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    【加拿大】AI 语音招聘平台 Ribbon 完成 800 万美元融资,加速重塑高流动行业的招聘流程 HRTech概述:加拿大的AI 语音招聘平台Ribbon 已完成800万美元融资,由 Radical Ventures 领投,其他投资方包括 Social Leverage、Cadenza Ventures 与 GD1。平台已被多家北美大型雇主采用,面试时间缩短至5分钟以内,招聘周期缩短30%-40%,首月员工保留率提升15%。AI 原生招聘平台 Ribbon 正在尝试颠覆这一现状。Ribbon 通过5分钟语音面试+AI 实时分析,实现从“申请到反馈”全流程自动化,特别适用于制造业、机场、连锁零售等高流动性岗位。候选人可随时进行面试,企业则能获得智能评分与推荐,极大节省人力成本,提升匹配效率。 更多信息,关注 HRTechChina 2025年3月31日,加拿大多伦多 —— 主打 AI 语音面试的智能招聘平台 Ribbon  今日宣布完成 800 万美元融资,本轮由 Radical Ventures 领投,Social Leverage、Cadenza Ventures 和 GD1 跟投。此轮融资将主要用于扩大市场规模、持续打磨产品,并推动其在高流动性岗位招聘领域的深度应用。 Ribbon 专注于服务制造业、物流、餐饮、机场等高周转行业,致力于解决这些领域长期存在的招聘低效、流程繁琐、候选人体验差等难题。通过引入 AI 语音面试技术,Ribbon 可将传统的“候选人等待+招聘方筛选”流程大幅简化,实现候选人可随时自主完成面试、用人单位实时获取评估结果。 Ribbon 创始人兼 CEO Arsham Ghahramani 表示: “招聘流程已经严重脱节当今的用人节奏。我们希望通过 AI 技术,让招聘更快、更公平、更人性化。” AI 原生的语音面试平台,解决“效率”与“公平”双重难题 Ribbon 的最大亮点在于其“AI + 语音交互”设计:平台不仅模拟人类招聘官的自然对话,还具备实时提问、理解语义、评估候选人表达与逻辑等功能。候选人可以在任意时间进行面试,无需等待排期,降低错失机会的风险;企业则通过自动评分和摘要,快速识别优质人才。 平台上线以来,已被 LAZ Parking、First Brands Group、Fuze HR、Propel Impact 等北美企业广泛采用,并取得显著成果: 面试等待时间从平均 48 小时缩短至 5 分钟以内 整体招聘流程加快 30%-40% 首月员工保留率提升约 15% 95% 候选人给予面试流程满分评价(5/5) LAZ Parking 表示,在使用 Ribbon 之前,其筛选面试团队需手动安排电话初筛;现在,候选人可即刻完成 AI 面试,大幅提升招聘效率和用户体验。 不仅是招聘工具,更是未来劳动力基础设施的构建者 Ribbon 的团队成员来自 Amazon、Coursera、Ezra 和 RoseRocket 等领先科技与教育公司,具备深厚的 AI 和 HR Tech 背景。公司正构建“AI招聘智能体”,辅助招聘官聚焦优质人才,释放更多时间进行有价值的沟通与留才。 Radical Ventures 管理合伙人 Jordan Jacobs 表示: “Ribbon 不仅是在做招聘自动化,更是在让招聘过程更有温度、可扩展,这是我们看好其 AI 原生架构的根本原因。” 未来,Ribbon 计划将平台延展至“项目型用工”、“灵活就业”等场景,打通从申请到入职的全链路路径,真正实现“像点一杯咖啡一样找到下一份工作”。 更多信息请访问 www.ribbon.ai
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    2025年04月01日
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    智能招聘: 在人才招聘中合理有效地使用人工智能   人工智能(AI)的兴起正在彻底改变人才招聘,使人力资源领导者和决策者能够简化招聘流程并实现战略目标。人才招聘中的人工智能利用机器学习、自然语言处理(NLP)和生成式人工智能等技术来改进招聘工作流程,使其更加高效、数据驱动和以候选人为中心。 人工智能驱动的工具通过缩短招聘时间、降低成本和最大限度地减少决策偏差来改变招聘工作。根据麦肯锡的报告,88% 的求职者使用生成式人工智能来提高他们的工作效率。 随着人才招聘从简单的填补空缺发展到建立长期的人才梯队,传统方法正在让位于人工智能驱动的战略。这篇文章探讨了人工智能如何重塑招聘、提升候选人体验,并提供了在现代招聘中合乎道德、有效实施的最佳实践。   人工智能如何促进人才招聘 当人工智能与人类的直觉、创造力和聪明才智相结合时,它将成为人才招聘领域的变革力量。通过利用人工智能,企业不仅可以更有效地识别顶尖人才,还可以简化各行业的招聘流程,尤其是在技术领域。 以下是人工智能如何提升人才招聘周期: 通过数据分析实现更智能的候选人匹配 先进的人工智能算法可以在极短的时间内对海量数据进行分析,而这只需要招聘人员花费很少的时间。通过筛选简历和申请表,人工智能可以识别出具备符合职位要求的技能、经验和资质的候选人。这种以数据为导向的方法可确保候选人与职位的精准匹配,使人工智能成为评估潜在员工的宝贵资产。 简化招聘流程 由人工智能驱动的工具可自动完成重复性的耗时任务,使招聘人员能够专注于战略决策。例如,聊天机器人可以处理应聘者的常规询问,如有关薪酬结构或工作细节的问题,从而提升应聘者的体验,同时减轻招聘人员的行政负担。 通过优化招聘的这些方面,人工智能提高了效率,缩短了招聘时限,并确保雇主和应聘者都能享受到更加无缝的流程。这种技术与人类洞察力的协同作用正在重塑企业吸引和确保顶尖人才的方式。 将人工智能融入人才招聘的技巧 将人工智能融入人才招聘可以带来诸多好处,包括简化招聘流程、改进决策和提升候选人体验。然而,企业必须深思熟虑地对待这种整合,坚持最佳实践,以充分发挥人工智能的潜力,同时应对相关挑战。 1. 确定明确的目标 首先要确定在招聘流程中实施人工智能的具体目标。无论是缩短招聘时间、提高招聘质量、增强候选人参与度,还是最大限度地减少偏见,明确的目标都将为选择合适的人工智能工具提供指导。例如,Textio 等平台可以加强职位描述,而 Entelo 等工具以及 Mya 和 Olivia 等人工智能聊天机器人则擅长预测分析和候选人评估。 2. 选择正确的工具 选择合适的人工智能工具,首先要找出招聘工作流程中的低效环节。根据工具的功能、与现有人力资源系统的兼容性、可扩展性和易用性对其进行评估。优先考虑遵守数据保护法、提供强大客户支持并积极减少算法偏差的供应商。平衡成本考虑与预期投资回报率,如节省时间、提高候选人质量和增强整体体验。 3. 确保数据质量 人工智能依赖于高质量、无偏见的数据来提供准确的结果。定期审核和更新数据集,以保持人工智能算法的完整性。使用多样化和具有代表性的数据,最大限度地减少偏差,确保人工智能驱动的决策符合道德标准和招聘目标。 4. 消除偏见,促进公平 为了保持公平的招聘做法,企业必须解决人工智能系统中的偏见问题。定期审核算法,识别并消除歧视性模式。就人工智能如何评估候选人进行透明的沟通可以促进信任,而人工智能的监督则可以确保决策的公平性。人类与人工智能之间的合作方式有助于有效减少意外偏见。 5. 优先考虑候选人的隐私和同意权 在人工智能驱动的招聘中,透明度是建立信任的关键。向候选人明确说明如何使用人工智能工具、将收集哪些数据以及这些数据如何影响招聘决策。确保遵守 GDPR 等数据保护法规,并为候选人提供访问、更正或撤销对其数据同意的选项。 6. 培训人才招聘团队 对招聘团队进行人工智能工具的技术和道德方面的教育。培训内容不应局限于软件使用,还应包括了解算法功能、解释输出结果和解决潜在偏见。这使招聘人员能够负责任地利用人工智能的功能,同时符合法律和道德标准。 7. 监控和评估人工智能性能 定期评估人工智能系统对于确保其达到招聘目标至关重要。使用招聘时间、候选人多样性和保留率等指标来衡量成功与否。收集应聘者和招聘经理的反馈意见,找出需要改进的地方。根据需要调整策略,重新训练人工智能模型或改进流程,使其与组织目标保持一致。 8. 促进人工智能与人类的合作 人工智能擅长将重复性任务自动化并分析数据,但人类的直觉和同理心在招聘中仍然至关重要。组织应将人工智能定位为加强人类决策的工具,使招聘人员能够专注于个人互动和文化契合。通过将人工智能的效率与人类的洞察力相结合,企业可以创建一个平衡而有效的招聘流程。 在人才招聘中利用人工智能 人工智能(AI)正在重塑人才招聘的格局,为提高效率、加强决策制定和提供更好的求职者体验提供创新解决方案。以下是人工智能如何推动招聘关键领域的变革。 1. 生成创意和对话脚本 人工智能驱动的工具通过创建量身定制的脚本来解决复杂的候选人询问,从而简化了人力资源专业人员的沟通策略。生成式人工智能(如 ChatGPT)为制作专业回复奠定了基础。不过,企业可以通过采用符合其品牌和招聘目标的特定行业人工智能工具来取得更好的成果。这些工具可以帮助人力资源团队更有效地与潜在候选人讨论工作机会。 2. 人工智能驱动的候选人筛选 人工智能通过分析公开数据(包括社交媒体活动和在线档案)来识别潜在风险或匹配度,从而实现更快、更准确的候选人筛选。这种实时审核流程减少了用于初步评估的时间和资源,使招聘人员能够专注于最有前途的候选人。 3. 加快员工入职速度 入职培训是将新员工转变为高效团队成员的关键阶段。人工智能通过自动执行文书工作和培训计划等行政任务,加快了这一过程,确保新员工快速融入并随时准备做出贡献。这种效率对雇主和员工都有好处,从第一天起就能促进员工的参与。 4. 个性化职位发布 招聘团队经常面临的挑战是如何精心设计职位描述,以吸引不同的人才。人工智能可根据不同候选人的情况生成多个定制的招聘信息,从而简化了这一过程。这种方法不仅能节省时间,还能确保更有针对性的覆盖范围,从而提高找到合适职位的可能性。 5. 加强单向视频面试 人工智能通过单向视频平台对初步面试进行改造,让候选人回答一系列筛选问题。这项技术可以让企业高效地评估大量候选人。为确保求职者的良好体验,企业应明确解释这些人工智能驱动面试的目的和流程,强调公平性和透明度。 人工智能人才招聘的未来 将人工智能融入人才招聘不仅是一种技术进步,更是一种战略转变,它能让人力资源团队取得更好的成果。通过深思熟虑地利用人工智能,企业可以简化运营、做出数据驱动的招聘决策,并为候选人提供无缝、吸引人的招聘体验。关键在于平衡人工智能的效率与人类的同理心,创造一个既创新又包容的招聘流程。
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    2025年03月31日
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    【旧金山】AI招聘平台OptimHire完成500万美元融资,加速全球市场扩张 近日,总部位于美国旧金山的人工智能招聘平台 OptimHire 宣布完成 500万美元 的融资,本轮由 Mucker Capital 领投,SparkLabs、Citta Capital、Pitbull Ventures 和 VSC Ventures 等多家投资机构跟投。本轮融资将用于优化平台技术,进一步拓展全球市场。 OptimHire:AI驱动的招聘革新者 成立于2019年的 OptimHire 以人工智能技术赋能招聘流程,旨在提升企业寻找技术人才的效率。其核心业务包括: 全球化候选人数据库:OptimHire 拥有超 1600万 名技术人才的数据库,并通过深度推荐网络精准匹配候选人。 AI智能招聘代理:其自研 AI 代理 OptimAI Recruiter 能够自动完成候选人筛选、初步面试安排、面试调度等任务,大幅减少人力招聘流程的时间成本。 成果付费模式:OptimHire 采用“成功入职付费”模式,仅在候选人成功入职后向企业收取固定 6% 的费用,相比行业平均 20% 的招聘费用,极具成本优势。 加速全球招聘效率,挑战传统猎头模式 OptimHire 通过AI技术革新招聘流程,帮助企业将招聘周期从传统的2-6个月缩短至约12天,并大幅降低招聘支出。据悉,2024年,该平台已协助全球 500+ 企业完成 8000+ 招聘。 Mucker Capital 领投人 Omar Hamoui 认为,OptimHire 结合 AI 技术与高效运营模式,将对传统招聘行业带来深远影响。“我们相信,AI招聘平台的崛起将重塑企业与人才之间的连接方式,OptimHire 的增长潜力十分可观。” 融资用途:强化AI技术,拓展全球市场 本轮融资资金将主要用于: 优化AI招聘代理,提升筛选精准度和匹配效率; 扩大市场布局,计划进军更多国际市场,拓展企业客户群; 强化数据能力,进一步扩大候选人数据库,优化人才推荐算法。 随着全球企业对技术人才的争夺日益加剧,AI驱动的招聘模式正成为行业变革的重要方向。OptimHire 的成功融资,也彰显了资本市场对 AI 招聘解决方案的高度认可。对于中国HR科技企业而言,OptimHire 的创新模式或将提供新的思考方向,推动本土AI招聘市场的进一步发展。
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    2025年03月15日
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    【荷兰】AI招聘科技公司Carv宣布收购Recrubo—一家专注于对话式AI招聘的平台 阿姆斯特丹的人工智能招聘技术领导者 Carv 今天宣布收购创新型对话式人工智能招聘平台 Recrubo。 此次收购以及 Carv 随后推出的综合人工智能招聘平台标志着人工智能在人才招聘领域发展的关键时刻。在新的配置下,Carv 使招聘人员能够将所有分散他们注意力的任务委托给人工智能,从而分散他们建立人际关系的注意力。 2024 年,Carv 凭借其“零管理”平台增长了 10 倍以上,吸纳了数千名招聘人员,并减轻了他们的行政管理工作负担。作为招聘应用 AI 领域的主导企业之一,该公司现在的目标是成为全球顶级招聘 AI 平台。通过收购 Recrubo,该团队朝着实现这一目标迈出了一大步。 Carv 联合创始人Matthijs Metzemaekers表示:“招聘是一个持续筛选和评估候选人的过程。这个过程充满了各种任务,这些任务阻碍了招聘人员做他们最擅长的事情:与人沟通。随着 Recrubo 的对话式 AI 加入我们的平台,我们开辟了一个全新的招聘人员与 AI 协作模式。您现在可以将管理任务分配给 AI,让它接管与新申请人或现有人才库 90% 的沟通。” Carv 联合创始人Barend Raaff表示:“招聘技术市场正在快速发展,AI 点解决方案层出不穷。AI 性能经常受到这些工具的断开连接的影响。” “借助 Carv,我们现在可以提供一套集成到您当前工作流程中的解决方案,让 AI 真正为招聘人员服务。” Carv 为广泛的客户提供服务,从小型招聘机构到 Manpower Group、DHL、G4S 和家乐福等主导企业。其突破性功能有望为处于 AI 旅程各个阶段的公司重新定义招聘——从刚刚起步的公司到希望将 AI 采用提升到新水平的组织。 “长期以来,招聘团队一直面临着 从首次接触到录用无缝衔接的招聘流程的挑战。通过将 Recrubo 的对话式 AI 与 Carv 的招聘 AI 功能相结合,我们现在可以覆盖整个招聘流程,并提供全面的 AI 体验,将我们的愿景变为现实。我对未来感到非常兴奋。” – Recrubo 创始人 Niels Tukker 表示。 展望未来,Carv 准备继续创新和扩展其 AI 功能,以进一步简化管理任务、提高效率并让招聘人员专注于有意义的人际关系。关于 CarvCarv 招聘人员 AI,旨在承担管理任务,让招聘人员专注于建立关系和寻找顶尖人才。Carv 的 AI 平台不断更新候选人数据并接管繁琐、重复的任务,从而实现更快、更顺畅的招聘工作流程。 关于 RecruboRecrubo 的对话式 AI 平台通过 WhatsApp、短信和语音等热门渠道上的机器人自动与候选人互动,从而改变招聘流程。其 AI 驱动的技术通过自动筛选和 CRM 互动简化了招聘流程,提高了效率,同时增强了候选人体验。
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    2025年03月13日
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    光辉国际 (Korn Ferry) 发布 2025 财年 Q3 财报:收入 6.687 亿美元,调整后 EBITDA 增至 1.145 亿美元 HRTech概要:全球组织咨询公司 Korn Ferry 公布2025财年第三季度财报。公司本季度的 费用收入(fee revenue) 达 6.687亿美元,与去年同期持平,但按固定汇率计算增长2%。其中,招聘流程外包(RPO) 业务收入同比增长 4%,新签订单金额达 2.1亿美元,其中 64% 来自新客户,36% 来自续约或扩展合同。 盈利情况方面, Korn Ferry 录得净利润 5840万美元,利润率 8.7%,较去年下降 10个基点。不过,调整后息税折旧摊销前利润(Adjusted EBITDA)增长至 1.145亿美元,调整后EBITDA利润率提升至 17.1%,同比增长 190个基点,表明公司在 成本控制与顾问生产力 方面取得积极成效。 更多全球HR科技动态,请关注HRTechChina 2025 年 3 月 11 日,全球组织咨询公司光辉国际 Korn Ferry(NYSE: KFY) 公布 2025 财年第三季度(Q3)财报,显示公司在人才管理、招聘流程外包(RPO)和执行搜索业务上的稳健表现。 财报关键数据: 📌 总费用收入(Fee Revenue):6.687 亿美元,同比持平,按固定汇率计算增长 2%。📌 净利润(Net Income):5840 万美元,利润率 8.7%,较去年同期 8.8% 略有下降 10 个基点。📌 调整后 EBITDA:1.145 亿美元,调整后 EBITDA 利润率 17.1%,同比增长 190 个基点。📌 调整后每股收益(Adjusted EPS):1.19 美元,高于去年同期的 1.07 美元。📌 股票回购: Q3 期间回购 23.7 万股,价值 1790 万美元,提升股东回报。 各业务板块表现: ✅ 招聘流程外包(RPO)业务 收入 8470 万美元,同比增长 4%,新签订单 2.1 亿美元,其中 64% 来自新客户,36% 为续约或扩展合同。✅ 执行搜索(Executive Search)业务 收入 2.046 亿美元,同比增长 3%,受益于新项目数量的增加。✅ 咨询(Consulting)业务 收入 1.587 亿美元,同比下降 5%,主要因组织战略和薪酬管理项目减少。✅ 数字化解决方案(Digital)业务 收入 9080 万美元,基本持平(按固定汇率增长 3%),调整后 EBITDA 利润率达 31.3%,同比提高 100 个基点。 未来展望:Q4 FY'25 业绩预期 Korn Ferry 预计 2025 财年第四季度(Q4) 费用收入将在 6.8 亿至 7 亿美元 之间,调整后每股收益预计 1.22 至 1.30 美元,公司仍然保持稳健增长预期。 Korn Ferry 首席执行官 Gary Burnison 表示:"未来的宏观环境将围绕着劳动力供需失衡展开,企业必须重新构想和提升员工技能,激励和发展人才,并拥抱推动未来工作模式的技术。Korn Ferry 具备推动组织绩效的专业能力,为客户提供人才战略支持,以应对市场变化。" 关于 Korn Ferry:Korn Ferry 是全球领先的组织咨询公司,致力于帮助企业优化人才战略,从招聘到组织设计、薪酬激励、职业发展等方面,提供全方位的解决方案。
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    2025年03月11日
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    HRTech观点:AI招聘透明化挑战—候选人对AI黑洞的担忧引发的问题 AI招聘正在加速变革,但候选人的信任感仍需加强!最新调查显示,67%求职者对AI简历筛选感到不安,90%希望企业披露AI招聘的使用方式。面对人才市场竞争加剧,企业如何在提高招聘效率的同时保障公平性?部分AI招聘工具已推出透明AI功能,让求职者看到简历匹配度及改进建议,增强信任。与此同时,纽约市、欧盟等地区已立法规范AI招聘,要求提高透明度和公平性。 HRTech倡导负责任的AI(RAIHR),提出六大核心原则:透明性、公平性、隐私性、安全性、道德性、持续性。企业需主动披露AI招聘流程,AI厂商应优化算法,求职者也可优化简历适应AI趋势。AI招聘透明化不仅影响候选人体验,也关乎企业品牌和法律合规。让我们共同推动负责任AI,打造更公平、透明的职场未来! 这两年,人工智能(AI)招聘技术在全球范围内迅速发展,越来越多的企业依赖AI进行简历筛选、人才评估和招聘决策。AI的应用确实提升了招聘效率,但与此同时,它也引发了候选人对公平性、透明度和隐形歧视的担忧。ServiceNow的最新调查显示,67%的求职者对AI筛选简历感到不安,90%的人希望企业能清晰披露AI在招聘中的应用方式。面对人才市场竞争日益激烈的现状,企业如何平衡AI技术的高效性与候选人的信任感? HRTech与几位应聘的候选人交流,普遍谈到在招聘过程中人工智能参与的透明度问题,简历投递后进入了一个黑洞,从筛选简历、通知面试,视频面试,是否通过面试等都是在跟AI打交道,感到非常困惑,不知道该怎么办?这就引发了我们今天要讨论的话题:负责任的AI! AI招聘带来的多重挑战:求职者的不安、企业的困境与厂商的责任 1. 候选人对AI招聘的不安来源 从求职者的角度来看,AI招聘系统更像是一个“黑盒”: 决策不透明:候选人无法得知自己被淘汰的原因,简历筛选的标准也未公开。 算法偏见:AI招聘系统通常基于历史数据进行训练,但这些数据可能包含无意识的性别、年龄、种族等偏见,导致潜在的招聘歧视。 缺乏人性化考量:AI难以理解求职者的软技能、潜力和非线性职业发展轨迹,这对非传统背景的候选人尤其不利。 尤其是对于初级岗位求职者,他们往往依赖简历投递,而不像高级职位候选人那样能通过社交网络或内推绕开AI筛选。因此,AI筛选的不透明性加剧了他们的求职焦虑,甚至可能让他们因担忧而放弃申请某些企业。 2. AI招聘厂商的责任与挑战 AI招聘工具的开发者和供应商不仅是推动招聘数字化的主力军,同时也是解决招聘透明度问题的关键环节。这些厂商面临的挑战主要包括: 提高AI模型的可解释性:AI招聘系统必须提供更透明的筛选标准和评估逻辑,而不仅仅是输出一个通过或淘汰的结果。求职者和HR都需要理解AI如何做出决定。 避免算法偏见:AI模型的训练数据往往基于历史招聘案例,但如果数据本身存在性别、种族或教育背景等偏见,AI可能会放大这种歧视。因此,厂商需要投入更多资源进行公平性审计和算法优化,确保招聘AI的公正性。 增强企业客户的信任:企业在采购AI招聘工具时,越来越关注合规性和透明度。招聘厂商若能提供可解释的AI功能,如“筛选理由可视化”或“人工复核机制”,将更受市场青睐。 确保法律合规:全球多个地区(如欧盟、美国纽约市)已经出台相关法规,要求AI招聘产品符合透明度和公平性标准。厂商需要不断调整产品策略,以符合最新法规要求。 部分AI招聘公司已经开始推出“透明AI”功能,例如让候选人能够查询自己的简历评分、匹配度及改进建议。这种趋势将成为未来AI招聘产品竞争的核心要素。 3. 企业在AI招聘中的现实困境 尽管AI在提高招聘效率方面展现了巨大潜力,但如果透明度问题得不到解决,企业可能面临人才流失、品牌损害以及法律风险: 损失高质量候选人:如果求职者对AI招聘系统不信任,他们可能直接跳过某些企业的职位申请,导致企业错失潜在优秀人才。 影响雇主品牌:招聘流程是企业形象的重要组成部分,如果候选人对AI招聘产生负面体验,他们可能会在社交媒体或求职平台上分享自己的不满,从而影响企业的市场声誉。 合规风险上升:全球范围内,越来越多的法规正在限制AI招聘的黑箱操作。例如,美国纽约市已推出法案,要求AI招聘系统必须进行审计,以确保公平性和透明度。 如何推进AI招聘透明化?HRTech各方的建议 要实现AI招聘透明化,必须从企业、AI招聘工具提供商和候选人等多方共同推动。 1. 企业:主动披露AI招聘使用方式,提升信任感 企业需要意识到,招聘流程的透明度直接影响到人才吸引力。因此,企业应主动披露AI在招聘流程中的作用,包括: 在哪些环节使用AI(如简历筛选、面试安排、候选人匹配); AI的主要评估标准(如关键词匹配、技能要求、经验年限等); 是否有人类HR复核AI筛选的结果,确保最终决策不会完全由算法决定。 2. AI招聘工具提供商:增强透明度,提高市场竞争力 AI招聘工具的供应商同样需要顺应市场需求,将透明化作为产品的核心竞争力。具体措施包括: 提供“可解释的AI”功能,允许企业查看AI的决策逻辑,并根据需要调整筛选标准。 让候选人获取筛选反馈,例如“您的简历匹配度为85%,主要匹配项是A、B、C,建议补充D、E、F”。 支持人工与AI结合的招聘模式,例如保证一定比例的申请者由HR人工筛选,而不是完全依赖算法。 3. 候选人:主动适应并推动透明化变革 面对AI招聘的不透明性,候选人可以: 优化简历,提升AI适配度; 利用社交网络绕开AI系统; 积极反馈,推动行业透明化变革。 AI招聘透明化不仅是技术进步的标志,更是企业吸引人才和实现长期发展战略的必由之路。唯有企业、供应商和候选人共同努力,才能真正实现公平透明的招聘环境。 在此,我们倡议所有HR从业者积极加入并实践“负责任AI在人力资源(RAIHR)”的行动,共同推进AI招聘的透明性、公平性、安全性与道德性,明确公开AI决策的依据,建立完善的候选人反馈机制,并推动AI技术真正服务于人才与组织的共同发展。让我们携手共进,共同打造更透明、更公平、更负责任的职场未来。 RAIHR的实施,不仅能够强化企业的雇主品牌,吸引更多高质量的人才,还能帮助AI招聘工具提供商在激烈的市场竞争中脱颖而出,赢得客户的信赖与认可。同时,对于候选人而言,这一倡议的落实意味着更公平的职业机会和更透明的职场环境。我们相信,只有实现负责任的AI实践,才能确保技术进步真正服务于人的发展,构建企业、厂商与候选人多方共赢的未来。   RAIHR倡议提出六大实践原则: 透明性(Transparency):清晰地公开AI在HR决策过程中的使用方式与评估标准,让候选人和员工清楚AI如何影响他们。 公平性(Fairness):通过消除算法偏见,确保AI应用不会对任何特定群体造成歧视或不公平对待。 隐私性(Privacy):全面遵守隐私保护法规,严格保护员工及候选人的数据隐私。 安全性(Security):保障AI系统的安全性,避免信息泄漏或滥用,确保数据的完整性与安全性。 道德性(Ethicality):以人为本,确保AI的使用增强而非削弱员工的职场福祉与体验。 持续性(Sustainability):关注AI技术的长期影响,确保其应用与企业长期战略和员工发展目标保持一致。
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    2025年03月10日
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    收藏:100+HR关键指标(Top 100+ HR Metrics) 人力资源的数字化和数据驱动管理,已成为企业在新商业环境中制胜的关键。根据最新的调查显示,超过80%的企业领导者表示,在过去几年充满挑战的环境中,如果没有HR科技工具和数据分析的有力支持,他们的企业很难实现有效运转。 深入理解并有效运用HR指标,可以帮助我们在人才招聘、员工保留、敬业度提升、继任规划、多元化与包容性建设、培训发展等领域作出更加智慧且精准的决策,为组织创造显著的战略价值。 为此,我们特别整理出“100个HR关键指标(Top 100 HR Metrics)”,全面涵盖指标定义及计算公式,助您精准掌握组织的人才状况,制定切实可行的战略决策。希望这份指标指南,能帮助您及所在组织释放人力资源数据分析的全部潜力,提升HR工作的战略影响力。 无论您是HR新手还是资深从业者,相信本指南都能助您更精准地将数据转化为行动,驱动组织成功。 下面,让我们一起探索这些关键指标,开启数据驱动的人力资源新篇章! Workforce Metrics(人员结构指标) Headcount(员工总数) Headcount Growth(员工增长率) FTE Growth(全职员工增长率) Average Age(员工平均年龄) Aged 60+%(60岁以上员工占比) Average Years in Position(平均在职年数) Average Years in Service (Tenure)(平均任职年限) % Full-Time Employees(全职员工占比) % Part-Time Employees(兼职员工占比) % Contingent Workers(合同工占比) Talent Acquisition Metrics(人才招聘指标) Number of Hires(招聘人数) Hire Rate(招聘率) Failed Hires(失败招聘人数) Hire Fail Rate(失败招聘率) Time to Hire(招聘时间) Time to Fill(职位填补时间) Time to Start(入职周期) Recruitment Costs(招聘成本) Hiring Costs(入职成本) Cost per Hire(每次招聘成本) Source Channel Cost(招聘渠道成本) Average Hire Pay(平均入职薪资) Average Hire Age(平均入职年龄) Number of Vacancies(职位空缺数量) Vacancy Fill Rate(职位填补率) Retention Metrics(员工保留指标) Number of Leavers(离职人数) Overall Turnover Rate(整体离职率) Voluntary Turnover Rate(主动离职率) Involuntary Turnover Rate(非自愿离职率) Retention Rate(员工保留率) Stability Index(稳定指数) Average Tenure at Exit(离职员工平均任职时间) % Regrettable Loss(遗憾流失比例) Cost to Replace Employees(替代员工成本) Cost of Turnover(离职成本) Retention (Flight) Risk Score(离职风险评分) Impact of Loss Score(员工离职影响评分) Internal Mobility Metrics(内部流动指标) Number of Promotions(晋升人数) Promotion Rate(晋升率) Time to Promotion(晋升所需平均时间) Lateral Moves(横向调动数量) Lateral Move Rate(横向调动率) Time to Lateral Move(横向调动所需时间) Demotions(降职数量) Demotions Rate(降职率) Time to Demotion(降职所需时间) Build Rate(内部填补职位比例) Buy Rate(外部招聘比例) Performance Metrics(绩效表现指标) % High Performers(高绩效员工比例) % Low Performers(低绩效员工比例) % High Potentials(高潜人才比例) % Talent(人才比例) Learning and Development Metrics(培训与发展指标) Learning Completion Rate(培训完成率) Total Training Hours(培训总时长) Total Training Cost(培训总成本) Cost per Employee for Training(人均培训成本) Time to Productivity(员工达成生产力的时间) Skill Gap Percentage(技能差距百分比) Organizational Structure Metrics(组织结构指标) Reporting Layers(报告层级数量) % Managers(经理比例) Direct Span of Control(直接管理幅度) Indirect Span of Control(间接管理幅度) Rewards Metrics(薪酬激励指标) Total Base Pay(总基本薪酬) Total Bonus(奖金总额) Total Fully Loaded Labor Cost(员工完全负担成本) Average Base Pay (Full-time)(全职员工平均基本薪酬) Average Base Pay (Part-Time)(兼职员工平均基本薪酬) Target Bonus(目标奖金) Actual Bonus(实际奖金) % Bonus Achieved(奖金达成比例) Fully Loaded Cost per Employee(每名员工的综合成本) Relative Salary Position(相对薪资水平) Compa Ratio(薪酬比率) Time to Salary Raise(薪资提升所需时间) Diversity and Inclusion Metrics(多元与包容性指标) Diverse Employees(多元员工数量) % Diverse Workforce(多元化员工比例) % Diverse Managers(多元化经理比例) % Diverse Leadership Team(多元化领导团队比例) % Diverse Promotions(多元化晋升比例) % Diverse Hires(多元化招聘比例) % Diverse Turnover(多元化员工流失比例) Inclusion Index(包容指数) Inclusion Net Promoter Score (iNPS)(包容性净推荐值) Pay Gap Across Diverse Groups(不同群体间的薪酬差距) Absenteeism Metrics(缺勤指标) Absence Rate(缺勤率) Absence Cost(缺勤成本) Absence Frequency(缺勤频率) Absence Duration(缺勤时长) Bradford Factor(布拉德福德系数) Succession Management Metrics(继任管理指标) Coverage Ratio(继任候选人覆盖比例) Listed Successors(列出继任候选人数) Available Successors per Position(每职位可用继任者数量) Succession Readiness(继任准备度) Employee Engagement Metrics(员工敬业度指标) Employee Net Promoter Score (eNPS)(员工净推荐值) Employee Engagement Participation Rate(员工敬业度活动参与率) 其他重要指标(Other HR Metrics) Average Revenue per Employee(人均创造收入) Time to Productivity(员工达到生产力的平均时间) Skill Gap Percentage(技能差距比例) Total Training Cost per Employee(每位员工培训成本) Time to Salary Raise(获得薪资提升的时间) Build Rate(内部培养率) Buy Rate(外部招聘率) Number of Listed Successors(被列为继任者的员工数量) Available Successors per Position(每个职位的可用继任者数量) Promotion Rate(晋升率) Demotion Rate(降职率) Reporting Layers(组织结构报告层级) Direct Span of Control(管理人员直接管辖人数) Indirect Span of Control(管理间接范围) Skill Gap Percentage(技能缺口比例) Total Training Cost per Employee(每名员工的培训成本) % Absenteeism(缺勤率) Average Bonus Percentage(平均奖金比例) Training Cost per Employee(每名员工的培训成本) 上述总结涵盖了HR领域最关键的100项指标,提供清晰定义与作用,便于快速查阅与决策参考。  
    人才招聘
    2025年03月10日
  • 人才招聘
    【收购】美国招聘集团Employ 收购 Pillar,AI 赋能招聘,开启智能面试新时代 HRTech概要: Employ 宣布收购 AI 面试智能平台 Pillar,进一步增强招聘技术实力,推动招聘行业的变革。Pillar 的 AI 解决方案将帮助招聘团队自动化面试流程,减少低效环节,提升人才匹配度,并提供数据驱动的反馈,以确保公平招聘。 通过 Pillar,Employ 客户将获得 AI 赋能的结构化面试工具,包括智能面试指南、实时评分和情绪分析,确保面试过程更科学、高效、公正。更多全球HR科技动态,请关注HRTechChina 【2025年3月5日美西时间,丹佛】— 全球领先的智能招聘平台 Employ Inc. 宣布成功收购 AI 面试智能平台 Pillar,进一步提升 AI 在招聘流程中的应用,助力企业优化人才获取、提高面试效率,并推动公平招聘实践。此次收购标志着 Employ 在智能招聘领域的持续深化,也为旗下 JazzHR、Lever 和 Jobvite 的 23,000 多家企业客户带来了新的招聘科技变革。 AI 赋能招聘,优化人才获取流程 Employ 作为智能招聘市场的领导者,始终致力于将 AI 技术深度嵌入招聘流程,推动人才获取的精准化和智能化。Pillar 的 AI 面试智能技术能够帮助招聘团队自动化面试流程、消除低效环节,并提供数据驱动的反馈,确保人才匹配的精准性和招聘决策的科学性。 Employ 首席产品官 Dara Brenner 表示:“AI 不只是 Employ 的一个功能,而是我们的 DNA。我们希望通过自主掌控面试智能技术的发展路线,为企业客户提供最先进、最具竞争力的招聘解决方案。Employ 不仅仅是引领智能招聘变革,而是在重新定义招聘标准。我们的目标是让招聘变得更快、更智能,同时更加公正透明。” Pillar 如何变革招聘流程? Pillar 的 AI 面试智能技术专注于提升招聘效率、改善候选人体验,并确保公平公正的面试决策。具体而言,Pillar 通过以下几个关键功能,为招聘团队提供支持: 结构化面试 & AI 评分:AI 生成的智能面试指南帮助招聘人员在面试过程中实时捕捉反馈,确保候选人评估更加客观和数据驱动。 技能匹配 & DEI(多元化、公平与包容性)优化:AI 分析候选人的技能和经验,避免潜在的无意识偏见,提高招聘的公平性。 自动化面试管理:减少招聘人员在安排面试、记录笔记和协调反馈方面的时间,让团队将更多精力放在与候选人的互动上,提高招聘效率。 根据 Aptitude Research 近期报告,使用 AI 面试智能的企业在招聘方面取得了显著成效: 招聘团队每月节省 40 小时 重复性工作 招聘周期缩短 26% 第一年的员工流失率降低 32% 67% 的企业表示员工流失率下降 70% 的企业称新员工的第一年表现更佳 64% 的企业招聘质量提升 行业专家观点:AI + ATS 将重塑招聘格局 此次收购也引起了行业专家的广泛关注。全球招聘技术专家、《Josh Bersin 公司》创始人 Josh Bersin 认为:“面试智能与申请人跟踪系统(ATS)的结合,将彻底改变招聘格局。Employ 通过整合 Pillar 的 AI 面试智能技术,使招聘团队能够获得更深入的洞察,优化招聘流程,并提供更个性化的候选人体验。这一技术进步将帮助企业更快、更精准地匹配合适人才,推动全球招聘行业向更加智能化方向发展。” Employ 首席执行官 Steve Cox 也表示:“此次收购不仅仅是增加 AI 面试智能功能,而是要真正赋能招聘团队,使他们更加高效、更有信心地进行人才筛选。我们相信,技术应该是增强人与人之间联系的工具,而不是替代人际互动。通过减少繁琐的手动任务,我们帮助招聘人员将精力集中在真正重要的事情上——与候选人建立联系,并做出更明智的雇佣决策。” Pillar 创始人 Mark Simpson 则补充道:“Pillar 的使命是帮助企业降低招聘成本,提高招聘效率,同时保持人与人之间的真实联系。Employ 的‘以人为本’招聘理念与我们的愿景完全一致,我们期待与 Employ 合作,共同打造更高效、公正的招聘流程。” Employ 过往收购历史及未来整合计划 Employ 近年来通过一系列战略收购,不断加强其在智能招聘市场的竞争力,并构建了完整的 AI 赋能招聘生态系统。 Employ 过往收购时间线 2021 年 6 月 - Employ Inc. 成立 K1 Investment Management(K1 投资管理公司) 合并 JazzHR、Lever 和 Jobvite,成立 Employ Inc.,成为业内领先的智能招聘解决方案提供商。 2021 年 6 月 - Employ 收购 Jobvite Jobvite 作为高级人才获取和招聘自动化平台,正式加入 Employ 旗下,为大中型企业提供深度招聘解决方案。 2021 年 6 月 - Employ 收购 JazzHR JazzHR 作为专注于中小企业(SMB)招聘的软件平台,与 Jobvite 一同被 Employ 收购,形成多层次招聘解决方案。 2022 年 8 月 - Employ 收购 Lever Lever 是全球领先的 人才关系管理(TRM) 平台,专注于大规模招聘和候选人关系管理。Lever 曾获得 1.2 亿美元 的融资,其中 2021 年 D 轮融资 5000 万美元,估值约 5.5 亿美元。2022 年 8 月,Employ 正式完成对 Lever 的收购。 2025 年 3 月 - Employ 收购 Pillar Employ 宣布收购 AI 面试智能平台 Pillar,将 AI 驱动的面试智能技术整合到招聘流程中,进一步提升雇主在人才筛选、面试效率和公平招聘方面的能力。 Employ 未来整合计划 Employ 计划在 2025 年将 Pillar 的核心 AI 面试智能功能逐步整合到旗下各大招聘平台中,以确保所有客户都能享受到 AI 赋能的招聘优势。具体时间表如下: 2025 年 Q2:Pillar 技术正式集成至 Jobvite 2025 年 Q3:Lever 用户可使用 Pillar 的面试智能功能 2025 年 Q4:Pillar 技术将在 JazzHR 平台上全面上线 此次收购标志着 Employ 在 AI 招聘领域的进一步升级,也为全球招聘行业带来了新一轮的智能化变革。未来,Employ 计划继续加大 AI 研发投入,优化招聘流程,帮助企业高效获取并留住最佳人才。 关于 Employ Inc.Employ Inc. 是全球领先的智能招聘解决方案提供商,旗下拥有 JazzHR、Lever 和 Jobvite 等知名招聘平台。Employ 专注于帮助企业解决招聘难题,从基础招聘到高级人才获取,提供全面的技术和服务支持。目前,Employ 为 23,000 多家企业 提供 AI 赋能的招聘解决方案,覆盖多个行业。
    人才招聘
    2025年03月06日
  • 人才招聘
    【纽约】AI招聘初创公司HeyMilo获得220万美元融资,加速AI智能面试变革 纽约,2025年3月3日—— HeyMilo,一家专注于人工智能(AI)驱动的候选人筛选平台的公司,宣布成功完成220万美元的种子轮融资。本轮融资由Canaan Partners领投,Alumni Ventures和Entrepreneurs Roundtable Accelerator等知名投资机构共同参与,进一步印证了AI技术在招聘领域的广阔市场前景。 在招聘市场日益竞争激烈的背景下,HeyMilo的AI代理(AI Agents)提供了一种创新的解决方案,使企业能够在短时间内筛选、面试和评估大量候选人,显著提升招聘效率,同时确保高质量的招聘决策。 AI驱动的招聘变革:HeyMilo如何改变人才获取方式? HeyMilo的核心产品 是一个AI驱动的招聘自动化平台,能够模拟招聘人员进行实时面试,并根据候选人回答动态调整问题。其核心能力包括: 1. AI智能面试官: HeyMilo的AI代理能够完全替代人工筛选的初步面试过程,候选人可以通过语音、视频、电话或短信等多种渠道与AI互动。AI代理不仅能够执行标准化面试问题,还能基于候选人的回答进行个性化追问,深入评估其语言能力、技能匹配度以及岗位适配性。 企业优势: 高效筛选大规模候选人,减少招聘团队的工作负担 候选人体验: 可随时随地进行面试,无需等待招聘人员安排 2. AI数据分析和评分系统: HeyMilo不仅仅是一个“问问题”的AI,它还能智能分析候选人回答内容,生成详细的技能评分、面试转录、适配性建议,并直接与企业的申请人追踪系统(ATS) 无缝集成,让招聘人员能够在同一平台上完成所有筛选工作。 自动转录和分析面试数据,提供可量化的招聘决策依据 候选人评分系统,帮助企业快速筛选最佳候选人 3. 快速部署和无缝集成: HeyMilo可以与现有招聘系统(如Greenhouse、Lever等主流ATS)无缝对接,不需要企业更换已有的工作流程,从而最大化提升HR团队的生产力。 无需额外开发成本,直接对接现有HR工具 定制化面试体验,匹配不同岗位需求 投资人看好AI招聘趋势,HeyMilo未来可期 Canaan Partners的合伙人Rayfe Gaspar-Asaoka表示:“AI正在改变招聘行业,而HeyMilo正站在这场变革的前沿。 他们不仅仅是在提升招聘效率,而是在创造更公平、更智能、更人性化的招聘流程。通过HeyMilo,企业可以触达更广泛的候选人,同时提供个性化的面试体验。我们相信HeyMilo将在全球范围内推动AI招聘的普及。” HeyMilo的CEO兼联合创始人Sabashan Ragavan表示:“传统的招聘流程已经无法满足企业的增长需求。 在高容量招聘市场中,企业常常因人手不足而错失优秀候选人。HeyMilo的AI代理可以24/7全天候进行候选人筛选,几小时内完成数百次面试,极大提升招聘速度。” 企业客户如何使用HeyMilo? HeyMilo的客户包括招聘机构、BPO(业务流程外包)公司、企业HR团队等,尤其适用于高容量招聘场景。 BPO Labs(外包服务商):“HeyMilo让我们的10人招聘团队的效率提高了3倍,相当于扩充到了30人。候选人申请后可以立即开始面试,我们能迅速评估他们的语言能力、技术匹配度,整个招聘流程缩短了数周。”—— Laura Pacheco,BPO Labs招聘负责人 Alpine Home Air(快速招聘企业):“有些岗位一天就能收到3000份简历,传统招聘方式根本无法及时处理。HeyMilo的AI代理让我能快速筛选候选人,不仅提升了候选人体验,也让我更轻松地找到最合适的人才。”—— Wendy Sergot,Alpine Home Air HR负责人 AI招聘市场的增长趋势 HeyMilo的成功融资,正值AI招聘市场迎来爆发式增长之际。根据MarketsandMarkets的研究,全球AI招聘市场预计将在2025年前增长至48亿美元,年均增长率超过30%。随着**大语言模型(LLMs)和自然语言处理(NLP)**技术的快速进步,越来越多的企业开始采用AI面试解决方案,以降低人力成本、提升招聘精准度。 HeyMilo的竞争优势:✅ AI自动化招聘 —— 让招聘团队扩展数倍的生产力✅ 多渠道面试支持 —— 语音、视频、短信、电话,全方位筛选候选人✅ 智能数据分析 —— 候选人评分、面试转录、技能匹配度分析✅ 无缝ATS集成 —— 兼容主流HR系统,不改变企业现有流程 220万美元融资的用途和未来发展 此次融资将用于: 进一步优化AI面试技术,提升自然语言交互能力 扩大研发团队,推动产品创新和市场拓展 增强市场营销和客户支持,加快全球市场的渗透 HeyMilo的愿景 是让AI成为招聘团队的一部分,帮助企业在更短时间内找到最佳人才,推动全球招聘市场的智能化升级。 关于 HeyMilo HeyMilo是一家风险投资支持的AI招聘科技公司,专注于自动化候选人筛选、面试和评估。HeyMilo的AI代理通过语音、视频、短信等方式,为招聘团队提供高效、可扩展的面试解决方案。公司成立于2023年,并获得了Canaan Partners、Alumni Ventures和Entrepreneurs Roundtable Accelerator的战略投资支持。
    人才招聘
    2025年03月04日
  • 人才招聘
    【旧金山】AI招聘助手Vovana获YC 50万美元投资,加速一线员工招聘自动化 Vovana,一家专注于一线岗位招聘的AI技术公司,近日获得Y Combinator的50万美元投资。这笔资金将用于优化其AI招聘助手,帮助企业自动进行电话筛选并安排面试,从而大幅缩短招聘周期,并提升候选人体验。 Vovana的核心技术能够在求职者提交申请后立即拨打电话进行个性化筛选,并自动为合格的候选人安排面试。使应聘者从申请到面试的整个过程在 15 分钟内完成。这一自动化流程不仅减少了招聘经理在筛选环节耗费的时间,还确保每位求职者都能迅速获得反馈和互动,提升候选人的体验和转化率。 AI招聘助手Vovana宣布获得Y Combinator(W25批次)50万美元投资,致力于用AI技术革新**一线员工(Frontline Workers)**招聘流程。Vovana的智能招聘助手能够自动进行电话和短信筛选,并即时安排面试,大幅缩短招聘周期、提升候选人体验,并降低企业招聘成本。 AI如何革新一线员工招聘? Vovana的三位联合创始人Corey Anderson、Charlie Maki 和 Cameron Hake均有一线工作经验,曾担任收银员、台面安装工、上门销售等职位,深知传统一线招聘流程的低效与痛点:✅ 招聘经理耗时过多——简历筛选、电话面试、面试安排等繁琐任务占据大量时间;✅ 候选人体验不佳——缺乏即时反馈,导致转化率低、流失率高;✅ 企业招聘成本高——由于招聘流程冗长,导致企业招聘成本居高不下。 Vovana的AI招聘助手能够在求职者提交申请后立即通过短信或电话进行互动,自动完成初步筛选,并在15分钟内安排面试。这一自动化流程让企业招聘速度提升40%,同时有效降低招聘成本。 早期客户案例:招聘效率显著提升 Vovana的产品已在多个行业落地,帮助企业优化一线员工招聘流程。轮胎零售商RAW Wheels and Tires每年收到1万多份求职申请,需要雇佣超过1000名员工。在引入Vovana后,该公司实现了更高的候选人转化率、缩短了招聘时间,并减少了高达40%的招聘成本。 融资后计划:拓展团队,加速市场渗透 本轮融资后,Vovana将专注于扩大工程团队、增强AI招聘技术,并拓展零售、餐饮、酒店、物流等高需求行业。随着一线员工招聘需求的增长,Vovana希望通过AI技术,帮助更多企业实现招聘自动化,优化人才获取策略。 Vovana官网:https://www.vovana.com 关于VovanaVovana是一款专为一线员工招聘打造的AI招聘助手,提供自动化电话筛选、短信互动及面试安排等功能,让企业以更低成本、更快速度招聘到合适的人才。Vovana隶属于Y Combinator W25批次孵化企业,致力于提升一线员工招聘的效率和体验。
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    2025年02月28日
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