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    创新:背调公司Checkr创建动态背调监控工具以提升Uber乘坐的安全性 编者注:值得学习和参考,动态的背景调查很重要啊!国内哪家可以跟滴滴等合作起来! 目前背调都是截止调查的当天。而入职或者开始工作后的情况就很难掌握了! 现代和合规背景调查的领先提供商Checkr今天宣布了一项新技术,该技术可持续更新可能影响共乘驾驶员驾驶资格的犯罪记录。Checker Continuous Check由Uber设计,动态识别可能不合格的记录,以帮助确保驾驶员继续满足优步的安全标准。 Checkr首席执行官Daniel Yanisse表示: “ 凭借当今的按需劳动力,我们需要超越静态背景报告,进行动态筛选。通过持续检查,Checkr为共乘产业创造了新的安全标准将提供关于某人背景变化的重要见解,这可能会影响他们的工作资格。“ 优步是第一家采用该技术的公司。使用涵盖大多数新刑事犯罪的数据来源,当司机参与犯罪活动时,持续检查会向优步提供通知。然后,优步可以调查任何可能不合格的信息,例如DUI的新费用和未决费用,以确定该驱动程序是否仍有资格与Uber一起驾驶。这项新技术使优步能够在每年重新进行背景调查之间持续执行其安全标准。 “ 安全对优步至关重要,我们希望确保驾驶员持续不断地达到我们的标准,”优步安全与保险副总裁Gus Fuldner说。“ 这种新的连续检查技术将加强我们的筛选过程并提高安全性。” 最初设计用于满足共乘行业的严格要求,2018年秋季将为所有Checkr客户提供持续检查。 关于Checkr Checkr的使命是通过提高对过去的理解来建立更公平的未来。我们的平台使数以千计的客户每年能够以gig经济的速度轻松雇用数百万人。使用Checkr先进的背景调查技术,各种规模的公司都能更好地了解不断变化的员工队伍的动态,为他们的招聘带来透明度和公平性,最终为员工创造更美好的未来。 Checkr Creates Dynamic Monitoring Tool to Elevate Safety in Ridesharing Checkr, the leading provider of modern and compliant background checks, today announced new technology that provides continuous updates about criminal records that may affect ridesharing drivers’ eligibility to drive. Checkr Continuous Check, which was designed with Uber, dynamically identifies potentially disqualifying records to help ensure drivers continue to meet Uber’s safety standards. “With today's on-demand workforce, there's a need to move beyond static background reports to dynamic screenings," said Daniel Yanisse, CEO of Checkr. "Through Continuous Check, Checkr is creating a new standard of safety for the ridesharing industry and beyond that will provide critical insight into changes in someone's background that may affect their eligibility to work." Uber is the first company to adopt the technology. Using data sources that cover most new criminal offenses, Continuous Check provides notifications to Uber when a driver is involved in criminal activity. Uber can then investigate any potentially disqualifying information, such as a new and pending charge for a DUI, to determine whether the driver is still eligible to drive with Uber. This new technology allows Uber to continuously enforce its safety standards between annual reruns of background checks. “Safety is essential to Uber and we want to ensure drivers continue to meet our standards on an ongoing basis,” said Gus Fuldner, Vice President of Safety and Insurance at Uber. “This new continuous checking technology will strengthen our screening process and improve safety.” Designed initially to meet the stringent requirements of the ridesharing industry, Continuous Check will be available to all Checkr customers in Fall 2018. About Checkr Checkr’s mission is to build a fairer future by improving understanding of the past. Our platform makes it easy for thousands of customers to hire millions of people every year at the speed of the gig economy. Using Checkr’s advanced background check technology, companies of all sizes can better understand the dynamics of the changing workforce, bring transparency and fairness to their hiring, and ultimately build a better future for workers. For more information please visit: www.checkr.com.
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    2018年07月15日
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    Human-Centered A.I. is the Future of Talent Management Will A.I. eliminate my job? It’s a clickbait title most of us are now familiar with. In recent years we’ve been met with a wave of articles and soundbites — ranging from the realistic to apocalyptic — speculating as to whether A.I. will replace human jobs, take over the world, or otherwise render Us insignificant. Tesla CEO Elon Musk has even gone so far as to suggest that the volume of jobs that will be lost due to automation will create the need for a universal basic income. A fear of new technology, and of the impact that that technology will have upon the job market is not new. Technological developments that arose during the Industrial Revolution created public fear of mass unemployment (a fear that ultimately proved to be unfounded given the large number of new jobs these technologies created). Yet the narratives have never felt quite so existential before this moment. So what is different about A.I. that has so captured the public interest, and it seems, fear? It seems to lie in the idea that intelligent machines will not seek to supplement aspects of our existence, but rather, replace us entirely. Computer Scientist Subhash Kak advocates for this idea with respect to the job market in his think piece for NBC News (a piece, it is worth noting, entitled “Will robots take your job?”). The reason A.I presents a greater threat to society as we know it, he argues, is “today’s A.I. technology aims to replacethe human mind,” not simply to make industries more efficient (my emphasis). It would be naive to ignore the reality of Kak’s argument with respect to tasks requiring learning and judgement. A.I. is already replacing human decision-making in industries such as transportation and manufacturing. But are all applications of A.I. really aiming to replace the human mind in the workplace? And should they? There are other views — and other technological frameworks — to be had here. “Human-Centered A.I.” In opposition to A.I.’s “takeover” rhetoric exists a school of thought that explicitly acknowledges the benefit of partnership between humans and intelligent machines. Fei-Fei Li, director of the Stanford Artificial Intelligence Lab, calls this approach “human-centered A.I.” — a framework for guiding the development of intelligent machines by human concerns. At a high level, the goals of human-centered A.I. are as follows: A.I. should aim to enhance human thought rather than replace it A.I. should encompass the more nuanced and contextual aspects of human intellect, aided by outside fields such as psychology and sociology The development of A.I. technology should be guided by a concern for its effect on humans There are a number of cross-industry applications of A.I. that can be viewed within this partnership framework. Take, for example, the development of robots used to reduce costs, time, and human-error during surgery, allowing doctors to focus on the more nuanced aspects of the surgical process. Or, developments of A.I. in agriculture, such as Blue River Technology’s “see and spray” technique for applying herbicide only where needed, saving farmers money on herbicide and delivering a more sustainable product to consumers. But perhaps even more in contrast to the fear of a robot taking one’s job, is the increasing extent to which A.I. is being applied the field of talent management. That is to say, A.I. is being used to actually improve the workplace and the worker experience, rather than replace the worker. A.I. as a Tool for Improving the Workplace In the past several years, we have seen an emergence of companies applying A.I. to problems in talent management. From Paradox.AI’s Olivia, to Beameryand Textio, its fair to say that A.I. is on HR’s radar in a way that it wasn’t 5 years ago. What’s interesting about this trend is that unlike other industries with a stronghold in A.I., talent management has until recently been viewed almost exclusively as a “fuzzier” aspect of the business. It is an industry built on relationships, human connections, and emotional intelligence, and yet, it is being improved with A.I. To be fair, up until now a majority of A.I. solutions for talent management have focused on the more tedious and error-prone tasks around candidate sourcing and evaluation (tedious + error-prone = a perfect opportunity for automation). But there are also opportunities for A.I. to improve the post-hire aspects of the employee experience, and human-centric A.I. is the key. As the marketing world has known for years, A.I. provides a unique opportunity for scaling a personalized experience. Why would you show me the same thing as everyone else, when I’m more likely to convert if you show me exactly what I want? The same principles can be applied to the post-hire employee experience. Employees have different skills sets and motivators. If my employer places me in an environment that is optimized for my skills and motivators, I’ll stay. If not, I’ll move on. As the progression towards a digital workplace continues, companies also have more data about their human capital than ever before — who they are talking to, what they eat, when they’re online every day. WeWork is basing their business model around this data. Human-centered A.I. can unleash this data to help talent leaders create a more personalized employee experience. It is in “fuzzier” domains like talent management where human-centered A.I. shines, not just for ethical reasons, but because it provides the best user experience. At Cultivate, for example, we apply human-centered A.I. to personalize the leadership development experience for managers. Using digital communication data as a proxy for leadership behavior, we analyze and predict how managers’ actions are affecting their team, and offer suggestions for how to improve. At no point do we attempt to stand in as a replacement for a manager, or a talent leader. Rather, like a real-life leadership coach, Cultivate offers tips and suggestions that a manager can choose to take, or not. This is the kind of personal experience employees expect from their talent leaders, scaled with A.I. And it doesn’t need to stop at learning and development. A.I. also has high-potential to impact other aspects of the employee experience, from interviewing and on-boarding to performance reviews and off-boarding. Looking Forward There is no doubt that A.I. is changing the world — and the job market — as we know it. Industries will be disrupted. Jobs will be lost, new jobs will be created, some jobs will never be replaced. Ethical dilemmas will be raised. They already are. The degree of difference between aspects of human intellect and intelligent machines will become smaller. However, with careful consideration for A.I. design that creates a sense of partnership between humans and intelligent machines, A.I. isn’t a force to be feared in the workplace, but embraced. 作者:玛格丽特托马兹祖克 About Cultivate Cultivate helps companies leverage their digital communication data with A.I. to extract important organizational learning and unleash leadership potential. For more information on what we are doing at Cultivate, check out our website. 英文也比较简单理解,就不翻译了~
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    2018年07月04日
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    招不到程序员?「Talentful.ai」用 AI 建立千万名 IT 人才的数据库 来源/36氪  文/雨柔 在硅谷,招聘一个技术人员平均要花费 22000 美元。 伴随着互联网化进程,企业对 IT 从业者的需求剧增,造成数千万的人才缺口。无论在中国还是海外,技术人才招聘都是人力部门的头等难题。36氪近日接触的北美公司「Talentful.ai」想用 AI 为企业降低 IT 人员招聘成本,提高效率。   Talentful 主要关注社会招聘的第一步,即找到合适的候选人并建立联系。其难点一是人才资源难以获取,即使拿到联系方式,之后的初步沟通等工作要占用 HR 大量时间;二是招聘人员往往不懂技术,难以筛选到合适的候选人。硅谷企业招到一个程序员平均要花费 22000 美元,Talentful 希望运用自然语言处理和身份识别技术将招聘费用降到 4000 美元。   为解决人才资源问题,Talentful 利用爬虫网络检索 IT 人才的开源代码、学术文章、博客、会议议程、Twitter 坐标等公开信息,建立起了 1900 万北美 IT 从业人员的人才数据库,和数亿非 IT 从业人员信息。   为降低对 HR 从业者技术素养的要求,Talentful 会对候选人信息进行分析,建立评估指标,供招聘人员参考。当企业希望搜索到合适人才,想建立联系时,AI 系统可以自动发送定制邮件,并对邮件进行追踪和分类。   Talentful 还上线了自动内推系统,自动从员⼯的朋友圈和电⼦邮件列表中找出符合工作要求的朋友,通知员工内推,让每个公司可以有自⼰独有的人才招聘渠道。   公司正在探索进入中国市场的可能,一方面为美国企业招聘来自中国的技术人员,另一方面尝试为中国企业提供人才服务。但相较于美国,中国开发人员没那么热衷于写开源代码、参加行业活动,公开信息相对较少。Talentful 观察后认为,中国技术人才的简历大都沉淀在各大互联网招聘平台,Talentful 计划和这些招聘网站展开合作。   Talentful 创始人兼 CTO 陈嘉告诉36氪,公司遇到最大的困难在于市场推广。招聘在企业价值链上属于成本中心,企业的付费意愿较低。Talentful 开始尝试与一些大型的人力管理系统服务商合作,为其提供解决方案。   用AI 技术搜寻和匹配人才或将逐渐成为科技公司的标配。今年 4 月,AI 招聘公司 Fetcher 获250 万美元种子投资,Fetcher 从 LinkedIn、Twitter 等网站获取信息并建立数据库,目前已有近 1 亿的人才储备。中国的人工智能招聘初创企业中,猎萝卜去年拿到 1 亿元天使轮融资,Bello 今年也拿到千万元的天使轮。   Talentful 系统于 2016 年 1 月上线,以 SaaS 的形式提供服务,客户大多为中小型企业,2017 年营收约 12 万美元。   团队目前有六个人,创始人兼 CTO 陈嘉是美国埃默里⼤学 MBA,加拿⼤⾥贾纳⼤学计算机硕士,有 15 年软件行业工作经验;CEO Michael Matthies  有四次创业经历(公司曾被埃森哲、IBM 收购),曾在多个中大型公司担任⾼级销售主管。   公司正在寻求 pre-A 轮融资。  
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    2018年07月03日
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    老帖新发:向后工作法 作者:Werner Vogels   2006年 首席技术官 - Amazon.com 在我们在亚马逊使用的细粒度服务方法中,服务不仅代表软件结构,而且代表组织结构。这些服务拥有强大的所有权模式,与小团队规模相结合意在使创新变得非常容易。从某种意义上说,你可以将这些服务看作是一家大公司内部的小型创业公司。无论这些服务是外部还是内部,这些服务都需要关注他们的客户。为了确保服务满足客户的需求(不超过),我们使用一个名为“ 反向工作 ”的流程“在这个过程中,你首先与你的客户一起工作,直到你达到满足你想要达到的最低技术要求。我们的目标是通过持续,明确的客户关注来推动简单化。 产品定义过程以下列方式向后工作: 我们首先编写我们在启动时需要的文档(新闻稿和常见问题解答),然后研究更接近实现的文档。 “向后工作”产品定义流程的重点在于充实这一概念,并对我们最终要实现和构建的内容进行清晰的思考。它通常有四个步骤: 从撰写新闻稿开始。搞定它。新闻稿以简单的方式描述了该产品的功能和存在原因 - 功能和优点。它需要非常清楚并且重点突出。预先写一篇新闻稿澄清世界将如何看待产品 - 而不仅仅是我们如何看待产品。 撰写常见问题解答文档。这是我们在新闻稿提供的骨架上添加肉类的地方。它包括我们撰写新闻稿时提出的问题。您将包括其他人在您分享新闻稿时询问的问题,以及包含定义该产品的优点的问题。你将自己置身于使用该产品的人的脚下,并考虑所有你会遇到的问题。 定义客户体验。详细描述客户对产品可能做的不同事情的体验。对于具有用户界面的产品,我们会构建客户使用的每个屏幕的模拟图。对于Web服务,我们编写用例,包括代码片段,描述了您可以想象人们使用该产品的方式。这里的目标是讲述客户如何使用产品解决他们的问题。 编写用户手册。用户手册是客户用来真正了解产品是什么以及如何使用它的。用户手册通常包含三个部分,概念,操作方法和参考,它们之间告诉客户使用产品时他们需要知道的一切。对于具有多种用户的产品,我们会编写多个用户手册。 一旦我们完成了创建新闻稿,常见问题解答,模型和用户手册的过程,令人惊讶的是,您计划构建的内容有多清晰。 我们将拥有一套文件,我们可以使用这些文件向亚马逊内的其他团队解释新产品。我们现在知道,整个团队对我们正在构建的产品有着共同的愿景。 简版: 亚马逊的 CTO 透露,他们采用“向后工作”的方法,即开发一项产品采用下面的步骤。 1、写新闻稿 2、写 FAQ 3、写用户文档 4、写代码   原文: https://www.allthingsdistributed.com/2006/11/working_backwards.html  
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    2018年07月02日
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    伪程序员做的简历小工具,竟进了硅谷第一孵化器 Y Combinator 来源/ 朱英楠David “简历这个事情,我觉得就不用做了。” “你们这么好的团队做这个可惜了,应该做些高频的场景。” 对于投资人来说工具类产品已经很不性感了,简历更是低频工具。 带着这样一个不吸引人的产品,WonderCV 在硅谷通过了三位 YC 合伙人的面试,收到了录取邀请。     作为全球创业孵化器的鼻祖,Y Combinator 在 15 年间孵化出了 Airbnb、Dropbox、Reddit、Coinbase、Stripe 这些科技独角兽,整个 YC 的 portfolio 企业加起来估值已接近 1000 亿美元。 超级简历 WonderCV 是我去年学编程开发出的一款在线简历编辑器,上线 7 个月,用户以学生和 1-5 年工作经历的年轻求职人群为主,教育背景覆盖全国所有的 985/211 大学,还有超过 50 个国家的海外用户。 获得 YC 认可的故事还是那个同样的低频工具,简历,每个人找工作时即关键又痛苦的一步。     未来的工作 & 工作的未来   几乎所有的科技巨头都在布局人工智能,几乎所有的研究报告都在指向同一个未来:重复劳动会被机器所替代,人类需要从事需要创造力的工作。 自动化将会给人类带来便利和空间,但同时也会让人才市场产生一场巨大的变革。 麦肯锡的一份报告分析,中国有超过 1 亿的劳动人口需要在 2030 年之前离开现有行业寻找新行业的机会,是全球受技术革命影响最大的劳动人口大国。就业将不仅是毕业生面临进入劳动市场的问题,而是整体市场人才转型和迁移的问题。   跟正在颠覆人类劳动力的智能科技相比,求职找到工作的技术可以说是非常古典了。 找工作的痛苦不仅是因为职位变化快、信息不透明,更是因为找工作能够动用的所有工具,包括Word、Email、招聘网站,都发明于上个世纪。     可怕的是,在过去几十年间的科技革命中,这些工具不仅没多大变化,而且丝毫没有被淘汰的趋势。在移动互联网时代的洗刷下,也只是出现了更多的付费内推、虚假招聘、和刺激焦虑的知识变现。 发现这个问题的不仅是我们。 每年,YC 会推出一个“我们想投的创业想法”系列。在今年的想法里,出现了 “Future of Work” 这一项。     YC 认为,科技一定会改变人类和工作之间的关系,所以一定会出现可以帮助人应对求职上的变化的产品。 尽管和 YC 不约而同看到了时代性的机会,但在工作和人之间有无数个细分步骤可以优化和切入。在写简历,找职位,投递,面试,入职,后续的培训和提升中,我们选择了最能够标准化成为产品的,简历。 在“在行”上帮助了100多位学员解答求职问题后,我发现所有人共同的痛点和问题都在简历身上,从学生到10年经验的求职者,大部分都对写简历一知半解,不知道应该写什么在简历上,如何展示自己的能力和价值。 而市场上又充斥着大量不专业的误导信息:     于是很多人只能更痛苦的的搜索有用信息,硬着头皮写简历,然后带着不确定海投职位,陷入 “海投-没有回信-自我怀疑”的恶性循坏。 市场上其实有很多 ATS 简历筛选系统是给 HR 服务的,却没有任何工具是给信息本就缺失的求职者反馈的。迷茫的写简历、投工作,迷迷糊糊的被拒绝或者石沉大海,甚至连拿到 Offer 也不知道是因为什么。 为了给求职者拨开迷雾,我们开发了 超级简历 WonderCV。     从教人写简历的专业攻略,到自动化引导模板,每个模块都根据不同的情况给出详细的贴士和案例。写好后自动排版,并且通过自动优化简历的机器人来检查更多容易出现的简历问题,从内容篇幅到标点符号,提示求职者需要注意的各种“坑”。 最近又陆续上线了自动翻译生成中英文简历,求职信模板和邮件投递这些功能,把专业的引导全部产品化,通过降低 HR 和求职者之间的信息不对称,大大提高了求职者获得面试的几率。       YC 的投资逻辑 YC 每年有 2 期,如今每期都会有 7000 多个项目申请,最终 100 多个项目入驻,录取率约为 1.6%。许多早期进入 YC 的创始人都会开玩笑说,进 YC 已经比进哈佛还难,换做是今天他们也不一定能进。 面对这么多申请项目,YC 的筛选标准和传统 VC 相比,更在乎的不是风口、流量、资源,而是更基本的: “Make something people want.”   |  贴近用户,剔除伪需求   YC 长达 30 多个问题的申请表格里,有 6 个是与创业 idea 相关的,比如 “你是否有相关的行业经验?”,以及 “因为市面上没有你们的产品,用户正在用什么其他的方法解决你想解决的问题?” 其实这些问题的核心是辨认伪需求。 Dropbox 是 2007 年暑期的 YC 项目,提供在不同电脑/平板/手机上文件同步和协作的解决方案,今年 3 月纳斯达克上市,目前市值约 120 亿美金。 但在早期,Dropbox 不断被投资人质疑产品的可行性,因为市场上有着无数竞品,但用的人寥寥无几,大部分人还是用 U 盘和邮件在传文件。 为了验证用户需求,Dropbox 做了一个 4 分半的产品演示,详细展示了 Mac/Windows 之间无缝、实时的文件分享。这段视频上线后的几周内,就成功带来了 7 万个测试用户,充分证明了 Dropbox 所瞄准的需求,也顺利帮助他们获得了红杉资本的 A 轮投资。     WonderCV 和 Dropbox 碰到的问题很类似:市面上有无数个写简历的产品,但绝大多数人还是在使用 Word 编辑简历,为什么会有人用我们的产品? Word 的短板明显:功能繁多,排版耗时,而且手机上很难用。而大部分的“简历网站”,却都是以卖 Word 模板为主。 对于已有很多产品服务的需求,10 倍以上的效率提升才会对用户有意义。 所以 WonderCV 要成为 Word 的替代品,需要做到比用 Word 写简历好用 10 倍。 这也让我们从一开始就意识到,要挖掘很多 Word 没有做到的东西,把他们做到极致。   比如自动排版。在 Word 里面用户经常花大量时间把内容调到一页纸的长度,我们用一个按钮自动化了这个过程,也是至今最受欢迎的功能之一。   还有简历内容自动检查。很多人会在简历上写无用的信息,却遗漏掉一些 HR 最在乎的关键点,WondeCV 都会自动提示:   加上人工智能,通过语义识别提示使用者,哪些语句有优化空间:   在手机上也可以使用这些功能,并且写完简历无需下载、跳转,就可以直接发送邮件出去,或者分享到微信中。 怎么知道我们做的这些事情是否解决了用户痛点? 一方面是用户提供的直接反馈,另一方面我们持续在做 NPS(净推荐值)调研:   在最注重用户体验的互联网行业里,NPS 的平均水平大约是 48 分,苹果的满意度是 65 分,而 WonderCV 的用户满意度达到了 68 分: 这个分数意味着 8 成的用户都会给 WonderCV 打 9 - 10 分成为推荐者,而我们最常收到的用户评价不是满意,而是惊喜。   寻找真正解决问题的方案 今天估值超过 310 亿美金的 Airbnb,是全球估值最高的未上市互联网公司之一。2009 年冬季,在 Airbnb 入驻 YC 的时候,发现在纽约的租房订单增长异常的缓慢,原因是这些房子的照片都是用户用手机随便拍的,所以没有人愿意租。 YC 创始人Paul Graham(人称“PG”)当下抛出了一个完全无法想象的解决方案:让整个Airbnb团队飞到纽约,租一套专业的摄影设备,挨个帮这些房主拍照发到网上。 当 Airbnb 的团队这么做之后,效果是颠覆性的:   几周内,Airbnb 在纽约的营收翻倍,并在第二年发起了一个全球范围内的“摄影师计划”,从 2010 年的 20 个摄影师一路发展到 2012 年的 2000 个摄影师。 今天在 Airbnb 上的大部分房源,都是由专业摄影师团队拍摄。   Airbnb的收入在摄影师服务推出后大幅上涨,转化率提高了2.5倍,平均一个业主每周可以多得$1,025美元的收入 这种做法其实就是 YC 最经常给出的一条建议:Do things that don’t scale. 我对这句话的理解是不要过早的去扩大规模,而是贴近问题,去寻找真正的解决方案。 在 WonderCV 上线之后,我们对这个问题思考了很久:   如何才能让简历获得更高的面试率,以及面试通过率?   和 Airbnb 一样,WonderCV 需要在一个两端市场里提高促成的效率和概率,将 HR 想看到的信息过滤出来,通过帮助用户提升简历质量,让招聘方更愿意提供面试机会。 面试结果是由招聘方决定的,所以我们找到 40 多个在各大互联网企业和 500 强的HR、业务招聘负责人和猎头,花了 2 个多月时间展开了访谈和调研。通过把各式各样的简历展示给他们,然后进行打分、排序,观察和访谈他们是如何对简历进行筛选的。   结论很快就出现了:信息充分、排版简洁的简历更容易获得面试机会。   HR 对简历的最大诉求是 “快速找到信息”。很多 HR 甚至告诉我们,希望收到的简历都长一样,筛选候选人就可以更高效。 “如果同样的信息固定出现在简历的某个地方,比如所有的学校和公司名称在左边,所有的日期在右边,那么筛选时就方便多了,也不容易遗漏关键信息。” 猎头的痛点更为明显,许多猎头公司会直接将候选人提供的简历废掉重写,花费大量的人力复制黏贴简历内容到统一的专业简历模板中。 这让我们从一开始就放弃了设计模板,只提供一套专业的简历排版,引导求职者更关注简历的内容,这样为招聘方提供了更多便利,也让我们的用户获得了更多成功的面试。 我们产品推出后受到了大量 HR 和猎头的好评和推荐: 尽管一部分求职者还是会因为模板 “太简洁”“性冷淡” 而流失,但使用 WonderCV 的用户都得到了非常好的求职结果,最终提高了用户满意和忠诚度。 从大学生找实习,应届生找全职工作,海归回国/海外就业,工作几年后的涨薪跳槽,我们从各个渠道获得了非常完整且一致的认可   |  懂技术的创始团队   名校、大公司、创过业、有过失败经验,这些是投资人给我的标签和加分项,而团队集合了求职、招聘、咨询、IT 行业的专业人才,也让我们更有说服力。 2016 年底,我跑去从零开始学编程。很多人觉得我有病,得治。好几次聚会上会有朋友把我拉到一旁,劝我就算不想做 PE 了也可以试试 VC,或者去 BAT 工作,积累一些人脉和资源,对创业更有用,别学编程了,瞎折腾。 但我全当了耳边风。 因为从看得懂一点代码那一刻开始,我就明白了懂技术的重要性。   创业早期的产品几乎天天都在变,创始人如果缺乏对技术框架的基本理解,对开发的所有决策的判断力就等同为 0,这样创业很容易让一个“小错误”影响进度。时间成本和弯路对于大企业里的小项目可能无所谓,但对于创业公司来说,基本上就是生和死的区别。   懂技术对我们带来最大的好处,就是少走弯路。而另外一个好处,就是不用招太多人。WonderCV 现在有网站/ iOS / Android / 小程序等全线产品,而我们的技术团队只有 5 个人。   当然,这和我所学的编程语言关系也很大。我们的产品是用 Ruby on Rails 开发的,有大量 YC 项目和知名互联网公司也是使用 Ruby ,包括 Airbnb、Twitter、Kickstarter、dribble、Shopify、Groupon、Hulu,以及刚被微软以 75 亿美元收购的 GitHub。     PG 曾在一篇博客中提到,创业公司选择的开发语言,在一定程度上直接影响了公司的文化,这也是我非常认同的。因为大公司使用的语言(如PHP、Java)会很容易招来习惯在大公司工作的人;而跟 Ruby/Rails 类似的全栈框架(Python/Django、JavaScript/Node.js)则会吸引到更多学习能力和上进心更强的开发者。   早期团队中加入的每一个人我们都希望具有这样的“开发者”精神,并且热爱我们的产品。目前我们的 4 个暑期实习生有 3 个都是 WonderCV 的忠实用户,其中 1 个用超级简历拿到了滴滴的产品实习 offer,但是却选择了加入我们。   我们正在招募更多人才,技术、产品、运营,如果你有一技之长,愿意和我们一起把更好用的产品带到世界的各个角落,那就用 WonderCV 写好简历,直接点击投递按钮,发送到hr@wondercv.com 的邮箱吧。   期待你的加入。   |  谢谢 YC 创业的成功率可能只有 1%,但对于那 1% 的人,他们的成功率是 100%。 作为被 1.6% 录取率的 YC 认可的团队,我们将用简历工具开始重写人和工作的关系,帮助更多人“无痛”找到自己喜欢的好工作,并且会继续花尽所有精力将自己变成那 1%。  
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    2018年06月26日
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    前谷歌首席人才官创立的神秘HR科技公司Humu周年总结 原文标题:科学、机器学习和爱的一周年 文| Wayne Crosby 来源|HUMU 背景介绍 Humu创始人之一拉斯洛·博克(Laszlo Bock)是前谷歌SVP(首席人才官),曾写过商业畅销书《重新定义团队:谷歌如何工作》,首度揭秘谷歌颠覆工业时代模式的人才和团队管理的核心法则。本书荣获《纽约时报》畅销榜第一名和Business Insider 2015最佳商业书籍。 本文作者兼Humu联合创始人之一韦恩·克罗斯比2000年毕业于美国亚利桑那州立大学,拥有长期从事软件工程师的丰富经历。并于2007年作为联合创始人创办了Zenter。同年Zenter被Google收购,韦恩也开始为Google文档提供产品展示。在谷歌的这些年,韦恩经手了多种多样的产品,从生产力,到社交、机器学习等等。他在谷歌担任的是HRVP(人力资源副总裁),并在那里找到了帮助人们和团队实现其潜能的激情。2012年,他获得了 Great Manager Award 奖项。2017年,韦恩从谷歌离职,作为联合创始人创办了Humu并工作至今,致力于通过科学和机器学习让人们工作地更好。 Humu是由拉斯洛·博克、韦恩·克罗斯和杰茜·卫士登于2017年共同创办的人力资源科技公司。此前大众并不清楚这家公司具体在开发的产品。直到最近,韦恩·克罗斯为Humu写了一篇周年总结,从本文,我们可以窥见Humu致力颠覆人力资源行业的野心与宏图。 今天标志着Humu团队的一个重要里程碑。 这是十二月以来,开发和部署行为改变技术的高潮。这项技术可帮助人们实时工作,更快乐,更高效地工作。它还为公司下一阶段设定了指南针,我们将继续致力于为所有人创造更好的工作环境。 虽然我们在成长过程中保持初心不变,但今天我们正在庆祝: 由Index Ventures(系列A)和IVP(系列B)牵线,Humu已筹集超过4000万美元的资金,我们正在努力加速扩展我们的平台并确保其跨越国家,公司和文化。 Humu已将Danny Rimer(Index Ventures)和Somesh Dash(IVP)纳入我们的董事会。他们的专业知识不仅有益Humu团队,而且也有利于我们每一位合作伙伴及其员工。 Humu的技术使企业领导者能够衡量什么是重要的(并且仅仅是重要的),并且利用人们的分析(以及一点点爱)来推动人们成为他们最好的自己。游戏的结局?更高的生产力,大大降低流失率,以及从内到外和自下而上建设的更快乐,更有能力的公司。 尽管我们仍处于地下状态,还是有超过20%的财富100强员工询问Humu的产品是否适合他们的团队。仅在过去几个月中,我们就已经和一些规模在150到65,000之间的公司达成了合作,这些公司都是以人为本的领先企业。 在Humu的投资者,团队和全球合作伙伴的支持下,我们展望了一系列永远改变人们工作方式的产品,以更好地引导我们的核心理念。 我们相信工作可以而且应该对每个人都更好,无论他在什么地方。我们花更多的时间工作,而不是做其他事情。这种经验应该(而且可以)更有意义,更有影响,更有成效。无论在任何角色,任何职能,任何级别,我们都可以不断学习和成长,并且被做同样的事情的人包围。做这件事我们可以很开心。 我们相信以人为本。技术可以做很多事情,但是当涉及复杂,微妙和深刻的个人问题,如多样性,薪酬和发展时,任何一种算法都无法完成任务。当我们开发产品时,我们以人为本,将数十年的人类行为研究与最新的机器学习结合起来,帮助企业以一种理解,不偏不倚和尊重隐私的方式实现积极的文化变革。 我们认为人力资源方面的数据革命就在此刻。分析已经改变了运营方式,然后改变了营销方式,现在改变人力职能的时机已经到来。我们相信CHRO可以成为他们自己的幸福实验室的科学家,拥有人类科学和实时反馈循环,不断提高表现。 这就是Humu着手的地方。它是在恰当的时间,通过正确的人员了解正确的行动,以实现积极的改变。利用科学和数据向领导者表明,更快乐的员工更富有成效,更多地致力于公司目标,坚持更长时间,并且更加关注学习和工作中的成长。  
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    2018年05月03日
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    不一样的角度来看待科技的发展:I was wrong. Too much tech is ruining lives 作者:Vivek Wadhwa     Distinguished Fellow at Carnegie Mellon University College of Enginee   Just four years ago I was a cheerleader. Social media was supposed to be the great hope for democracy. I know because I told the world so. I said in 2014 that no-one could predict where this revolution would take us. My conclusion was dusted with optimism: a better connected human race would find a way to better itself. I was only half right: nobody could indeed have predicted where we have ended up. Yet my optimistic prognosis was utterly misguided. Social media has led to less human interaction, not more. It has suppressed human development, not stimulated it. As Big Tech has marched onward, we have regressed. Look at the evidence. Research shows that social media may well be making many of us unhappy, jealous and – paradoxically – antisocial. Even Facebook gets it. An academic study that Facebook cited in its corporate blog post revealed that when people spend a lot of time passively consuming information they wind up feeling worse. Just ten minutes on Facebook is enough to depress – clicking and liking a multitude of posts and links seems to have a negative effect on mental health. Meantime, the green-eyed monster thrives on the social network: reading rosy stories and/or carefully controlled images about the social- and love-lives of others leads to poor comparisons with one’s own existence. Getting out in the warts-and-all real world and having proper conversations would provide a powerful antidote. Some chance! Humans have convinced themselves that ‘catching up’ online is a viable alternative to in-person socializing. And what of consumer choice? Don’t book your next city break via Google. Research shows that a typical search for a family vacation begins with “the best hotels in…” or the “top ten hotels in…”. Yet these searches return paid-for links from big identikit hotel companies and well-funded broker websites. Local bloggers, like the guy in Jaipur or the girl in Paris who make it their job to suggest the most interesting stays, don’t appear until search page ten (AKA nowhere). Discovering real places, recommended by locals and run by real people, got a lot harder in the internet age. Guidebooks used to do the job, but few buy them anymore. We are becoming unthinkingly reliant – addicted – to ease-of-use at the expense of quality. We are walking dumpsters for internet content that we don’t need and which might actively damage our brains. The technology industry also uses another technique to keep us hooked: feeding us a bottomless pit of information. This phenomenon’ is the effect Netflix has when it auto-plays the next episode of a show after a cliffhanger and you continue watching, thinking, “I can make up the sleep over the weekend.” The cliffhanger is, of course, always replaced by another cliffhanger. The 13-part season is followed by another one, and yet another. We spend longer in front of the television yet we feel no more satiated. When Facebook, Instagram and Twitter tack on their scrolling pages and update their news feeds, causing each article to roll into the next, the effect manifests itself again. Perhaps we should go back to our smartphones and, instead of playing Netflix or sending texts on WhatsApp, use their core function. Call up our friends and family and have a chat or – better – arrange to meet them. Meanwhile, Big Tech could carve an opportunity from a crisis. What about offering a subscription to an ad-free Google? In return for a monthly fee, searches would be based on quality of content rather than product placement. I would pay for that. The time-savings alone when booking a trip would be worth it. Apple pioneered the Do Not Disturb function which stopped messages and calls waking us from sleep, unless a set of emergency-criteria were met by the caller. How about a Focus Mode that turned off all notifications and hid our apps from our home screen, to ease the temptation to play with our phones when we should be concentrating on our work, or talking to our spouses, friends and colleagues? In the 1980s, the BBC in Britain ran a successful children’s series called Why Don’t You? that implored viewers to “turn off their TV set and go out and do something less boring instead”, suggesting sociable activities that did not involve a screen. It was wise before its time. The TV seems like a puny adversary compared to the deadening digital army we face today.   This is based on my forthcoming book, Your Happiness Was Hacked, which will show you how you can take control and live a more balanced technology life. You can pre-order the book, coauthored with Alex Salkever: https://www.amazon.com/Your-Happiness-Was-Hacked-Brain/dp/1523095849
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    2018年04月30日
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    电子签名公司 DocuSign 上市,首日股价大涨 37% 图片:TechCrunch 电子签名公司 DocuSign 于当地时间周四晚以每股 29 美元价格登陆纳斯达克(股票代码为“DOCU”),并筹集到 6.29 亿美元资金。 DocuSign 的上市首日开盘价为 38 美元每股,当时股市收盘后,该公司的股价达到 39.73 美元,大涨 37%。 DocuSign 于 3 月 28 日公布招股书,并于 4 月 17 日对其进行了更新,预估公司股价在 24 至 26 美元每股之间,本周早些时候,DocuSign 又将预估价调整至 26 至 28 美元每股之间。 这一价格使得该公司在上市前夕的估值达到 44 亿美元,高于其 最近一轮私募融资(2015 年)的 30 亿美元。 总部位于旧金山的 DocuSign 成立于 2003 年, 在 15 年里已经筹集了超过 5 亿美元资金 。 DocuSign 与 HelloSign 和 Adobe Sign 等公司竞争,但许多大公司都是 DocuSign 的客户,比如 T-Mobile、Salesforce,摩根士丹利和美国银行。     来源:动点科技
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    2018年04月28日
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    硅谷产品:AI招聘管理工具Hiretual 发布3.0版本,加强候选人参与 Hiretual 是一个非常棒的招聘工具,具有很多独创性和领先性,刚刚发布的3.0版本,使其功能更加强大,背后的核心是AI的驱动,技术的驱动。这个方面非常值得国内的招聘类Sourcing类工具学习,在技术上的更多投入,使其更加智能。前几日HRTech Geek 极客大奖评选中有将近25家类似的AI招聘产品或者机构参与,核心基本都是通过AI人工智能来解决招聘的难题,出发点是从各个维度来帮助企业。 相信Hiretual 也给到了不少启发,我们再次介绍3.0的新版本给大家。 Hiretual 的创始人也是HRTechChina的朋友,在去年中美人力资源科技高层论坛中也分享了他对于技术帮助招聘,帮助企业获取优秀人才的想法和做法,促使他开始了这块的创业。 Hirtual在美国招聘主流市场有着非常好的口碑和影响,收获了大量的用户,同时Hiretual 去年也完成了A轮的融资。 Hiretual Ventures Into Candidate Engagement With Version 3.0 Launch     Hiretual是一个招聘工具,被称为招聘人员或源头“最好的朋友”。创始成员  Ninh Tran和联合创始人  Steven Jiang与我们一起创建了这个工具。他们会自豪地告诉你“Hiretual是由招聘人员为招聘人员建造的。”Hiretual 可以利用AI Sourcing在20多个平台上进行搜索,协助构建布尔搜索字符串并找到候选联系人信息。   3.0版刚刚发布,增加了一些增强功能,为这个已经非常强大的平台增添了更多价值。   从第一个版本开始,我一直是这个工具的使用者,我注意到为了让招聘人员的工作更轻松,我们发现了大量的新功能。 新功能的亮点  合作 添加招聘经理 - 该功能允许将招聘经理添加到Hiretual内创建的项目中。 可定制的工作流程 - 候选流程的所有阶段都可以根据用户的喜好进行定制,并与招聘团队共享。 电子邮件集成 - 目前,电子邮件集成可用于Gmail和Outlook。电子邮件也可以代表Hiretual内的招聘经理发送。 优点:可以与招聘团队共享采购进度; 这可以为流程创建一个协作方法。最后,可自定义的工作流程可以就招聘经理与招聘人员或招聘人员之间的来源候选人的状态进行最新沟通。 AI采购 24/7 - AI Sourcing功能可以在幕后执行跨多个平台的连续搜索。 随着时间的推移会更好 - 人工智能将继续学习如何根据用户的反馈改进未来的搜索。 速度更快 - 搜索结果在几秒钟内即可获得,而之前的版本大约需要30分钟。仪表板上的一节显示利用AI采购功能节省的时间。 优点:在审查候选人时,用户可以选择“合适”或“不适合”。“基于用户输入; 人工智能将使用这些数据来提高搜索结果的性能。 此外,通过24/7不断进行的搜索,招聘人员和采购人员在采购过程中可以提高工作效率。 Engagement 安排电子邮件 - 用户可以安排电子邮件在指定的日期和时间发送给候选人。这些电子邮件是完全可定制的,可用于创建模板以供将来使用。 自动跟进 - Hiretual允许发送多达五封后续电子邮件。此外,如果候选人在第五次跟进之前回复完成; 剩下的电子邮件将不会被发送。 培育活动 -可以为发送给一组候选人的电子邮件创建培育曲目(培育活动)。此外,可以根据各种候选人称呼的偏好来选择个人令牌。例如,仅限名字,或全名。   好处:能够聘用Hiretual平台内的候选人可以消除从多个系统工作的需要。培育电子邮件可以按照以下条件进行分类:可以预先选择:电子邮件未打开,电子邮件打开但未回复,电子邮件未回复。 其他特性: 报告 招聘经理可以跟踪他们团队的项目,候选人和采购渠道的进展情况。 人才群体 以将多个候选人添加到人才群组中,然后可以使用这些候选人创建培育跟踪。 教程视频 Hiretual 教程视频可用于指导新功能。大多数视频只有几分钟的时间。 Hiretual为个人和采购团队提供lite(免费)和高级版本。 他们最近为免费用户提供的升级是在2018年2月,当时我们将免费联系信息请求的数量增加了800%。现在您可以每周获得多达10人的联系信息并查看30个个人资料洞察。 我希望每个人都喜欢在使用最新版本的时候采购和寻找他们的猎物!   作者:Tangie Pettis 作为Talent Acquisition领域屡获殊荣的创新思想领袖,Tangie Pettis已经在国内一些最知名的公司和组织中担任战略招聘业务合作伙伴超过19年,其中包括Enterprise Rent-A-Car,家得宝(RPO),DaVita,Charlotte Russe,Aeropostale和范德比尔特大学医学中心。
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    2018年04月25日
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    人才招聘AI巨头入场:Google前搜索专家成立Eightfold.ai公司,获得超过80多个专利,2400多万美金的投资   Google前搜索专家Ashutosh Garg,联合Facebook新闻推送团队的Varun Kacholia,共同成立Eightfold.ai公司,致力于融合检索与人工智能技术,变革人力资源行业。团队声称拥有80多个专利,已获得Lightspeed Ventures和Foundation Capital超过2400万美金的投资。 Eightfold (fka VolkScience)是行业的第一个人才智能平台,为企业建立,以整体的方式处理人才的获取和管理。 平台上有三大支柱: *首先,我们相信人是每个企业最大的资产,我们想把他们放在中心。 我们将企业内所有人的数据(从申请人到校友)聚集在一起,这些数据目前被广泛应用于许多不同的解决方案中。这成为每个企业最丰富、最全面的人才网络。 第二,我们使用数据来提供人们能够做什么,而不是他们过去做过什么。这使得企业能够更有效地将人们与合适的机会匹配起来。 最后,利用AI平台不断从企业和个人的表现中学习,预测未来的角色、表现和职业选择。 Eightfold.ai已经拥有超过100名客户在不同行业中使用其工具。 据一份声明称,其软件迄今处理了超过2000万个应用程序,其客户响应率比行业平均水平提高了700%,同时将筛选成本和时间减少了90%。       Eightfold (fka VolkScience) is industry’s first Talent Intelligence Platform, built for enterprises, to address Talent Acquisition and Management in a holistic fashion. Platform is built with three pillars in mind:  * First, we believe that people are every enterprise’s greatest asset, and we want to put them at the center. We aggregate all people data within an enterprise - from applicants to alumni - which is currently siloed across many different point solutions. This becomes the richest & most comprehensive Talent Network for each enterprise. * Second, we use data to provide intelligence on what people are capable of doing instead of just what they have done in the past. This allows enterprises to more effectively match people to the right opportunities. * Finally, using AI the platform continuously learns from enterprise and individual performance to predict future roles, performance and career alternatives.
    硅谷
    2018年04月18日
 Hotline: 021-31266618   Email:hi@hrtechchina.com