比爾·蓋茨的前技術顧問和Bing高管一起做了一家招聘公司
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原標題：重新定義人才：比爾·蓋茨的前技術顧問和 Bing 高管一起做了一家招聘公司
文/江江
來源：硅兔賽跑（ID：sv_race）
最近，招聘賽道蠢蠢欲動。BOSS直聘 2020 年平均 MAU 達到 1822 萬，成為唯一一個登上 QM 年度增長榜單的招聘類 APP，并計劃今年赴美上市。
而在此之前，中國的招聘賽道一直都不溫不火，低頻、周期長、閉環難是這個行業逃不掉的痛點。
從獨立設備數來看，中國招聘賽道的三巨頭依次為智聯、前程無憂和 BOSS直聘。而除了 BOSS直聘通過“直接與老板談”的模式，其他兩家都是傳統的簡歷投遞類招聘方式，依靠平臺流量撮合供需雙方。包括使用軟件時，應聘者也得自己填寫關鍵詞才能獲得平臺相應關鍵詞下的流量。
這種對應聘者主動性要求極高的模式對于招聘初級員工來說是有效的，因為他們會努力爭取機會，而經驗豐富的人才簡歷往往很少出現在這類招聘平臺，高級人才稀缺難招是市場的一個痛點。
在國內，這種問題一般靠人力搜尋解決。當然，中國還處于人口紅利期，一方面，人才供應量大，尤其是對于頭部公司而言；另一方面，人力成本相對較低，用工具取代人力的時機尚未成熟。
美國的情況恰恰相反，攀升的人力成本和放緩的互聯網增長速度加速了工具取代人力的步伐。
Seekout 就是一個解決上述招聘問題的工具。
簡歷定義不了你，全網大數據才可以
2016年，Seekout 只是一個叫做Nextio的職業消息平臺，類似于 Linkedin，靠收取用戶之間的聯系費賺錢。
但 Seekout 產品的核心功能并沒有起飛，反而是一個叫做“職業洞見（career insight）”的功能引起了用戶的關注，職業洞見能綜合分析全平臺數百萬份簡歷，告訴用戶，如果你想從事某個職業，或者想進入某個公司，應該在什么階段做什么準備。
圖源：Seekout似乎在職業領域，相比于發消息給別人，大家其實更關注那些水面下的信息（uncovering information），當然，也包括水面下的人。
所謂“水面下的人”，指的是那些簡歷沒有廣泛流入 HR 手中，甚至在任何招聘平臺都搜不到他的相關信息，卻具有極強的業務能力，且各方面都與一些難招的崗位 JD 非常契合的人才。
招聘這類崗位人才往往令職業 HR 頭疼不已，因為他們大部分只能靠投遞的簡歷或者招聘網站搜羅候選人，候選人來源相對局限。
但相比職業 HR，作為資深技術人員的 Seekout 創始人尋找上述人才的路子廣得多。CEO Anoop Gupta 是斯坦福大學教授，Gupta 本人同時還是比爾·蓋茨的前技術顧問，在微軟呆了 18 年，CTO Aravind Bala 是前 Bing 的高級工程師，也是搜索引擎發展主要的推動者和領頭人之一。兩人都在 AI、自然語言和搜索引擎方面有著極其深厚的積淀，光是這些方面的專利，他們倆加起來就有 200 多個。
Seekout的聯合創始人Anoop Gupta和Aravind Bala，圖源：Geekwire好的工程師一定會在網上留下自己的“腳印”，即代碼、專利和論文，畢竟他們以寫代碼為生，并靠專利和論文證明自己的實力。
Gupta 說：“網絡上公開的個人資料大概有 4.3 億份，而 Github 上由項目參與和瀏覽痕跡組成的個人資料也有 2500 萬份。”這大大拓寬了 Seekout 搜尋人才信息的思路。
因此，在 2017 年，創始人們決定轉變產品的主要功能，做一個特別的招聘平臺，專長于招聘兩種人：
1）簡歷未廣泛流入 HR 手中卻擁有很強能力的人才
2）多元化人才
第一種人才很好理解，而第二種人才則脫胎于美國的多元化社會，Seekout 旨在幫助科技公司招聘到那些能力與崗位匹配卻因為人種、性別、學歷受到歧視的人才。
由此，Nextio 就變成了 Seekout。在某些方面，Seekout 的路徑與 Slack 相似，后者的起源可追溯到用于開發在線游戲的內部通信工具。游戲沒了，但 Slack 留下了。
在原有簡歷數據與分析的基礎上，Seekout 全網搜羅人才相關的公開數據，來源包括 Github、學術期刊、專利清單、各種校友名單、Linkedin、各大公司網站、個人自建站等等。
以搜集的數據為基礎，Seekout 會使用自然語言（NLP）和機器學習（ML）來分析每位候選人的專業程度，為每位潛在員工建立 360 度視角，涉及 20 多種過濾條件，其中就包括區分人才的自建簡歷和實際表現，前者來源于 Linkedin 等平臺，而后者主要從 Github 、專利、論文、人生經歷等事實中尋得，最終大大擴展了可用的人才庫。
經過一番搜羅和加工，Seekout 會得出關于候選人的綜合結果，這個結果會很復雜，但是它同樣也更立體地展示了候選人是什么樣的，從而提高候選人的匹配度，使招聘更加高效。即 Gupta 所說的“全面地去看一個人”（Looking people as a whole）。
Seekout 根據公開簡歷生成的“人才洞見”看板，圖源：Seekout始于招聘，不止于招聘
對于公司來說，使用 Seekout 能招到在其他平臺招不到，甚至不會出現的人，有位 HR 曾對創始人說：“通過 Seekout，我能看到成百上千個在 Linkedin 上見都沒見過的候選人，尤其是在招女性工程師經理的時候，Seekout 極其強大。”
而且，由于 Seekout 對人才的立體分析，通過 Seekout 招的人與崗位更加匹配，也具有更低的離職率。
但除了招聘，企業在人力上還有許多訴求，比如激發員工潛力和提高員工留存率。
關于現有員工，Gupta 分析道：“很多企業的管理層并不了解自己現有的員工，盡管管理者與他們朝夕相處，尤其是最近時期的進步與貢獻。”因此，Seekout 實時更新的人才大數據庫又能派上用場——它會給到企業員工實時的貢獻數據，包括企業內貢獻，也包括在 Github 平臺的產出，以及學術論文的發表情況，讓企業及時、全面、立體地了解自己的員工，以及時調整人才策略，發揮員工最大潛力，提高人才留存率。
圖源：select software reviews對于 HR 來說，使用 Seekout 不僅能幫他們更好地完成招聘工作，還能夠幫助他們真正從技術上融入候選人的世界。在科技領域招聘工程師有個極大的難點，即 HR 對候選人的專業知識不夠了解，從而影響到對整個人綜合匹配度的判斷。Seekout 的分析工具能引導 HR 解決這一問題，從而增強 HR 的職業競爭力。
同時，得益于其龐大的數據來源，Seekout 給到的候選人聯系方式也不僅僅是郵箱，這意味著 HR 有可能與候選人擁有更加私人的關系，對 HR 來說，這可是一項優勢。
對人才來說，Seekout 不僅能給予大家更多更合適的機會，同樣可以給到更實在的職業規劃建議，并與同行建立更多聯系。
至此，得益于完備的人才數據庫，Seekout 正在使自己一庫多用，不僅僅致力于做好“招聘”這一件事情，也在全面布局提高人力產出、員工留存與職業生涯規劃等與“人才”相關的其他方面，從招聘開始，沖向“人才”的終點。
正如 Gupta 所說：“關于人才，我們一定是最好的搜索引擎。”而“人才”無疑是在下次科技變革之前，大家公認的現代企業最重要的資產——Seekout 扼住了企業命根，擁有無窮的想象力。
為什么 Seekout 勝出了？
如果判斷一家 SaaS 公司好不好？增長率是一個重要的衡量指標，投了 25 年 SaaS 公司的投資人Rory O’Driscoll 曾說過：“最優秀的 SaaS 公司年增長率一般會是上一年年增長率的 80% 到 85%。”
以 Rory O’Driscoll 的標準，Seekout 無疑是一家極其優秀的 Saas 公司，畢竟，它從 2019 年 5 月 A 輪融資以來，不僅 ARR 增長率超過 10 倍，還擁有在早期 Saas 公司中罕見的正向現金流，并且在 3 月 9 日宣布完成 6500 萬美元的融資。
圖源：select software reviews招聘并不是新鮮事兒，這個賽道既有 Linkedin、Workday 這樣的巨頭，也有 Textio 和同是老虎基金旗下的 Karat 這樣特色鮮明的創業公司，還有 Eightfold AI、Hiretual、Hired、Greenhouse、Workable 等等垂類招聘工具。可謂是格局明朗，且十分擁擠。
那么 Seekout 成功殺出重圍的原因是什么？
首先，雖然招聘賽道非常擁擠，但它同樣也是個極其龐大的市場，龐大的市場必然有未被滿足的小需求。比如科技公司 HR 很難招到合適的工程師，而 Seekout 在解決這個問題上具有得天獨厚的優勢，由此，Seekout 在第一批用戶心中就站穩了腳跟。
其次，前幾代互聯網招聘平臺和垂類知識平臺的積累為 Seekout 提供了充足的數據，而且這些數據都公開公有，這讓 Seekout 的原始數據成本低了不少。試想一下，當石油公司不需要購買油田產權、只需要開采油田，利潤是不是可觀了許多？
這個原因決定了 Seekout 出現的 timing，再早一點，也許就沒有這個條件了。
再者，過去互聯網創業被鼓吹是用技術取代人力，但是在實際操作上，雖然簡單的、重復性的工作能被機器和代碼取代，但仍然會有大量只有人才能做的工作，比如做數據決策、為機器學習定方向等等，從而產生了大量的工程師需求。
過去 IT 是成本中心，而互聯網進入下半場之后，HR 變成了成本中心。對于科技公司來說，人力占了成本相當高的一部分，并呈現逐年上升的趨勢。同時，高級人才依然稀缺，適配某個公司特定環境的人才更是稀缺，高級人才難招是個普遍的痛點。這決定了 Seekout 不是一個一朝一夕的生意，市場不僅具有長期性，還有很大的增長潛力。
最后，招聘賽道已有玩家要么是數據極其依賴 UGC 的平臺型招聘軟件，比如 Linkedin，要么是用于改 JD、安排面試等等的工具，比如 JD 寫作工具 Textio 和面試工具 Karat，很少有人在嘗試綜合全網資料，并給出關于人才的洞見。
是否具有洞見是人和機器最大的區別之一，也是 Seekout 與其他招聘軟件最大的區別之一。對“人才”具有洞見并且說服客戶相信并不容易，在 Seekout 服務 Netscape 的時候，Netscape 創始人曾對 Gupta 說：“如果今天的會議關于數據，那我們聽數據的；如果關于觀點，那聽我的。”
而創始團隊極高的大數據、ML、AI、搜索引擎技術水平讓他們有能力去組織龐大的數據，豐富的工業界經驗讓他們洞悉市場的需求，在團隊上，他們有著得天獨厚的優勢。
這么來看，Seekout 可謂是滿足天時地利人和的種子選手。
Seekout 的聯創團隊，從左到右依次是Anoop Gupta, Aravind Bala, Vikas Manocha and John Tippett如果說招聘賽道 1.0 時代是 HR 和人才溝通場所從線下轉移到線上，那么 2.0 時代就是人才的職業履歷和人生經歷全面線上化，只有完成了 2.0，互聯網才能具備重新定義人才的條件。Seekout 的出現一定程度上代表著美國的招聘賽道已經完成了 2.0 時代。
反觀我們開頭聊到的國內情況，目前比較接近早期 2.0 形態，因此，正如文章開頭所說，現有的招聘平臺除了 BOSS直聘通過“直接與老板談”的模式，其他兩家都是傳統的簡歷投遞類招聘方式，依靠平臺流量撮合供需雙方，簡單粗暴。
但如果出現一個中國版的 Seekout，撮合雇主和候選人之間的方式會發生天翻地覆的變化，除了作為一個人力平臺，它還會承擔起除了招聘之外的其他 hr 部門業務，比如生涯規劃、團隊建設和 hrbp 等等，甚至貢獻于企業的增長，而對傳統招聘平臺來說，這簡直是降維打擊。
但 Seekout 這種公司的局限性也相當明顯，程序員的資料可以通過 github 找到，那么其他職業呢？有大量職業的從業者信息不會出現在網上，這是由職業性質決定的，更何況，中國信息化的廣度和深度都遠不如美國。這意味著，Seekout 永遠都不可能取代獵聘們。
但這不代表說，未來我們必然會在中國看到一個 Seekout 的出現，盡管市場痛點類似，在不同的條件下，還是會誕生不同的解決方案。而無論是否有中國版的 Seekout，在人力成本攀升、人才稀缺、科技帶來的增長放緩的條件下，重新定義人才必然是大勢所趨。
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