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e成:基于机器学习和职场大数据的招聘30

2019-03-10 05:54

  基于机器学习和职场大数据技术,e成面向企业HR提供比传统互联网招聘平台更加高效的智能化、移动化招聘人才图谱SaaS解决方案。目前,e成的产品线包括PC端平台和移动端的2B产品组合:年内会推出面向2C端的产品线月,公司位于上海新天地。【e成官网】

  创始人兼CEO周友鸿,81年生,2005年创办猎头公司博略,有十年以上传统招聘经验的积累。

  联合创始人秦雷,e成的技术、产品团队负责人,曾为腾讯专家产品经理:构建了现在的QQ账号安全产品体系;拥有近30项专利和2项国际专利;曾为腾讯学院资深讲师。

  目前e成共有200余名员工,其中产品技术团队70多人,销售与客服团队60多人,猎头服务团队50多人。e成的核心成员主要来源于百度凤巢系统、腾讯、阿里巴巴搜狗等知名互联网公司。

  在产品团队中,面向HR的产品经理是中科院心理学硕士,先后在nokia、搜狗工作,曾主导手机搜狗地图的体验改版;C端产品经理是来自腾讯isux的高级设计师,同济设计学硕士,先后负责QQ国际版、企业QQ全平台的原型设计,连续两年腾讯学院优秀讲师;搜索算法产品经理,曾任科大讯飞舆情监控线的产品总监,北大硕士;产品运营负责人,人大统计学硕士,先后任职于淘宝、豆瓣、百度,曾搭建了豆瓣电影票的数据仓库。

  PC端为企业提供全套HR SaaS服务:招聘渠道管理、企业人才库云端管理、人才智能推荐和在离职员工分析等。

  登陆注册后主页面分为“职位管理”、“招聘管理”和“每日精选”三大部分。HR用户可以在“职位管理”区块中实现公司职位的全网一键式同步发布和变更;在“招聘管理”区块中可以对所负责的全部招聘项目实现全流程精确管控;“每日精选”则是e成系统根据HR的招聘需求向用户精准推荐的潜在面试者,每天的免费推荐人选为20位,目前的匹配精准度在85%以上。

  在技术上,e成采用的是机器学习+职场大数据挖掘相结合的方式,多维度优化推荐模型:A、让机器智能化改进分析的效果,用户写完简历,企业填完职位要求,机器能自动的将这两者做语义解析;B、同时根据企业个性化的招聘倾向——招聘加速器,给出进一步精准的推荐;C、此外,系统记忆企业HR的面试邀约行为,自动去优化推荐模型。

  移动端SaaS招聘解决方案:为企业提供个性化的手机微官网和微信招聘公众号服务,HR可以在PC端和手机上对移动端招聘解决方案实现方便快捷的个性化定制,凸显雇主品牌。

  e成已经成立了用户体验中心团队,通过产品设计+HR建议+行业顾问指导三者结合,希望以此实现越来越好的HR SaaS体验。

  面向求职者的C端产品主要体现在移动端应用和微信公众号中,e成的移动端应用将会在2015年上半年推出。

  e成的机器学习系统通过对关键字进行语义识别,可以将海量简历中最符合职位需求的候选人简历推荐给企业HR。

  HR用户也可以在e成平台上通过模糊的关键字组合(比如输入:iOS开发 网易 北京3年)实现全网简历搜索和最大精准程度的招聘需求匹配。

  HR可以在e成的系统中对来自各个平台上候选人的面试流程实现一站式的全程管理。

  e成将HR招聘面试评价、入职的历史数据,汇总成企业用人的素质模型,反馈为更优的推荐效果,进而实现推荐精准度的螺旋式上升。这也就是e成推出的HR SaaS招聘流程管理功能,HR可以对来自各个平台上候选人的面试流程实现一站式的全程管理。

  e成计划通过人才图谱的汇总继续深挖职场大数据,针对大公司客户提供在职员工概况,员工离职流向数据分析,帮助企业管理层更好的把握公司的人力资源动态。

  另外,移动端是HR与候选人进行一对一沟通和实现公司个性化展示(雇主品牌展示)的主要平台。

  e成推出的企业微官网、微信招聘号服务,可以让不懂互联网技术的HR在10分钟以内快速完成个性化的移动招聘门户搭建。

  通过个性化的移动端微官网,用人企业可以搭建起从移动招聘到粉丝营销的独有的移动端产品。目前,该服务基本免费。

  除了以上三点外,e成在未来还会针对C端的求职者推出基于大数据及机器学习的移动端求职和职业发展相关服务。

  在目标用户群体和商业模式上,e成和来自美国的workday有些类似。workday是一款基于大数据云计算和SaaS服务模式的人力资源管理软件,目前市值已达到150亿美金。

  和workday相比,除了传统的云端办公服务外,e成的人才精准推荐、职场大数据分析是其独有的竞争差异点。

  e成的产品线分为企业端和个人端,针对企业HR用户希望实现高效、精准招聘流程需求,e成首先推出了PC端的HR SaaS招聘服务平台。

  e成的产品开发重点主要在于对大数据、机器学习、人才推荐等相关产品架构的搭建和持续的迭代优化。e成的猎头团队对各个行业的招聘需求和招聘流程中关键差异点有深入的体认,他们在产品开发的过程中持续配合产品技术团队进行分行业(如互联网、地产、医药、传统IT、消费品等)的深度用户画像描绘以及细致的多维度匹配。

  基于资深猎头对行业的总结,e成的算法科学家设计出精准的职场推荐模型,在配合用户的行为数据不断优化推荐模型,最终达到最佳的推荐效果,大幅度提高HR工作效率。

  另外,对于不同类型的企业客户,e成产品开发、运营和服务类型的侧重点也会有所不同。

  C端产品主要为移动端产品组合,这块产品会和B端平台进行紧密的配合以实现产品线的协同效应。

  所谓“招聘1.0”,指的是51job、智联等传统互联网招聘平台所采用的模式,HR需要到平台上人工海选简历,效率较低。

  “招聘2.0”指的是拉勾网(面向互联网领域);猎聘网(面向高端人群)这类垂直型招聘平台,这些平台更偏向重运营、垂直和线下,其搜索和检索技术较为简化。

  e成的“招聘3.0”模式所构建的是基于机器学习和大数据的推荐系统,所覆盖的是全行业的精准招聘需求。目前该系统所能解决的问题有两类:

  a)解决信息不对称问题:基于大数据的智能化体系可以根据不同行业的特点建立特定行业的推荐模型。通过资深猎头的经验和机器学习系统协同进行模型的搭建,通过用户点击行为实现推荐模型的完善,最终目的是自动帮助HR找到符合岗位需求的候选人,自动帮助候选人寻找到合适的机会。

  b)解决直接沟通问题:面试之前即可通过移动端产品(微信和APP)让招聘和应聘双方建立一对一的联系,实现招聘流程中各个环节的无缝沟通,提高双方对接效率、减少无用功。

  目前阶段主要采用的是基础服务免费加增值服务收费模式,未来可探索的变现方式较多,此处仅举几个例子:

  未来e成的服务模式将会从精准高效的招聘服务延伸至HR相关的服务领域(薪酬、绩效等)并会将职场领域作为一个整体做更为深入的战略安排。

  e成在2014年10月获得了光速安振的千万美金级投资,完成A轮融资;目前,预计将会在今年完成B轮。

  e成A轮投资人光速安振合伙人韩彦表示:“互联网招聘一直以来主要沿用了媒体时代的旧模式,效率问题在很长时间里都没有得到良好的解决。e成基于人才图谱的大数据SaaS解决方案能在很大程度上帮助企业和HR经理‘开源节流’。

  “‘开源’是说,e成的服务能让企业可接触到的人才库实现成倍增长;‘节流’是说,企业通过单一平台就能够实现对人才招聘流程中各个环节的全面管理。

  “在包括人才甄别、沟通在内的多个环节上,e成的解决方案都能够做到局部系统化、智能化以及移动化。这对于企业HR的工作是很有现实意义的。这个,就是我们所说的招聘3.0。”(文/傅昊)



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