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简历筛选
AI+大数据+简历筛选与职业规划，下一站「搜前途」要把简历大数据应用到哪里？
人工智能、大数据技术的行业应用逐步拓展开，而AI+教育也是多家机构作出预判下一个风口。教育本身虽然是一个个性化的问题，而职业规划、专业成长更是个人有个人的路要走，但是不代表个性化的问题背后，不能找到普遍性规律。
搜前途，正是试图利用AI+大数据处理技术，应用到简历筛选、人岗匹配、专业报考、职业规划等教育领域中的。
简历清理技术主要销售给B端类“应届生求职网”“猎聘网”等招聘服务公司，提供技术解决方案，通过简历智能筛选，提高人岗匹配度。而简历形成的大数据，通过脱敏处理，搜前途于上月中推出了自有产品“志愿360”，面向C端学生、职场新人提供职业测评、规划咨询等服务。
搜前途创始人刘勇告诉记者，经过近两年的技术积累和行业应用经验，最早推出的“简历清洗服务”，将用户在多个渠道（如，智联，51job等等）发布的职位及收取的简历快速整合到搜前途。
搜前途对这些简历进行自动解析、标准化处理并通过大数据Spider算法自动计算职位与简历的匹配度，人岗匹配算法精准度已超过80%，相当于中级HR的水准，相比于关键字匹配、语义分析方式，更加准确，匹配效率更高。能够有效分析出每个职位的人的成长路径、转行情况等。 提高了HR的工作绩效。
而简历是每一个人自就读高校、攻读专业开始的完整职业发展路径的集中结构化展示。而依托大量积累的简历数据，搜前途顺次推出简历大数据分析服务：“志愿360”。
目前，高考不再分文理科，根据高中所学学科，间接决定了高考后升学在高校拟修读的专业方向。因此，这就需要在高一就有初步的职业规划。志愿360通过分析上亿+真实简历，透视来自各类高校各类专业上亿毕业生过去5年职业发展情况，通过专业或职业角度进行纵向分析、横向对比，帮助高中生进行生涯规划的产品。
据创始人介绍，志愿360不仅具有生涯规划需要的基础功能(一是基于智能测评分析专业或职业潜力；二是基于分数和户口所在地，结合近年招生计划，推荐意向就读地区的合适学校及专业)，更依托海量高校毕业生简历展示的职业发展信息，通过查看任一专业过去5年中毕业的人才的职业发展现状。
如各专业的就业分布、平均薪资、专业对口率，以及各职业的专业分布、职业成长周期、转行率等，从而有效判断该专业毕业生在市场上的受欢迎程度。从而帮助专家、老师、家长、学生在2800余所高等院校(每个学校平均开设60个专业)中能够更有效选择适合自己又受市场欢迎的专业。
至于公司战略定位的问题，搜前途创始人刘勇告诉记者，其实我们可以说是一个基于人工智能技术的人才大数据服务商，招聘只是切入口。搜前途通过一个可以代替人类做简历筛选和匹配的智能机器人，并将它提供给招聘网站或服务商做业务加速来收集（脱敏的）人才大数据。
然后在人才成长各阶段提供大数据服务，比如针对高中生推出生涯规划产品，职业规划产品并帮助职教机构精准招生，毕业大学生精准推荐就业，逐步形成一个人才服务生态圈。当然，这些大数据的分析结果也可以服务于各地政府或企业，促进当地的教育改革、人才扶持、人才培训或招聘等。
目前，在人才大数据方向，搜前途高中生生涯规划产品-志愿360已完成线上和线下渠道的搭建，已通过合作伙伴与全国300个教育培训机构签约，覆盖3000所高中；预计在九月初高中开学之际开始全国推广，已完成一定规模预售。
盈利上，志愿360主要面向高中生、高中生家长提供服务，其中针对专业测评、智能推荐、大数据报告等收费。通过线上购买套餐以及线下渠道商推广VIP卡。而之前的招聘服务，也是目前的营收重点，主要有两方面收入来源：
通过为招聘网站、人力资源SaaS服务商、地方政府提供“精准人岗匹配引擎”合作分成；
为有招聘需求的机构提供精准简历推荐服务，按下载简历收费。
团队创始人刘勇是一位连续创业者，获得清华大学/美国加州大学Santa Cruz分校计算机硕士，专业都是ad-hoc网络路由算法研究。联合创始人兼CTO张志平是原立方网技术总监、北京泰克赛尔软件公司资深技术经理，有着十余年互联网/软件行业经验，资深技术及研发管理背景，擅长机器学习及数据分析，擅长大数据分布式计算。
此前，在2016年，搜前途曾获得来自云研资本的千万元级Pre-A轮融资。目前正筹备新一轮A轮融资。
来源：36氪，作者：瑞瑞恒@Ryan。转载或内容合作请联系zhuanzai@36kr.com；违规转载法律必究。
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简历筛选
简历筛选是难题？初创公司 Riminder用机器学习提高招聘效率
对于应聘者们而言，投递简历的时间也是一门玄学，不过对于 HR 们来说，何时收到简历并不重要，如何在海量的简历中挑选出最优秀且最符合要求的那一个才是最难的。数据显示，HR 一年平均要浪费掉 21 个工作日去外网筛选简历，一年要扔掉 67500 份简历，阅读这些简历要消耗掉一个 HR 每年 42 个工作日。除此之外，入职 Offer 以及试用期的转化率都只有 50 % 。
Riminder 是一家法国初创公司，成立于 2016 年，帮助 HR 们更高效地处理简历、并且更加精准地找到合适的候选人。
简单来说，当企业对特定职位进行招聘时，Riminder 会帮助企业做两件事情。首先是在数据库中对对同类职位的其他人员简历进行分析，从而对正在招聘中的这一职位对应聘人员的素质进行“划线”，其次，在简历收集完成后，系统会对文本进行分析通过运用计算机视觉和自然语言技术对简历进行文本分析，并结合前期的标准进行横向比照，最终对候选人根据职位匹配度、应聘者素质等要素进行综合排序。
因此，Riminder 能够帮助 HR 跳脱出单一岗位的限制，从更宏观的角度理解岗位的招聘需求所在，毕竟企业文化、行业趋势等都在的考虑之中了。
不过，Riminder 的最终目的可不止“排名”那么简单，Riminder 的创始人 Mouhidine Seiv 介绍道，在前期的比照实验中，系统除了能够更快速地给出候选人名单外，当 HR 看到系统这些名单时也发现，的确有一些优秀的应聘者是没有被他们注意到的，在系统的帮助下，他们感兴趣的应聘者增加了 3 倍。Seiv 认为，之所以出现这一的差异，原因在于招聘人员“没有正确地使用关键字”，而这也是 Riminder 的文本分析的意义所在。
除了帮助 HR 提高工作效率外， Riminder 也会帮助应聘者及时关注到，即当系统认为应聘者更加适合另外一个岗位时，候选者们的简历也会被自动推送到新的岗位。
据了解，Riminder 已经和 Uber、Blablacar 等进行合作，作为服务平台，Rimminder 会为企业的后台简历系统提供 API 接口。
本文参考了多个信息来源：techcrunch.com，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5075236.html
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简历筛选
招聘网站的五宗罪
和招聘网站接触最多的三类人群，HR、猎头、候选人。纵观笔者的职业生涯，就是在这三种角色中不断转换的血泪史。
笔者从候选人、HR、猎头三者的角度，吐槽下招聘网站的五宗罪。
一、中低端？还是中高端？不可兼得
一对小夫妻走进一个房产中介说：“我们要买房子。”
房产中介员说：“我们手上有最新的租房信息，你要不要看下？”
小夫妻摇了摇头说：“我们要买房子。”
房产中介员又说：“我们有附件的商铺出租的信息，非常实惠，我拿给你看看。”
小夫妻很无奈的说：“我们只要买房子，不要租房、也不要租商铺。”
这个故事告诉我们，搞清楚用户的需求很重要。
国内传统的三大招聘网站，51job、智联、中华英才网，做的是一揽子计划，所有行业，所有职位全Cover，试图解决全中国人民的求职大计，这显然是行不通的。
中低端候选人、中高端候选人求职的需求是有很大差异的。中低端候人，侧重在海量面试、选择多、重点看薪酬。中高端候选人侧重在面试少而精、招聘的增值服务、个人隐私的保密性、做选择时会平衡薪酬和职业生涯规划等。三大招聘网站提供的服务，2C（求职者）方面，在满足中低端候选人需求方面，有一定优势。而在满足中高候选人求职需求方面，显然力不从心，在增值服务上需求满足上基本可以忽略不计。如同开篇想买房子的小夫妻，你给人家推销租房信息、商铺出租信息，人家显然不买账。
此外不得不提，中国的官本位思想、精英思想对中高端求职者的影响。职级、职位层级分明的企业制度，给中高端候选人打上了精英的烙印，他们不屑于和普通求职者使用同样的招聘产品，不屑于搜索公司时看到无数“配不上”自己的公司。他们需要的，是一款服务于自己阶层的招聘产品。更有甚者，只通过猎头渠道求职，因为通过猎头跳槽，不仅是自己身份和地位的体现，也更便于在争取职位、薪酬方面占据有力位置，还可以获得向猎头咨询行业信息、职业规划等增值服务。
饮水思源，缺少中高端候选人资源的三大网站，成了无水之源。B端（招聘企业）在中高端招聘上，不买账也很正常。
恶性循环的日积月累，造成了三大招聘网站，在中高端人才招聘方面集体的非常不给力的局面。
随着中国经济的发展、产业升级、竞争激励下人才争夺战的升级，以及经过30多年的经济发展积累沉淀下的中高端人才数量的激增。中高端人才招聘逐渐成为招聘行业的主力战场，三大招聘网站的不给力，繁荣了猎头市场，也造就了一个巨大的市场空白。不是所有公司都用得起猎头，市场呼唤一款针对中高端人才招聘的利器。
于是，猎聘网来了、人人猎头来了，他们会笑到最后或昙花一现？笔者认为它们都有着基因上的缺陷，拭目以待。
二、先有鸡，还有先有蛋？先有B？还是先有C？
有奶就是娘，三大招聘网站的业务形式决定它们的绝大部分营收都来自于B（招聘企业），于是它们长期过着笑脸对B，屁股对C（候选人）的日子。它们把更多的服务、资源、人力投入到了B（招聘企业），对于C采取爱理不理的策略，或者说他们不知道该如何理C。铺天盖地的招聘广告，成了他们和候选人沟通的唯一方式。呼唤自由的灵魂、呼唤做个抬头族，没有提供给C需要的服务，其它的都是扯淡。市值200多亿美元Linkedin的崛起，其庞大的个人用户数量功不可没。饮水思源，中高端用户是无可争议的水源。
互联网招聘，得C者，得天下。如同中国60%的用户搜索用百度，任凭企业怎么骂娘说百度的广告费用高，最后都得老老实实的付钱。请三大招聘网站，转转你高贵的头，好好倾听下用户的需求，想想自己可以做什么，想想怎么吸引中高端用户来你家安营扎寨。
送你们毛主席的一句话，人民、只有人民是历史的创造者。
三、一锤子买卖 & 用户黏性
如果不是想跳槽，你会登陆招聘网站的账号吗？你还记得你招聘网站的账号吗？
一个普通的求职者，平均2-3年会跳槽一次。基于跳槽周期比较长的原因，招聘网站把自己的服务定位成了一锤子买卖，你跳槽的时候愿意用一下就好了，其它时候你忘记我我不怪你，俨然一个无怨无悔的隐形情人的角色。
根据我做猎头和HR的经验，我把候选人分为2：7：1。20%的人有强烈的换职意向、70%的人没有主动考虑换职或者观望有没有更好的机会，10%的人坚决不跳槽。
没有人会拒绝好的机会，70%的观望的人群，是一个庞大的需求。而这70%的人没有强烈的求职动机，不会主动更新简历，不会主动求职，没有平台获得更好的职位信息，他们的求职需求没有被挖掘出来，而这70%的人恰恰是行业最中坚力量。
不做一锤子买卖，而是做一个用户粘性的平台，通过平台，定制化的推送职位信息，挖掘这70%候选人的需求，这会是一个至少2倍、3倍于现有市场的大盘子。
四、海量投递 & 海量筛选，精准匹配缺失
3-5秒，是HR判断一个候选人是否适合的时间。不是HR没有责任心，而是迫不得已。
举个例子，一个在行业中有知名度中型企业，随便一个经理职位，每天从三大招聘网站中的任何一个，都会收到近百份或者更多的简历，更何况很多企业同时开通三大招聘网站中的2个或者3个。
一个HR会同时负责至少3-5个职位的招聘，可以想象他每天收到的简历会是怎样的简历海洋。而这只是悲剧的开始，这些简历中，大概只有5%-10%是合适的候选人，90%-95%的简历是不符合需求，而HR为了找到合适的5%-10%，需要把所有的简历看完。
候选人出于对公司、职位的向往，或者从增加可能性角度考虑，海投简历，反正投递简历也不要多花钱。其中也不乏，每天投递一次简历、把公司所有职位都投递一遍的奇葩。虽然可以通过学历、工作年限等条件做简单的机器筛选，可是筛选后的简历数量依然庞大。招聘行业一直缺少职位需求和候选人匹配的算法，无法实现职位需求和候选人简历的精准匹配，所以HR只好花大量的人工做简历筛选。
笔者做HR的时候，看简历看到想吐，连想死的心都有了。而作为招聘HR，还有面试、沟通、会议、报表、招聘会等大量的事情需要做，苦逼的HR何时可以迎来自己的1949？
百度旗下的百伯人才尝试过做匹配算法，结果也不算成功。HR呼唤简历筛选的神器。
五、最大的原罪：路径依赖
男人永远无法体会，女人生孩子时的感觉。因为你不是女人，在丰富的想象也只是猜测。所以只有把你自己变成产品的用户，你才知道自己真正想要的是什么。招聘网站基于自己对HR的了解，推出了之前的招聘产品。前几年的成功经验，让它们更加固步自封，形成了路径依赖。
招聘网站的产品同学们，似乎并没有真正了解HR的需求。因为它不知道，HR需要筛选简历、需要做各种统计表格、需要精准的简历而不是无效的简历，需要一个工具提供高工作效率让自己有更多的时间陪陪家人、谈谈恋爱，需要一个工具给自己带来政绩可以往上爬。所以，请想办法把自己变成HR吧。招聘网站的产品同学们，更没有了解不同层次候选人的需求。因为它不知道，中高端候选人需要的增值服务、需要的职业生涯规划，需要的行业分析、公司分析、职位分析。而对于这些，最有发言权的是猎头。所以，请想办法把自己变成猎头吧。
招聘网站的产品同学们，更不知道如何实现职位需求和候选人简历的精准匹配，而这些需要HR、猎头、技术人员的通力合作。所以，请了解下技术，是怎么做分词、切词、意图分析、数据挖掘、算法的吧，而不是留给我们一个十几年如一日的搜索框。
有的读者会问，你吐槽的这五宗罪，你有什么高招解决吗?不破不立，笔者心中已有答案。如果有缘，咱们下一篇文章见。
文章来源：由猎眼天下授权虎嗅网发表
原文链接http://www.huxiu.com/article/18072 /1.html
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