头图｜三位创始人照片，来自网络 "AI 原生 100" 是虎嗅科技组推出针对 AI 原生创新栏目，这是本系列的第「 04 」篇文章。 "AI原生的招聘公司，没有人定义过应该是什么样，如今被这帮年轻人做成了。" 一位硅谷投资人聊起这家由三个00后创造的公司时，如是评价。 2023年，ChatGPT引爆全球AI热潮的同一年，加州圣何塞三个刚从大学辍学的年轻人在硅谷一间小办公室里敲下了第一行代码。他们要解决的问题听起来很 简单：为什么印度有那么多优秀的程序员找不到好工作，而硅谷的AI公司却招不到合适的人？ 700多天后，他们给出了一个价值20亿美元的答案——AI招聘企业Mercor 。 这家叫Mercor的公司，用AI面试官重塑招聘：求职者对着摄像头和AI聊20分钟，24小时内就能拿到offer并开始远程工作。OpenAI、硅谷顶级AI实验室的员 工就是这样招来的。 更疯狂的是增长速度：从零起步到年收入1亿美元，月环比增长率50%，连续三轮融资估值翻了80倍。Peter Thiel、Twitter创始人Jack Dorsey都在排队投资。 这三个"辍学生"创造了硅谷近年来最快的造富神话。 一位接触过Mercor创始 ...

Mercor公司概况 - Mercor由三位21岁的Thiel Fellows于2023年创立，专注于AI招聘平台开发，通过AI技术自动化简历筛选、候选人匹配、面试和薪酬管理，旨在提升招聘效率并减少人为偏见 [2] - 2024年2月完成1亿美元B轮融资，估值达20亿美元，由Felicis领投，Benchmark、General Catalyst和DST Global等跟投 [2] - 业务已从AI招聘扩展到AI模型评估和数据标注领域，为AI实验室提供专家型人才服务 [3] AI招聘技术进展 - 在文本评估场景（简历筛选、面试文字分析）中，AI表现已接近或超越人类，但在多模态任务（如情感判断）仍有不足 [4][7] - AI招聘的核心优势在于能整合丰富上下文数据（如播客观点、会议记录），显著降低传统评估成本并提升效率 [4] - 未来分工趋势：AI主导评估环节，人类专注于"推销"岗位（如团队氛围沟通）以优化候选人体验 [4][11] 数据标注市场转型 - 数据标注市场正从低门槛众包转向高质量专家型标注，因当前AI模型需专业人才设计复杂评测来验证性能 [3][23] - Mercor通过平台快速匹配AI实验室与领域专家，满足短期合同制标注需求，形成差异化竞争力 [3][8] - 传统SFT/RHF数据标注预算将减少，专家协作式标注需求预计增长一个数量级 [24][48] 商业模式与战略 - 采用端到端服务模式，直接连接全球劳动力供需两端，初期聚焦合同工市场后逐步扩展至全职招聘 [26][36] - 核心网络效应体现在：客户需求越强，平台吸引的优质候选人越多，进而提升匹配效率 [25][26] - B轮融资资金将用于产品研发（推荐激励、消费级产品）、市场扩张及模型预测能力优化 [41] 行业未来展望 - 基础模型领域将呈现"通用API大宗商品化+垂直领域深度定制"格局，应用层公司更具定价权 [42][43] - 人类未来角色将转向创造评测标准，指导AI学习尚未掌握的技能，而非重复执行任务 [24][34] - 软件工程师需求弹性大，AI工具提升生产力后可能刺激更多岗位而非替代 [36][49] 技术应用案例 - 内部招聘中AI面试官对非高管岗位的预测准确率超过人类面试官，转正率提升32% [32] - 通过分析候选人非传统信号（如兴趣驱动项目、留学经历）发现人类易忽略的潜力指标 [11][15] - 采用动态评测设计（如深度背景提问）防止候选人"刷分"，保障评估真实性 [15][17]

行业背景与公司定位 - 传统招聘流程存在低效与隐性偏见问题，耗时数周至数月且可能错失市场机遇[2] - 生成式AI招聘平台Moonhub通过数据驱动与对话式AI实现高效公平筛选，解决行业痛点[2][3] - 公司创立于2022年6月，累计融资1440万美元，获Khosla Ventures和Google Ventures两轮领投[3][47] 核心技术与功能 - 基于LLMs和NLP技术解析职位需求，匹配精准候选人，接触合格候选人比例从10%提升至50%-70%[3][5] - 整合超10亿候选人资料的数据库，覆盖LinkedIn、GitHub等公开来源，展示更多元化人才[5] - 创新拓展联系功能可智能生成定制化沟通信息，节省时间成本[5] - 提供灵活服务模式：纯AI工具、AI+人工拓展、一站式专家服务三种套餐[6] 操作流程与用户体验 - 注册后可通过对话式AI助手细化需求（如地理位置筛选），历史操作自动记录[13][14][16] - 创建人才库时可查看美国市场候选人分布数据，支持多条件叠加筛选[13][14] - 支持候选人追踪、名单导出及进度管理，Pro版本提供专家全程指导[22][25] 管理团队与案例成效 - CEO Nancy Xu拥有斯坦福数学/CS荣誉学士及MBA学位，曾任Facebook等顶尖科技企业[32] - 技术团队含MIT、亚马逊背景成员，ML负责人Yada Pruksachatkun为NLP专家[37] - 合作案例显示：Virtuous AI将高级别面试规模从20%提升至80%，Pika Earth实现高效面试[29] 数据安全与合规 - 仅采用公开数据源，每周/月审核资料质量，剔除不完整信息[29] - 候选人可查询或要求删除个人数据，严格遵守各国隐私法规[30] - AI独立执行每次搜索，通过保存/拒绝行为学习客户偏好，避免交叉干扰[30]

图片来源： Moonhub 官网 Z Highlights 01 AI 招聘平台： Moonhub 通过高效公平筛选助力企业优化流程 在激烈的商业竞争中，人才竞争是企业发展的核心，高效招聘直接影响企业兴衰。传统招聘流程繁琐低效：需从海量简历中筛选，通过多轮沟通和考核， 耗时数周甚至数月，企业需投入大量人力、物力和时间，甚至可能错失市场机遇；此外，传统招聘中存在隐性偏见，如对女性或少数族裔的额外要求，阻 碍公平选拔，限制企业多元化。面对困局，生成式 AI 闯入招聘领域， 2022 年 6 月由 Nancy Xu 创建的 Moonhub 正利用 AI 让招聘更公平且高效。 图片来源： LinkedIn Nancy Xu 出生于中国，随父母移民美国，家庭均为创业者，从小受家庭创业氛围的影响。她深知移民融入新环境的挑战，这段经历激发了她创立 Moonhub ， 旨在利用 AI 弥合人才与机会之间的差距 。 Moonhub 不仅能 助力公司尽早部署 AI ，还能实现更高效优质的招聘 。部分岗位传统招聘方式局限大，易 错过众多合格候选人，而 Moonhub 能在短时间内浏览海量人员信息，精准定位目标，且能当日回复候选人， ...