“大阳城官方网站”e成-国内首家将机器学习纳入招聘领域，开启招聘3.0

人工智能， MIT科技杂志将人工智能的深度自学技术列入十大标准化技术之首，知名的积点大学校长雷▪库兹韦尔也说道：“谁输掉了人工智能，谁就不会夺得互联网”。国际各大信息产业巨头也明确提出了自己的人工智能计划和产品，还包括IBM的Watson，Google的Knowledge Graph，苹果的Siri。

聘用，如果你查阅美国2014年的风投案例，不会找到三分之一的资金流向了HR服务领域，其中少有大手笔：RUMAROCKET获得了千万美金，之后磨练机器学习的系统，来优化聘用流程。ZipRecruiter专心为中小企业引荐贤才，它的算法值多少钱呢？6300万美金。国内也有这样一家公司：e成——它从从人工智能紧贴行业，相结合机器学习和引荐，期望将聘用领域的人与服务相连接。

如果说LinkedIn是聘用2.0时代的典范，e成则是3.0时代。这一点也获得了资本的尊重：2014年5月，e成取得了光速千万美金A轮投资。是什么让e成这么不受注目？或许能从它家创始人周友鸿的陈述中寻找答案。在拒绝接受媒体采访时，周友鸿坦言在过去的18个月里，他带着20多号技术伙伴集中精力就为了一个词：与众不同——这帮拼命三郎里，有名门自百度凤巢数据挖掘大拿，有人工智能领域的算法大师，也有并行计算的工程大牛。

他们在很短时间内，将深度自学的神经网络算法，自然语言处置和解读技术，展开了深度优化，并顺利运用在了10年累积的海量聘用数据上。同时，“我还把过去这么多年的猎头经验都配上了。”周友鸿指导着一批资深猎头，不断完善科学知识体系，对职位、履历等信息展开“机器学习”的双重分析和演化。

借助类似于Google科学知识图谱的后台承托， e成专心打造出了“一框式”人才和职位搜寻——基于海量数据，讲求语义分析，以力求精准。说道白话：如果HR在“去找履历”板输出“北京 手机客户端研发 2年”，系统绝不会全然按照手机客户端研发关键词展开对系统，而是综合语义，得出最佳的体验——这位HR能搜寻到的，安卓/android/windows phone等，在北京、预计在北京、户籍在北京的最少有2年工作经验的研发人才。e出还融合聘用信息、履历信息、用户的人脉圈和职业轨迹，打造出了智能聘用引荐系统。

类似于亚马逊引荐系统，e成通过后台的智能给定和分析，自动给HR引荐最理想的履历和候选人，也给求职者启动时合适岗位信息。尼克告诉，在最近的评估中，e成自动给HR引荐的履历，有相似85%的履历是必要转入试镜环节的。如果你将智能聘用比作享有智慧大脑的机器人，那么与众不同的机制就是大脑的记忆和计算出来中枢。e出的人工智能算法和10年累积教会了大脑基本的辨识能力。

e出还在持续优化大脑，之后在执着更为精确的履历分析，更为海量的职场BI分析，更为普遍的用户和人群画像，以及基于GPU的计算出来和服务上持续希望着。据周友鸿说道，e出的目标就是要持续培育和演化出更加强劲的智能聘用，构建一个确实的聘用理解智能系统，彻底转变人力资源产业。同时，资本方也对e成模式公开发表了自己的观点，在专访光速安振中国创业基金的合伙人韩彦时，他这样看来聘用行业和e成：“聘用行业多年来都逗留在媒体时代，效率问题长久以来没获得解决问题。e成人才图谱的大数据SaaS解决方案，能相当大程度上协助企业和HR经理“开源节流”，不但使得人才库成倍增加，人才聘用渠道一个平台都管理一起，在人才筛选、交流环节，能做局部系统化、智能化、移动化，这是很有意义的。

这个，我们称作聘用3.0。而e出的团队对猎头行业的解读，以及对革命HR行业的决意很打动我。

能有这么大决意亲吻互联网团队、自我革命的团队令人敬佩。版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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