A forma tradicional de contratação é procurar de 5 a 10 palavras-chave no perfil de alguém no LinkedIn e, se essas palavras-chave não existirem, um candidato potencialmente adequado passa despercebido. Por exemplo, você não pode encontrar alguém que seja apaixonado por trabalhar para uma empresa no setor de saúde porque é impossível identificar muito do que chamamos de "informação não estruturada" no perfil de uma pessoa, mas um modelo genérico com forte compreensão semântica pode. **Em agosto, a Inflection encontrou com sucesso Tony Zavala como especialista em linguagem de IA da Pi através do Moonhub, que também está sendo usado pela Anthropic e outras empresas não tecnológicas para recrutamento. **
AI NativoAnálise de Produto
Moonhub
1 Produto: Moonhub
**2. Lançamento do produto desde: janeiro 2023
**3. Fundador:**Nancy Xu
Antes de fundar a Moonhub, Nancy Xu fez seu Ph.D. em ciência da computação na Universidade de Stanford, onde trabalhou em modelos fundamentais no Stanford AI Lab para criar agentes de IA para uma variedade de aplicações, incluindo suporte ao cliente.
Dirigiu também uma empresa de recrutamento, onde aprendeu sobre a dificuldade de encontrar candidatos de qualidade num curto período de tempo para startups, o que acabou por levá-la a criar a Moonhub. Além da Moonhub, ela tem sua própria empresa de capital de risco, Xu Ventures.
4. Introdução do produto:
Um assistente de recrutamento empresarial alimentado por IA que permite aos empregadores localizar rapidamente os candidatos que atendem às suas necessidades de contratação, comunicando-se com chatbots. De acordo com Nancy, o Moonhub ajuda as empresas a contratar de 2 a 3x mais rápido, economizando mais de 100 horas por contratação.
5. História de desenvolvimento:
Criado em junho de 2022.
Em fevereiro de 2023, o produto entrou no ar e anunciou o fechamento de uma rodada seed de US$ 4,4 milhões com participação da Khosla Ventures e GV, Time Ventures, Day One Ventures e Susan Wojcicki (ex-CEO do YouTube) e Mike Volpi (Index Ventures General Partner).
Este mês, a Moonhub continuou a levantar US$ 10 milhões, liderada pelo Google Ventures e Khosla Ventures.
O que é o Moonhub? **
O Moonhub é uma plataforma de recrutamento alimentada por IA que atualmente é voltada principalmente para empregadores B-end com necessidades de contratação.
Os empregadores podem localizar rapidamente os candidatos que atendem às suas necessidades de contratação, fornecendo informações contextuais, como informações da empresa e requisitos de contratação, para o chatbot de IA da Moonhub, ao mesmo tempo em que aumentam os requisitos de contratação personalizados por meio da comunicação em linguagem natural para reduzir ainda mais o escopo do recrutamento.
As conversas entre empregadores e chatbots do Moonhub podem ser baseadas em condições precisas, como "no Vale do Silício", "proficiente em Python", etc., ou condições vagas, como "experiência de trabalho em grandes empresas de tecnologia" ou "experiência usando ChatGPT e produtos semelhantes".
Desde seu lançamento em janeiro deste ano, o Moonhub tem mais de 100 clientes em outubro, incluindo unicórnios multibilionários de IA como Anthropic e Inflection, outras startups como Atomic AI, Hippocratic AI e até mesmo empresas não tecnológicas mais tradicionais como LifeWork e Navier.
Menos de 1 ano após o lançamento do produto, a Moonhub já ultrapassou US$ 1 milhão em receita.
Quais são os benefícios do Moonhub? **
A Moonhub pode ajudar os empregadores a reduzir custos e aumentar a eficiência no processo de contratação.
Os principais clientes da Moonhub são startups em estágio inicial que estão tentando substituir startups terceirizadas que ajudam startups na contratação. A Moonhub ajuda as startups a gerir todos os aspetos do processo de contratação, desde o recrutamento até à contratação: calibrar perfis, selecionar candidatos, manter o entusiasmo/interesse dos candidatos nos empregadores, acompanhar os horários das entrevistas e muito mais. Por enquanto, esse processo ainda é feito por funcionários da Moonhub, mas de acordo com Nancy Xu, a IA em breve estará fazendo tudo para os empregadores, exceto entrevistas.
Por outro lado, o modelo da Moonhub pode ajudar as startups a alcançar mais potenciais e grandes candidatos.
A lógica de contratação da Moonhub não é combinar candidatos que estão dispostos a se candidatar a empregos com empregadores, mas ser proativo, quando um empregador encontra um candidato que gosta, o candidato ainda pode não saber nada sobre o empregador, e a Moonhub será responsável por contatar e fazer com que o candidato se interesse, e esse processo ainda é feito pelos funcionários da Moonhub, mas de acordo com Nancy Xu, a IA em breve fará tudo pelo empregador, exceto a entrevista. Porque, regra geral, muitos grandes candidatos não estão ativamente à procura de emprego e não procuram ativamente entrevistas, mas podem estar interessados em algumas das conversas que lhes chegam.
Em agosto, a Inflection, o unicórnio de IA que desenvolveu o Pi, recrutou Tony Zavala do LinkedIn via Moonhub para melhorar o desempenho do Pi e, antes disso, Zavala sabia pouco sobre Inflexão e a abertura.
A abordagem interativa do chatbot fornece aos empregadores mais dimensões de filtragem para ajudá-los a encontrar candidatos que estão mais interessados neles. Os empregadores podem selecionar continuamente os candidatos através do diálogo com base nas informações do currículo, experiência profissional, formação educacional, apresentação de artigos e GitHub, em vez de se limitarem aos critérios de seleção limitados encontrados em quadros de empregos anteriores.
Moonhub Como o faz? **
De acordo com Nancy Xu, o chatbot de IA da Moonhub é treinado em mais de 1 bilhão de perfis públicos de uma variedade de sites, incluindo LinkedIn, Upwork, GitHub, Google Scholar, Overflow, StackOverflow e Twitter.
Em termos de modelos, o Moonhub usa seus próprios modelos internos de linguagem grande, bem como modelos desenvolvidos pela OpenAI, Cohere e Anthropic.
De acordo com a fundadora da Moonhub, Nancy Xu, a empresa está solicitando uma patente chamada Custom Retri Augmented Generation Framework, uma tecnologia que pode melhorar a qualidade das respostas do chatbot da Moonhub processando rapidamente informações adicionais, como conhecimento de recrutamento de especialistas em um determinado campo, para superar modelos de linguagem de uso geral de grande porte.
Ao mesmo tempo, a Moonhub também está trabalhando para tornar os assistentes de recrutamento de IA mais equitativos, aumentando a diversidade de dados de treinamento, de modo a reduzir o viés que pode ser introduzido no processo de treinamento de IA durante o processo de recrutamento, o que pode levar à discriminação e exclusão de candidatos de algumas origens especiais.
Além disso, a Moonhub também precisa fazer um trabalho melhor de equilíbrio entre empregadores e candidatos. Alguns candidatos que foram recrutados pela Moonhub acreditam que a função real após o processo final de integração não é como anunciado pela Moonhub durante o processo de contato, e desistem após um ano de emprego. O descompasso entre empregadores e candidatos não é necessariamente a razão para o Moonhub, mas como um produto que serve aos empregadores, o sucesso da integração não deve ser o único objetivo, e como acompanhar os resultados do recrutamento ao longo do tempo para otimizar ainda mais o produto ainda vale a pena olhar para a frente e otimizar.
Materiais de referência
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AI+Recruitment|Inflexão e Anthropic já estão usando este produto nativo de IA para explorar talentos
Fonte original: Deep Reflection SenseAI
A forma tradicional de contratação é procurar de 5 a 10 palavras-chave no perfil de alguém no LinkedIn e, se essas palavras-chave não existirem, um candidato potencialmente adequado passa despercebido. Por exemplo, você não pode encontrar alguém que seja apaixonado por trabalhar para uma empresa no setor de saúde porque é impossível identificar muito do que chamamos de "informação não estruturada" no perfil de uma pessoa, mas um modelo genérico com forte compreensão semântica pode. **Em agosto, a Inflection encontrou com sucesso Tony Zavala como especialista em linguagem de IA da Pi através do Moonhub, que também está sendo usado pela Anthropic e outras empresas não tecnológicas para recrutamento. **
AI Nativo Análise de Produto
Moonhub
1 Produto: Moonhub
**2. Lançamento do produto desde: janeiro 2023
**3. Fundador:**Nancy Xu
Antes de fundar a Moonhub, Nancy Xu fez seu Ph.D. em ciência da computação na Universidade de Stanford, onde trabalhou em modelos fundamentais no Stanford AI Lab para criar agentes de IA para uma variedade de aplicações, incluindo suporte ao cliente.
Dirigiu também uma empresa de recrutamento, onde aprendeu sobre a dificuldade de encontrar candidatos de qualidade num curto período de tempo para startups, o que acabou por levá-la a criar a Moonhub. Além da Moonhub, ela tem sua própria empresa de capital de risco, Xu Ventures.
4. Introdução do produto:
Um assistente de recrutamento empresarial alimentado por IA que permite aos empregadores localizar rapidamente os candidatos que atendem às suas necessidades de contratação, comunicando-se com chatbots. De acordo com Nancy, o Moonhub ajuda as empresas a contratar de 2 a 3x mais rápido, economizando mais de 100 horas por contratação.
5. História de desenvolvimento:
Criado em junho de 2022.
Em fevereiro de 2023, o produto entrou no ar e anunciou o fechamento de uma rodada seed de US$ 4,4 milhões com participação da Khosla Ventures e GV, Time Ventures, Day One Ventures e Susan Wojcicki (ex-CEO do YouTube) e Mike Volpi (Index Ventures General Partner).
Este mês, a Moonhub continuou a levantar US$ 10 milhões, liderada pelo Google Ventures e Khosla Ventures.
O que é o Moonhub? **
O Moonhub é uma plataforma de recrutamento alimentada por IA que atualmente é voltada principalmente para empregadores B-end com necessidades de contratação.
Os empregadores podem localizar rapidamente os candidatos que atendem às suas necessidades de contratação, fornecendo informações contextuais, como informações da empresa e requisitos de contratação, para o chatbot de IA da Moonhub, ao mesmo tempo em que aumentam os requisitos de contratação personalizados por meio da comunicação em linguagem natural para reduzir ainda mais o escopo do recrutamento.
Menos de 1 ano após o lançamento do produto, a Moonhub já ultrapassou US$ 1 milhão em receita.
Quais são os benefícios do Moonhub? **
A Moonhub pode ajudar os empregadores a reduzir custos e aumentar a eficiência no processo de contratação.
Os principais clientes da Moonhub são startups em estágio inicial que estão tentando substituir startups terceirizadas que ajudam startups na contratação. A Moonhub ajuda as startups a gerir todos os aspetos do processo de contratação, desde o recrutamento até à contratação: calibrar perfis, selecionar candidatos, manter o entusiasmo/interesse dos candidatos nos empregadores, acompanhar os horários das entrevistas e muito mais. Por enquanto, esse processo ainda é feito por funcionários da Moonhub, mas de acordo com Nancy Xu, a IA em breve estará fazendo tudo para os empregadores, exceto entrevistas.
Por outro lado, o modelo da Moonhub pode ajudar as startups a alcançar mais potenciais e grandes candidatos.
A lógica de contratação da Moonhub não é combinar candidatos que estão dispostos a se candidatar a empregos com empregadores, mas ser proativo, quando um empregador encontra um candidato que gosta, o candidato ainda pode não saber nada sobre o empregador, e a Moonhub será responsável por contatar e fazer com que o candidato se interesse, e esse processo ainda é feito pelos funcionários da Moonhub, mas de acordo com Nancy Xu, a IA em breve fará tudo pelo empregador, exceto a entrevista. Porque, regra geral, muitos grandes candidatos não estão ativamente à procura de emprego e não procuram ativamente entrevistas, mas podem estar interessados em algumas das conversas que lhes chegam.
Em agosto, a Inflection, o unicórnio de IA que desenvolveu o Pi, recrutou Tony Zavala do LinkedIn via Moonhub para melhorar o desempenho do Pi e, antes disso, Zavala sabia pouco sobre Inflexão e a abertura.
A abordagem interativa do chatbot fornece aos empregadores mais dimensões de filtragem para ajudá-los a encontrar candidatos que estão mais interessados neles. Os empregadores podem selecionar continuamente os candidatos através do diálogo com base nas informações do currículo, experiência profissional, formação educacional, apresentação de artigos e GitHub, em vez de se limitarem aos critérios de seleção limitados encontrados em quadros de empregos anteriores.
Moonhub Como o faz? **
De acordo com Nancy Xu, o chatbot de IA da Moonhub é treinado em mais de 1 bilhão de perfis públicos de uma variedade de sites, incluindo LinkedIn, Upwork, GitHub, Google Scholar, Overflow, StackOverflow e Twitter.
Em termos de modelos, o Moonhub usa seus próprios modelos internos de linguagem grande, bem como modelos desenvolvidos pela OpenAI, Cohere e Anthropic.
De acordo com a fundadora da Moonhub, Nancy Xu, a empresa está solicitando uma patente chamada Custom Retri Augmented Generation Framework, uma tecnologia que pode melhorar a qualidade das respostas do chatbot da Moonhub processando rapidamente informações adicionais, como conhecimento de recrutamento de especialistas em um determinado campo, para superar modelos de linguagem de uso geral de grande porte.
Ao mesmo tempo, a Moonhub também está trabalhando para tornar os assistentes de recrutamento de IA mais equitativos, aumentando a diversidade de dados de treinamento, de modo a reduzir o viés que pode ser introduzido no processo de treinamento de IA durante o processo de recrutamento, o que pode levar à discriminação e exclusão de candidatos de algumas origens especiais.
Além disso, a Moonhub também precisa fazer um trabalho melhor de equilíbrio entre empregadores e candidatos. Alguns candidatos que foram recrutados pela Moonhub acreditam que a função real após o processo final de integração não é como anunciado pela Moonhub durante o processo de contato, e desistem após um ano de emprego. O descompasso entre empregadores e candidatos não é necessariamente a razão para o Moonhub, mas como um produto que serve aos empregadores, o sucesso da integração não deve ser o único objetivo, e como acompanhar os resultados do recrutamento ao longo do tempo para otimizar ainda mais o produto ainda vale a pena olhar para a frente e otimizar.
Materiais de referência