贾楠
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最近和几个猎头朋友聊天，发现一个有意思的现象：大部分人筛简历的时间，花在了"确认这个人行不行"上。但很少有人想过一个问题——"行不行"的标准到底是什么？一个真实的例子：客户要招"数据治理专家"，猎头推了一个博士，20年经验，做过AI安全和大模型。简历很漂亮。客户面完说：不太对。猎头回去复盘，发现这个人的核心能力集中在AI安全，JD要求的"数据治理"在他简历里只占不到5%。但筛选的时候，看到"博士""20年""数据治理"这几个关键词，就下意识标记为匹配了。另一个她没重点推的候选人，本科，能力结构反而是"金融背景+解决方案经验"，刚好是客户双重需求的交集。这不是个例。人脑筛选简历有几个很难克服的问题：第一，光环效应。看到高学历、大厂、长经验，会本能地加分。但这些标签和能力匹配之间，隔着一条河。第二，疲劳效应。筛到第30份的时候，注意力已经明显下降。不是态度问题，是生理限制。第三，确认偏误。看到第一个"还不错"的人之后，后面的人都在和第一个人比，而不是在和JD比。最近在做甄简单，一个AI简历匹配工具。我们的核心发现是：关键词匹配和语义匹配，是两件完全不同的事。"有数据治理经验"和"主导过企业级数据治理项目"——关键词匹配会认为两者都匹配，但语义匹配会给后者高得多。不是AI比人聪明，是它对每一份简历的判断标准是稳定的、一致的、可量化的。我们没有在追求"更快"，一份简历AI分析也要20-30秒，和人工仔细看一遍差不多。我们在追求的是"更稳"——第1份和第200份用同一个标准。另外还做了一件事：自动提取简历的能力标签。大模型、联邦学习、网络安全、金融行业……不是手动标注，是AI从内容里结构化提取。这样人才库就从"一堆文件名"变成了"可检索的能力画像"。还有简历验真，能识别其中的风险点。这些东西不复杂，但我们觉得可能是招聘行业一个值得认真对待的方向。猎头和HR朋友们，你们筛简历的时候，有没有遇到过"看的时候觉得行，推完发现不对"的情况？评论区聊聊。
发布于 北京
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