大數據時代，如何實現精準招聘
添加時間：2017-11-26 23:59:50
瀏覽次數：
0
隨著大數據時代的到來，在線招聘這個沉寂已久的行業也乘著這股東風再次受到資本的青睞，無論是智聯招聘這樣的老玩家在美國上市，還是獵聘網拉勾網這樣的新玩家獲得新一輪巨額融資，都高舉起精準招聘的大旗，這讓人們再次看到了在線招聘揚帆起航的態勢，精準招聘將成為提高招聘效率的關鍵之匙。
傳統廣告的招聘形式終將消亡
傳統廣告的招聘模式是現在主要的在線招聘產品，其在過去積累大量的用戶基礎，也潛移默化的改變了中國人的招聘求職習慣，但是在如今這個許多傳統行業都沒互聯網顛覆的時代，用戶越來越注重用戶體驗，復雜的操作、大量無用信息的干擾，都是傳統廣告模式的招聘網站難以解決的問題。
“我畢業一年了準備換一個更大的平臺，希望年前就把工作找到，在網上看看有沒有好機會，可是從去年開始一個多月了，也沒拿到合適的offer”，目前在一家游戲公司做開發工作的李煜像很多剛參加工作的年輕人一樣在有了一定的經驗以后準備換一個更合適的工作，但是小李這一個多月都是在“眾里尋他千百度”，“驀然回首”了很多次也沒見到合適的工作，小李告訴我們：“最先讓我頭疼的是打開招聘網站就是滿眼的廣告，而后在搜索游戲開發這個崗位之后，有一百多頁的選擇，我只能一頁一頁的看，看煩了想放棄腦子里又總再說更好的在后面，不夠都是無功而返”。在海量無用信息的干擾下，在線招聘網站不能對求職者的求職意愿、職業能力與崗位需求做精準匹配，只是簡單的將大量符合搜索關鍵字的職位展示給求職者，求職者很容易錯過最適合自己的職位。在這個越來越追求高效的社會，不能為用戶帶來良好求職體驗的傳統在線招聘網站，終將被更加精準的新玩家取代。
“真正的精準招聘才能顛覆這個市場”
“在線招聘市場沉寂許久，新老產品不是不思改變，就是空談概念，搜前途就是要用真正的精準招聘來顛覆這個市場”，搜前途CEO劉勇非常有信心地說。
搜前途CEO劉勇表示在線招聘需要改變——精準招聘，而新老玩家們也確實是這么做的，但是他們沒有真正做到精準，只是在炒作概念。精準這個概念被炒的這么熱正說明了市場需要精準，用戶也需要精準，低效早已成了在線招聘的“心病”。通俗的說，通過大數據進行精準招聘不是把過去的幾個關鍵詞索檢變成十幾個二十幾個關鍵詞索檢，這種形式只是換了一個更細的篩子，篩出來的東西從大石塊變成了小石塊，但是不可能把石塊中的金子分出來，依然需要用戶去一個一個挑，乍一看沒有那么干擾了，結果還是選不出適合自己的職位。精準招聘不是做用戶的篩子，把匹配的工作交給用戶自己，而是要幫用戶做匹配，幫用戶選擇，這才是真正的精準招聘服務。
創新大數據算法才是解決問題的關鍵
大數據為社會服務帶來了許多新的變化，通過對大數據的分析，可以更加精準的了解用戶的需求，為用戶提供更體貼的服務。而大數據本身就是海量的數據，更好的對海量數據進行分析研究才能充分發揮大數據的價值。
招聘本身就是一個復雜的過程，目前市場上已有的招聘職位類型超過1000萬種，每種職位的職位需求都不相同，而在線招聘網站上的求職者更是超過1億人，如果要為其中的一個人匹配并推薦合適的職位，就需要將這個人簡歷信息與1000萬個職位模板對匹配，而這些信息很多都不是規范的計算機語言，根本不可能使用計算機進行計算，如果是人來進行操作，這本身就是一個難以完成的任務，所以做到精準匹配需要創新的大數據算法予以支持。
用于招聘領域的大數據SPIDER算法
為了解決上述難題，搜前途CEO劉勇帶領他的團隊歷時兩年獨家研發出了中國首個依托職位勝任力模型、基于ad-hoc點對點自組網原理的大數據spider算法。搜前途CEO劉勇雖然沒有從事在線招聘行業的經驗，但是曾經的求職者和后來的企業管理者使他深深地感受到求職招聘的痛點——低效，正因為沒有相關行業從業經驗，才是他能跳出老舊的思維模式，真正摸索到改變行業痛點的關鍵。
這一算法除了搜前途劉勇不拘泥于固有模式的大膽創新，同時也是與他所學的專業有關，劉勇畢業于清華大學，所學專業正是ad-hoc點對點自組網原理，師從清華大學計算機科學與技術系的史美林教授，史美林教授是IEEE（美）高級會員，德國洪堡研究獎學金學者、中華洪堡學者協會常務理事。長期從事計算機操作系統、計算機網絡及其應用、計算機支持的協同工作等領域的教學、科研工作。先后主持完成多項國家科技攻關計劃、國家自然科學基金、863計劃等重大或重點課題，獲得國家教委科技進步二等獎、機電部科技進步二等獎、光華科技基金二等獎、國家“七五”攻關重大成果獎以及國家教委優秀教材一等獎、二等獎等獎項，1993年起享受國務院特殊津貼，更是這一理論研究的先驅。
劉勇說：“雖然大學所學專業沒能成為我的工作，但是正是我的所學解決將難以運算的職位大數據問題帶來了啟發”。ad-hoc點對點自組網正是研究如何在每個不相關的節點之間建立有效聯系的解決辦法的理論，基于這一靈感，搜前途獨創了大數據SPIDER算法。這一算法對線上千萬級真實但雜亂的職位數據進行規范化分析，形成80萬不重復、規范化、可識別的職位樣本；然后找到相似職位的顯性和隱形基因，通過spider算法進行解碼分類，將80萬個真實職位樣本信息進行基因重組，形成2萬余個職位基因庫；并研究出一套有效機制，實現基因庫間的關系傳播。從而通過計算機實現了任何崗位間能力匹配度的量化分析運算，并且大大降低其運算復雜度，使精準匹配可以真正落地。
從根本上說，現有的在線招聘網站不管是傳統的，還是在線獵頭，亦或是垂直行業，都還是廣告模式的招聘，他們提供職位信息和簡歷，求職者和企業自己去挑，只是在不斷的優化模式，減少挑選基數，是量變，不是質變。真正能幫助用戶的的不是能給它多少職位信息和簡歷，安排多少面試，是精準匹配，需要通過創新的算法進行大數據分析，對求職者專業技能、工作經歷、性格、年齡、求職意向等綜合情況和企業文化、福利待遇、崗位要求等進行匹配，排除大量無效信息的干擾，將最合適的信息推薦給用戶，以達到招聘效率的目的。搜前途的大數據SPIDER算法到底有多準，需要用事實來說話，讓我們拭目以待。
