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与大企业招聘的流程化管理不同，初创公司往往没有专门的人力资源部门和招聘人员，招人的任务就自然地落在每个团队成员的肩上。可是招人并非易事，如若事必躬亲，将耗费团队成员本该用于产品开发和拓展业务的时间和精力。但早期员工对于初创公司又至关重要，一旦需要招人，都是十万火急，所以在招贤选才时又不得有半点马虎和拖延。
与团队理想的核心人才之间的沟通壁垒常常使得初创公司陷入非常尴尬的处境。他们往往要面临的是超时的招聘周期、高额的招人成本还有不尽人意的招人结果。
硅谷一家以数据为驱动的公司——HireTeamMate就是要解决这一难题。它运用数据挖掘和机器学习等尖端技术，为成长型企业和初创公司提供定制化的智能虚拟猎头（Virtual Recruiter)，将企业和初创公司在招聘环节面临的三大挑战一一击破。
“我们用技术取代原先招人环节中人工的部分，让企业能专注于招人最核心的部分——考核面试和录用上，为团队迅速成长壮大提供效率和质量保障。”HireTeamMate创始人兼首席执行官Steven Jiang（江海庆）说。
定制化的人工智能猎头颠覆传统手动招人模式
Zenefits把人力资源部移到云端，而HireTeamMate则是把职业的招聘人员（Recruiter）搬到云端。之前职业招聘人员做的重复性高的体力活在HireTeamMate的平台上都实现了自动化、机器化。目前，HireTeamMate利用数据挖掘，机器学习以及人工智能技术为每一个公司提供定制化的智能虚拟猎头。虚拟猎头能够根据客户本身信息和招人的需求，快速高效地定位和筛选人才。
定制一款属于自己的智能虚拟猎头很简单。招聘经理只需要登录自己的领英账号（Linkedin)，HireTeamMate的系统就可以迅速识别个人身份和公司信息，与此同时背后的数据中心也在悄无声息地处理和组装与公司团队相关的所有数据。几十秒后，一款专属的智能虚拟猎头就定制成功了。智能虚拟猎头可以帮助招聘经理做大量繁琐的招人工作，包括发布招聘广告、定位贤才、筛选简历和协调面试时间。
“传统的职业招聘人员的工作方式都差不多。拿到招聘要求后，就到各个网站去打广告，给可能符合职位要求的人群发信息。收到大批简历后还要一份一份地阅读筛眩这种’广撒网’的方式成本高、效率低，对于初创团队的快速成长很不利。试想如果这些没有专职招聘人员的初创公司采用这样的传统方式，那将要花费多少本该用于技术开发和业务拓展的时间呀！” Steven说。
HireTeamMate颠覆了传统的手动招人模式，从被动地等人理会到主动出击。智能虚拟猎头通过对于大量相关数据的深度挖掘和量化分析，能够更精准地判断一个人是否在找工作或者想换工作，更多元地评价一个人是否符合工作需求。而这一切都不需要人力参与。
“我们就是想把招人过程中的脏活累活都让计算机去做，” Steven说，“让公司专注在真正地选贤（Hiring），而让虚拟猎头来做前期的撒网和筛选（Recruiting）。”
与智能虚拟猎头相补充，HireTeamMate还成功地将Uber的模式应用在招人上，雇佣了一批慧眼识珠的伯乐(Talent Scout)，利用他们自己的社会网络去找企业需要的“千里马”。这些伯乐并不是HireTeamMate的全职员工，只是利用自己的闲散时间做为半职业的猎头向企业推荐优质的候选人。
“目前，招人还是无法实现完全的机器化。如果完全通过搜集和分析网络数据去招人，会遗漏那些并不喜欢在互联网上留下痕迹的人才。特别是一些资历很深的高管，他们一般都是通过自己的人脉网络获知更好的工作机会。我们的伯乐团队与数据化招人相互补充，形成了一个完整的企业招人解决方案。”Steven说。
目前，HireTeamMate已经有五十多位伯乐。他们有的还在读博士，有的是大公司的员工，甚至还有家庭主妇。HireTeamMate对于伯乐有着严格的筛选，只有那些具备足够广的人脉网络，同时沟通能力强，信誉好的人才能入眩“我们伯乐团队中也有全职太太，但是她丈夫是硅谷科技公司的工程师，所以她也可以接触到很多和她丈夫背景相似的工程师。”HireTeamMate还为伯乐们邀请了Google的全职招聘人员和职业猎头做周期性的专业培训，帮助伯乐们更好地了解企业的需求和人才的动向。
Steven还告诉记者，这些伯乐的积极性非常高。他们利用各种渠道去找企业需要的人才。他们每推荐成功一个人，会拿到相应的推荐费。而根据要招的职位高低，推荐费也不一样。
一切以数据为驱动，实现人才和初创公司的双向匹配
HireTeamMate把招聘周期从两三个月缩短到平均两个半星期，最短的一次从网上发布招聘信息到发录用合同仅仅花了四天时间。如此高效率的背后是一个由数据构建的多维度人才和公司匹配引擎。而他们所解决的问题不仅仅在于如何招人，而是更深层次地研究了如何去用数据描述一个人，描述一个公司。
不难发现HireTeamMate团队的背景都相当技术化。创始人兼首席执行官Steven Jiang和首席技术管Shawn Zhang都是博士学历，有在高校和研究所的工作经验，在核心期刊上发表过数篇学术论文。他们另外一位团队成员是数据科学方面的专家，现在是印第安纳大学的终身教授。
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