哪上班:为码农找工作

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一家叫“哪上班”的创业公司,希望能帮助求职者和HR节省一点时间,它的首要目标是帮助处于初创期的IT公司找到合适的程序员。“之所以这么定位,跟我们之前观察到的需求有关:创业公司招不到合适的程序员,而想去这些公司的人也无法了解哪家公司适合自己。”哪上班的创始人之一、 CEO韩冰说。

找工作的过程通常并不能给人留下多少快乐。求职者需要为不同公司修改简历,在招聘网站密密麻麻的分类和职位中找到自己的“目标”;HR则需要抽出大量的时间查看邮箱中的应聘邮件,做出自己的判断。

一家叫“哪上班”的创业公司,希望能帮助求职者和HR节省一点时间,它的首要目标是帮助处于初创期的IT公司找到合适的程序员。“之所以这么定位,跟我们之前观察到的需求有关:创业公司招不到合适的程序员,而想去这些公司的人也无法了解哪家公司适合自己。”哪上班的创始人之一、 CEO韩冰说。

中国内地的IT创业公司们接触技术人员的渠道很有限,一些创业公司采取了其它招聘形式来弥补不足,网购分享社区蘑菇街的人力资源总监董毅说:“我们通过内部推荐和从开发人员的圈子里招人的比例和成功率会更高一些。有60%以上的员工是通过这两种方式招聘的。”这与“哪上班”的做法有一些相似之处。

2009年,韩冰正就读于美国华盛顿大学的经济系,就与现在的两位合伙人—当时在Google西雅图公司实习的顾海杰和大学同学杨劲涛做了几个创业项目。他们首先做了一个叫“洋Market”的网站,针对留学生的二手商品买卖。后来,他们又做了一个二手教科书交换平台和一个课程笔记分享平台。“因为那个时候还在读书,课程压力也不小,所以最后这些项目都没有起来。”韩冰说。

2012年初回国后,韩冰去了投资人徐小平的一家投资基金实习。这份实习让韩冰了解到投资者是如何去看待和评价一个创业项目的,什么样的项目会过于理想化,而什么样的项目可以解决实际的问题。选择招聘服务做为创业的方向,也和这份实习相关。在和各种各样的创业团队聊天过程中,韩冰发现除了寻求资金,对于创业团队来说很大的一个挑战就是找不到合适的技术人员。“很多人会问我,我们团队现在缺一个学什么专业的人或者有朋友知道我认识这些团队,也会向我打听有没有不错的团队和工作机会。”韩冰说。

有了这个想法之后,韩冰首先看了硅谷关于“招聘”的新模式。韩冰认为那种通过在线答题判断技术水平,给大公司输送合适应聘者的模式看起来很酷,但并不适合中国市场。“首先很多程序员没有去在线答题的习惯,其实对于代码也没有很好的监督。”

它们的想法则是通过智能算法来快速匹配公司和应聘者。求职者在“哪上班”注册账户时,第三步需要填写“特长与技能”一项。与其它网站不同,哪上班用多级的标签来替代了以往填写的模式。哪上班为程序开发人员和设计师准备了11个一级标签,包括设计、前端技术、移动平台、游戏、嵌入技术等。当一位设计师选择了“设计”这个一级标签之后,哪上班会为他弹出一个二级标签,包括UI、UX、Interaction Design、视觉设计等不同子领域和CSS、HTML 等不同的设计工具。

当公司发布一个职位时,这些标签同样会出现在职位的描述下方。简单来说,在传统的职位描述—“招前端工程师,要求熟练掌握HTML、CSS、JavaScript中两种”之外,多了关键字的标签集合,这样做的好处是,可以通过标签化的“技能”,将职位要求和应聘者技能连接起来,实现快速匹配。

这种做法也减少了HR的筛选合格简历的时间。“如果你让应聘者自己输入信息,我们以Java为例,有的人可能缩写成JV,还有大小写,中英文输入法的差异,HR就必须得一个一个看。”韩冰说。但也很容易看到这种做法的弊端。应聘者为了被更多的HR和职位搜索到,会给自己打上更多的技能标签。考虑到这一点,在哪上班推出一套“打分系统”时,标签的权重被降到比较低的程度,更多地起到一个索引的作用。

在这套打分系统中的得分越高,公司和个人页面上方的“推荐率”就会越高,就越有可能找到与自己匹配的工作和员工。

对于公司的“打分”,首先涉及到公司基本信息的完整性,职位描述是否具体。“一开始注册的许多公司不重视这块,简介随便写,职位描述信息也不多不全,但我们跟他们解释了,同时他们完善资料以后发现推荐的人更符合要求之后,就转变态度了。”韩冰说。

而对于应聘者的打分,除了资料、简历的完整性和活跃度以后,哪上班把个人的“社会化关系”引入,并在打分系统占据一定的权重。通过应聘者的知乎(主要针对产品经理)、Dribbble(针对产品经理)、GitHub(针对程序员)主页链接,了解他们在这些专业性的社会化网站上的表现,给HR判断提供更全面的信息。

“但对于一些人来说,他们可能有很好的技术,但是不太在这些网站上表达,但至少你可以提交一些自己的作品,无论是App还是网页。”韩冰说。

在这套算法的开发过程中,韩冰请了一些在硅谷工作的朋友帮忙,采用远程协助的方式进行优化,提高算法的准确性,同时缩短开发时间。

由于公司和个人的注册都是免费的,而且也没有向任何一方收取服务费,所以哪上班现在还是一个免费的网站。但在原来的模式之外所衍生出的服务,却给哪上班带来一些收入。两个半月前,哪上班和位于硅谷的一家公司合作,上线了“就职硅谷”栏目。一个月前,它上线了帮助中国公司的硅谷分公司找本地员工的“Talent Solution”栏目。尽管这两个栏目给哪上班带来了收入,但韩冰觉得这两项业务更像是传统的猎头,并不是公司未来的发展方向。

他们认为公司接下去的发展方向在移动端。上线5个月后,哪上班的注册用户达到了7000人,500家公司,日均访问量也达到了1万以上。在观察流量变化的过程中,哪上班发现每天上班前、下班后和凌晨是流量的高峰期,韩冰认为在人们上下班的路上愿意去浏览招聘信息。“为什么找工作必须要做坐电脑前,或是去某一个现场?我们觉得找工作应该是随时随地都可以进行的事。这也是我们接下去努力的方向。”韩冰说。

哪上班之前得到了徐小平的天使投资,现在团队有6个人,先期的投资主要花在服务器、网站设计和人员上。网站上线之后,韩冰只是在朋友间做了一些宣传,几个月来主要是靠圈子里的口碑和科技媒体的报道吸引公司和应聘者。但这样的速度显然还不够快。一个明显的事实是,哪上班所依赖的智能算法的准确性需要建立在大样本的基础之上,获得的数据量越多,算法的优化和准确性就越有保障。

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