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关于 Hiretual-公司
Hiretual （ HireTeamMate, Inc.） 于 2015 年由江海庆（ Steven Jiang ）和张新文（ Xinwen Zhang ）在硅谷共同成立。公司成立 5 年间，产品从 0 到 1，从名不见经传到赢得一批高质量的客户和合作伙伴的信任。根据全球知名风投机构 Bessemer 给出的 SaaS 公司评价标准，能否在两年实现从$1M 到$10M 的年盈利，是衡量一家 SaaS 公司是否位于最优秀之列的重要标准。而实现这一目标，Hiretual 只用了不到两年，成为同行业增速最快的 AI 科技公司之一。其他曾经达到这个标准的 SaaS 公司 Twiliow 和 ServiceNow 已经名列成功上市的独角兽企业。
关于 Hiretual-产品
1 ）灵感的起源：
2015 年，新文还在美国三星 R&D 部门任高级总监，海庆任工程师经理一职，两人为上下级关系。由于平时的工作涉及到大量的人员招聘，且两人也接触了许多三星的内部招聘人员，深刻感受到了招聘行业的痛点---由于猎头们缺乏足够的专业领域知识，导致大部分岗位的招聘时间过长，给企业带来了巨大成本消耗。 于是他们开始认真思考如何解决这个行业痛点。2015 年正值大数据底层技术日趋成熟的上升发展期；同年 10 月，谷歌旗下 DeepMind 公司开发的一款人工智能程序阿尔法围棋以 5：0 完胜欧洲围棋冠军樊麾的消息仿佛为信息技术领域敞开了一扇新的大门。海庆灵光一闪：“能否创造一个结合了人工智能和大数据技术的应用平台，让机器来替代猎头们，读取职位要求并搜索候选人，从而提高候选人匹配度、加速招聘的进程？” 海庆把自己的想法告诉了新文。两人一拍即合，放弃了在三星的稳定工作，加入创业大军正式创立了 Hiretual-HireTeamMate,Inc.。
2 ）从用户走向产品
为了解决公司的生存问题，同时更好、更有深度地了解用户体验，海庆和新文带领了一个五人小团队，组建了一家猎头公司，实践招聘工作，面向最直接的需求，设身处地从猎头的角度出发感受并学习，积累用户体验，同时开始研发产品。 他们一开始尝试了两种不同的产品模式----以员工内部推荐为主的网络招聘平台和一个共享招聘平台。但是这两个产品因为各种原因没有存活下来。后来在自身经验的基础上，他们寻找渠道主动向 1500 位猎头取经，学习他们的思维和习惯，并沉下心来打磨产品。历时四年，他们终于成功摸索到了 Hiretual 的正确打开方式-----利用 AI 自然语言处理和知识图谱打造提升招聘效率的超级搜索引擎。 他们到猎头们总是利用布尔逻辑搜索字符串 —— 也就是“与、或、非”的三种基本逻辑关系来搜索候选人。但是问题是很多猎头其实是缺乏相应的关于布尔逻辑搜索字符串的知识的。于是就发布了“Boolean Builder” 这个功能，能够简单自动生成布尔逻辑搜索字符串。猎头只需要简单的输入一个相应的岗位，Hiretual 就能够自动生成正确的字符串。由于这个功能极大的改善了猎头们的搜索体验，公司迅速的获取了第一批种子用户。此后不但成为很多 500 强名企指定使用的内部招聘软件，还被全美最权威的软件点评网 G2Crowd 评为 2018 年全美最好用的的招聘自动化软件。
关于未来
“我们公司从创业之初就秉承向客户学习的精神。全公司的员工，包括公司管理层都以客户为中心。比如我们任何一个工程师， 都能充当销售的角色。因为每个人对客户和产品的理解很深。” 说到团队的精神和文化，海庆最引以为傲的就是公司从始至终都做到以顾客和市场为导向研发产品。 “ 同时 Commit & Deliver 是我们公司最核心的文化之一。‘Commit’即承诺，不论是对我们的顾客还是公司的员工，我们一旦承诺的事情就一定会竭尽全力做到。” 说到未来 SaaS 行业的发展趋势和 Hiertual 的前景，海庆提到：“新一代的 SaaS 软件市场进入了以产品和技术驱动，而非以销售驱动的时代。 我们之所以能够打败无数的竞争对手，和我们华人工程师创始团队强悍的技术实力和锐意进取的精神密不可分。当数据越来越容易获取的时候，那些过分重视前台的平台将不再有太大的竞争优势。下一代的招聘 SaaS 软件一定是一个由 AI 技术作为后台，驱动一个灵活轻便的前台的产品。这个产品能够将庞杂的互联网数据整合成为一个以人为核心串联所有信息人才库，而 Hiretual 是目前唯一一个拥有这个解决方案的企业。”海庆坚定且自信地说。
招聘岗位
机器学习工程师
岗位职责：
作为机器学习工程师，你将加入核心工程团队，以针对 AI 和数据驱动的 SaaS 开发算法，框架和产品智能。
你将与顶级 AI 研究人员和基础架构专家合作，探索无限的职业空间。
职位要求：
1 、全日制研究生及以上学历，计算机、数学、物理以及相关专业；
2 、精通至少一门编程语言；
3 、在自然语言处理、推荐系统、知识图谱等一个或多个领域有理论基础和研发经验；
4 、有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；
5 、有强烈的求知欲，优秀的学习和沟通能力。
此外还有前端 /后端 /全栈 /运维开发岗位正常招聘（运维岗位要求一定的英语口语能力或者可以适应英语工作环境）
简历投递邮箱： [email protected]
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