編者按：本文來(lái)自微信公眾號(hào) 阿爾法公社（ ID：alphastartups），作者：阿爾法公社，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

三位00后Thiel Fellowship（彼得·蒂爾獎(jiǎng)學(xué)金）獲得者用AI把招聘這件事重新做了一遍，他們的產(chǎn)品既解決了人才和組織匹配的數(shù)量問(wèn)題，也更好的解決了匹配的質(zhì)量問(wèn)題。

創(chuàng)立2年，這家叫Mercor的公司已經(jīng)擁有7500萬(wàn)美元的ARR，2025年2月的收入為700萬(wàn)美元，利潤(rùn)為100萬(wàn)美元，月收入增長(zhǎng)率51%。

Mercor近日獲得了1億美元的B輪融資， 由Felicis領(lǐng)投，General Catalyst、DST Global、Benchmark和Menlo Ventures參投，其估值從2024年9月的2.5億美元提升到20億美元。

在獲得這輪投資前，Mercor還獲得360萬(wàn)美元的種子輪融資和3200萬(wàn)美元A輪融資，在這兩輪融資中，包含Scott Sandell（NEA首席執(zhí)行官兼首席投資官），Peter Thiel，Jack Dorsey、Adam D'Angelo、Larry Summers和Chris Re等知名投資人。

01三位00后創(chuàng)始人用AI改造人才招聘

Mercor由Brendan Foody、Adarsh Hiremath（CTO）和Surya Midha（COO）聯(lián)合創(chuàng)建，這三位00后創(chuàng)始人從14歲起就一起合作，Brendan在青少年時(shí)期就創(chuàng)辦了一家收入超過(guò)10萬(wàn)美元的公司；2023年，三人均獲得了Thiel Fellowship，他們選擇從哈佛大學(xué)和喬治城大學(xué)輟學(xué)，創(chuàng)立Mercor。

在Mercor的團(tuán)隊(duì)中，還包括OpenAI前人類(lèi)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人和ScaleAI前增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人，核心團(tuán)隊(duì)中一半以上的成員有過(guò)創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷。

人才與企業(yè)匹配效率的瓶頸在于人力

盡管人力資源領(lǐng)域已經(jīng)經(jīng)歷了互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算時(shí)代的兩次改造，但是它仍然是低效且勞動(dòng)密集的。全球勞動(dòng)力市場(chǎng)的低效源于匹配問(wèn)題：一個(gè)候選人只申請(qǐng)十幾份工作，而一家公司只考慮市場(chǎng)上不到百分之一的候選人。瓶頸在于人力。

招聘人員要篩選很多簡(jiǎn)歷，進(jìn)行多輪面試，并執(zhí)行背景調(diào)查；即使候選人被錄用后，還需經(jīng)歷入職和培訓(xùn)期才能完全為組織做出貢獻(xiàn)。整個(gè)過(guò)程是線(xiàn)性的，由人力完成的；這就造成了人才和組織的匹配數(shù)量無(wú)法提高。

招聘人員在進(jìn)行招聘工作時(shí)，會(huì)受到自身的經(jīng)驗(yàn)和能力的影響；一方面是可能帶有主觀性和偏見(jiàn)，另一方面可能專(zhuān)業(yè)水平不夠，在這種招聘模式下，許多優(yōu)秀人才被系統(tǒng)性地忽視；這就造成了人才和組織的匹配質(zhì)量低下。

當(dāng)招聘到公司的人員具有可替代性或高流失率時(shí)，這一過(guò)程就變成了重復(fù)的、耗費(fèi)資源的循環(huán)，也成為企業(yè)增長(zhǎng)的重要阻礙。

AI從企業(yè)和候選人兩端解決人力資源行業(yè)的低效問(wèn)題

Mercor的產(chǎn)品包括AI簡(jiǎn)歷分析、AI面試官、以及GitHub/社交檔案分析工具；這些AI驅(qū)動(dòng)的軟件功能讓勞動(dòng)力的發(fā)現(xiàn)機(jī)制出現(xiàn)變化，它可以很快很精準(zhǔn)地大量篩選候選人簡(jiǎn)歷，并且不帶偏見(jiàn)和高質(zhì)量的對(duì)候選人進(jìn)行面試，還能測(cè)試和驗(yàn)證候選人的技術(shù)和能力水平；這樣就解決了人才和組織匹配的數(shù)量和質(zhì)量問(wèn)題。

而且當(dāng)完成整個(gè)招聘流程的是由AI驅(qū)動(dòng)的軟件，而不是人力時(shí)，那么在速度和數(shù)量上有了很大提升，在成本上有極大下降，這就使得一個(gè)更公平、更流動(dòng)的勞動(dòng)力市場(chǎng)成為可能——每個(gè)人都將參與面試，每家公司都將從中招聘。

對(duì)于企業(yè)招聘人員，他們只要通過(guò)聊天機(jī)器人界面輸入簡(jiǎn)短的職位描述，Mercor的爬蟲(chóng)會(huì)自動(dòng)從簡(jiǎn)歷、GitHub、個(gè)人作品網(wǎng)站等中提取信息，創(chuàng)建每位申請(qǐng)者的完整畫(huà)像。Mercor的產(chǎn)品能夠?yàn)g覽數(shù)百萬(wàn)個(gè)檔案，進(jìn)行數(shù)千次AI面試，并精確定位最適合企業(yè)特定角色的那一兩個(gè)人，幫助招聘人員高效完成工作。

對(duì)于求職者，他們需要上傳簡(jiǎn)歷并進(jìn)行20分鐘的AI視頻面試，其中一半時(shí)間基于經(jīng)驗(yàn)問(wèn)題，另一半為案例研究。AI處理這些數(shù)據(jù)，將他們與市場(chǎng)中的職位匹配。

在技術(shù)方面，Mercor使用的是OpenAI的閉源模型，然后會(huì)使用行業(yè)專(zhuān)家人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)，以及在產(chǎn)品運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，不斷訓(xùn)練和微調(diào)模型，校準(zhǔn)模型的有效性，并不斷實(shí)驗(yàn)以找到預(yù)測(cè)成功的特征。

Mercor業(yè)務(wù)的第一個(gè)突破是為大型AI實(shí)驗(yàn)室尋找并匹配標(biāo)注數(shù)據(jù)的人類(lèi)專(zhuān)家。目前AI模型在訓(xùn)練時(shí)，已經(jīng)幾乎用盡了網(wǎng)絡(luò)上的公共數(shù)據(jù)，其余有價(jià)值的內(nèi)容都存在于人類(lèi)腦海中。

如果AI模型要在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展，它就需要用專(zhuān)家的人類(lèi)數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練這些模型。未來(lái)十年的AI進(jìn)步=GPU+算法+專(zhuān)家人類(lèi)數(shù)據(jù)。NVIDIA和算法研究人員解決了前兩者，而Mercor可以幫助完成最后一塊拼圖。

Mercor業(yè)務(wù)發(fā)展的第二個(gè)階段得益于它的數(shù)據(jù)飛輪，通過(guò)完成數(shù)十萬(wàn)次的招聘工作，在這個(gè)過(guò)程中獲得的數(shù)據(jù)優(yōu)化其模型，Mercor在識(shí)別和招聘高績(jī)效人才方面越來(lái)越出色。他們的模型能力已經(jīng)優(yōu)于大多數(shù)技術(shù)招聘人員。

他們?cè)诘谝浑A段從較短期的合同工作開(kāi)始，第二階段將逐步擴(kuò)展到更長(zhǎng)期的全職工作。長(zhǎng)期愿景是成為一個(gè)通用聚合平臺(tái)，將數(shù)百萬(wàn)人安置在理想職位上。

“我們的兩大護(hù)城河與我們投資的方向密切相關(guān)，第一是供給側(cè)增長(zhǎng)，將世界上最聰明的人吸引到平臺(tái)上。但第二大護(hù)城河，也是我更興奮的部分，是數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)，我們從每次客戶(hù)互動(dòng)中學(xué)習(xí)?！盡ercor的創(chuàng)始人Brendan Foody表示。

目前，Mercor的AI招聘平臺(tái)上有超過(guò)30萬(wàn)名專(zhuān)業(yè)用戶(hù)，它的客戶(hù)包括大多數(shù)頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室。

Mercor目前所有客戶(hù)都來(lái)自推薦，它們收35%的經(jīng)紀(jì)費(fèi)或者采用訂閱收費(fèi)方式；在過(guò)去六個(gè)月中，Mercor的收入平均月增長(zhǎng)率達(dá)51%，ARR超過(guò)7500萬(wàn)美元。據(jù)創(chuàng)始人Brendan Foody透露，公司已實(shí)現(xiàn)盈利，預(yù)計(jì)2025年2月的收入為700萬(wàn)美元，利潤(rùn)為100萬(wàn)美元。

02繼云原生時(shí)代的Deel之后，AI時(shí)代的應(yīng)用讓人力資源軟件更智能

人力資源領(lǐng)域的低效，是每個(gè)時(shí)代的創(chuàng)業(yè)者都試圖解決的問(wèn)題。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，云原生時(shí)代，AI時(shí)代，都有各自時(shí)代解決這個(gè)問(wèn)題的產(chǎn)品。

互聯(lián)網(wǎng)最突出的能力是鏈接，這個(gè)時(shí)代的產(chǎn)品主要解決的是初級(jí)的匹配，產(chǎn)品形式是社交媒體類(lèi)軟件，例如Boss直聘和Linkedin。

云原生時(shí)代的產(chǎn)品，主要解決的是數(shù)據(jù)和管理，也誕生了Deel這樣增長(zhǎng)極快的人力資源管理SaaS平臺(tái)。

AI最突出的能力是智能和自動(dòng)化；Mercor相比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代更高效的解決了人才和企業(yè)需求的匹配問(wèn)題，還將有更多的AI應(yīng)用公司，解決人力資源其他方面的問(wèn)題。

我們?cè)?022年介紹過(guò)Deel這家公司，將它和Mercor對(duì)比，我們看到，Deel是輔助人類(lèi)來(lái)管理人力資源方面的事務(wù)，包括招聘，在全球市場(chǎng)的合規(guī)，入職管理，薪酬支付，軟件并不參與人類(lèi)的決策。

Mercor目前專(zhuān)注于人員招聘這一需求，將簡(jiǎn)歷篩選，面試和人員技能審核這幾個(gè)環(huán)節(jié)自動(dòng)化，軟件代替人類(lèi)在這些環(huán)節(jié)進(jìn)行了決策，而人類(lèi)只需要在入職的最后環(huán)節(jié)進(jìn)行選擇和決策。

無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)，云原生還是AI，技術(shù)在發(fā)展，但是技術(shù)只是一種“基礎(chǔ)設(shè)施”，這些基礎(chǔ)設(shè)施讓創(chuàng)業(yè)者們有了更強(qiáng)的解決問(wèn)題的工具，但是它并不決定企業(yè)產(chǎn)品的差異性，創(chuàng)業(yè)者不能拿著技術(shù)的錘子去找釘子，而應(yīng)該專(zhuān)注在問(wèn)題的解決上。

在AI時(shí)代，強(qiáng)大的開(kāi)源模型讓創(chuàng)業(yè)者們獲得了低成本的AI智能，所以AI時(shí)代企業(yè)的護(hù)城河既不在AI，甚至也不在專(zhuān)有數(shù)據(jù)，而在于誰(shuí)能更好的解決客戶(hù)的難題，并且持續(xù)地解決這些難題。

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