Moonhub 的招聘邏輯並非將有求職意願的候選人和僱主雙向匹配，而是主動出擊，當一名僱主找到中意的候選人時，候選人可能仍然對僱主一無所知，而 Moonhub 會負責聯絡並引起候選人的興趣，目前這一過程仍然是由 Moonhub 的員工完成，但是根據 Nancy Xu 所說，很快 AI 便會替雇主完成除面試外的所有事情。 因為通常來說，許多優秀的候選人並不處於積極求職的狀態下，也不會主動尋求面試，但是他們可能會對一些找上門來的對話產生興趣。

今年 8 月，開發 Pi 的 AI 獨角獸公司 Inflection 就通過 Moonhub 從 LinkedIn 招募了 Tony Zavala 來負責提高 Pi 的性能，在這之前，Zavala 對 Inflection 和這個職位的空缺幾乎一無所知。

Chatbot 的交互方式為僱主提供了更多的篩選維度，説明僱主找到更符合意向的候選人。 僱主可以通過對話的方式，在簡歷資訊、工作經驗、教育背景、論文發表和 GitHub 等角度對候選人進行不斷地篩選，而不用局限於過往招聘平臺中有限的篩選條件。

Moonhub **是如何做到的？ **

根據 Nancy Xu 聲稱，Moonhub 的 AI Chatbot 是基於 10 億多份 Public Profiles 訓練出來的，這些數據來自包括 LinkedIn， Upwork， GitHub， Google Scholar， Overflow， StackOverflow 和 Twitter 等一系列網站。

模型方面，Moonhub 使用了其公司內部的自建大語言模型以及 OpenAI， Cohere 和 Anthropic 開發的模型。

據 Moonhub 的創始人 Nancy Xu 透露，公司正在申請一項名為“自定義檢索增強生成框架（Custom Retri Augmented Generation Framework）”的專利，這項技術可以通過快速處理額外的資訊，如來自某個領域專家的招聘知識，來提高 Moonhub Chatbot 的回復品質，使其表現超過通用的大語言模型。

同時，Moonhub 也在致力於通過提高訓練數據多樣化的方式，來讓 AI 招聘助手更加公平，以減少在招聘過程中可能由於 AI 訓練過程中引入的偏見，進而導致一些特殊背景的候選人受到歧視和排斥。

此外，Moonhub 也需要更好地在僱主和候選人之間進行平衡。 有被Moonhub招募過的候選人認為，最終入職後實際的工作角色，並不像接觸過程中Moonhub所宣傳的一樣， 並在入職一年後辭職。 在僱主和候選人之間的不匹配未必是Moonhub的原因，但作為服務僱主的產品，入職成功不該成為唯一的目標，如何長期跟蹤招聘結果來進一步優化產品仍然是值得期待和優化的。

參考資料