技术秘笈：领英6.9亿用户背后，AI如何为招聘者与求职者牵线搭桥？

全球最大的职场社交网络领英，拥有超过近7亿用户，那么它如何利用人工智能技术来搭建众多求职者和招聘者之间的桥梁呢？让我们一起来揭晓。

在信息泛滥的时代，招聘与求职同样面临着信息不对称的问题。招聘者往往难以找到合适的人才，而求职者也难以发现心仪的工作机会。幸运的是，人工智能技术的飞速发展正在逐渐改变这一现状。领英作为全球最大的职场社交网络，成功地将人工智能技术融入其服务中，为招聘者和求职者之间搭建起一座高效的桥梁。

人工智能技术在招聘领域的应用日益广泛，不仅能够帮助企业提升招聘效率，还能够帮助求职者更好地规划职业发展路径。领英作为一个职场社交平台，如何将人工智能技术融入其日常服务中呢？

人工智能在寻找、筛选和培养候选人方面发挥着重要作用。领英提供了多种人才搜索与推荐产品，如LinkedIn Recruiter。这款产品能够根据招聘者的反馈，更主动、有针对性地为招聘职位推荐候选人。与传统的搜索和推荐系统不同，LinkedIn Recruiter不仅关注搜索内容和查询关键词的相关性，还注重招聘人员和候选人在相关领域的相互兴趣。这样的筛选方式大大提高了招聘者与合适候选人之间的匹配成功率。

面向求职者，领英也推出了职位推荐功能。通过上传个人简历，平台会根据求职者的背景和技能推荐适合的工作机会。为了实现个性化服务，领英采用了先进的知识图谱和标准化技术，如深度学习模型（如LSTM、CNN等），并结合机器学习算法从多角度理解内容，为每位用户提供高度个性化的推荐结果。

除了提高招聘和求职的匹配度，领英还利用人工智能技术改进了招聘流程中的其他环节。例如，通过推出「可能感兴趣职位」的个性化人工智能服务，职位申请数量增长了30%。领英还推出了一些新功能，如「面试准备」和「视频介绍」，以提升应聘者的面试表现和企业的招聘效率。这些功能充分利用了人工智能技术的优势，为招聘者和求职者带来了更多便利。

那么，支撑这些人工智能服务的核心技术是什么呢？领英主要采用了在线学习算法（Online learning）。这种算法能够根据招聘者与候选人的互动方式持续学习招聘者的偏好，并提供更加贴合需求的候选人推荐。通过不断学习和优化，领英的人工智能技术能够更好地满足用户需求，提高服务质量和用户体验。

领英通过巧妙运用人工智能技术，成功搭建起求职者和招聘者之间的桥梁。不仅提高了招聘效率，还为求职者带来了更多便利。作为职场社交网络的领导者，领英将继续探索和创新人工智能技术，为用户提供更加优质的服务和体验。领英推出的新型推荐系统革新了招聘行业的格局。它通过结合工作描述、历史候选人数据以及求职者兴趣等多维度信息，实时计算并匹配最佳候选人。这一系统不仅自动化匹配职位与人才，更深入地理解并预测招聘方的需求与意图。

想象一下，招聘方对于某一类人才如“具有领导技能的会计师”或“擅长社交媒体的项目经理”情有独钟，领英就会捕捉到这些偏好，并为其推荐更多类似的候选人。这一切都在网络上实时进行，一旦市场反馈有所变化，系统就会立即调整学习，使推荐更为精准。

在最新的Recommended Matches功能中，领英引入了用户的隐身求职状态和其他潜在求职指标，如技能、头衔、行业和资历等，来展示竞争力排序的求职者。其复杂的算法会综合考量候选人是否符合职位需求、是否表现出求职意向以及是否对招聘方的职位感兴趣，从而确定最可能接受工作的候选人。

这种高度自动化的筛选过程也引发了一个关键问题——公平性。领英深知，由机器学习模型驱动的候选人排序可能无意中产生偏见，削弱某些群体的竞争力。为了解决这个问题，领英采取了一种具有代表性的人才搜索技术架构，重新排序检索结果，确保为招聘方展示一组多样化且公平的人才。

在人才搜索与推荐系统的底层架构设计中，领英运用了Galene搜索堆栈和多种插件来提高搜索效率并优化排名。反向字段和正向字段的搜索索引设计有助于评估机器学习的特征价值。数据的新鲜度对于机器学习特征也至关重要。这一切设计都是为了确保招聘方能够快速、准确地找到他们需要的人才。

但如何模拟招聘人员的意图和偏好，一直是招聘领域人工智能应用的一大挑战。对此，领英采取了两种方法：离线学习个性化模型和在线实时反馈系统。新的系统架构将候选人按技能分组，并根据招聘人员的实时反馈来更新排名。初步实验结果显示，随着更多反馈的加入，推荐候选人的质量得到了显著提高。

领英的推荐系统不仅改变了招聘行业的面貌，更通过深度学习和实时反馈机制，确保了为招聘方提供精准、公平的人才匹配。这一系统的成功实施标志着人工智能在招聘领域的又一次飞跃。从单纯的“线性推荐”跃进到“深度个性化”的精准匹配，领英的职位推荐系统经历了一场技术的深刻变革。

曾经，领英的推荐模式停留在一种线性框架之内，即如果求职者是一位软件工程师，系统就会直接推荐软件工程师的职位。面对日益丰富的职业种类和交叉领域，这种推荐方式显得过于单一，缺乏足够的个性化。

为了提供更加精准的个性化推荐，领英团队研发了Generalized Linear Mixed Model（GLMix）。这一技术革新为每个用户和每个职位量身定制了一个独特的模型。基于用户过去的职位申请记录，GLMix能够智能推荐更多相似或相关的职位。这使得领英模型的参数量急剧增长，达到了上百亿规模。

为了进一步满足用户的实时需求，以及持续优化推荐效果，领英建立了Deep&Wide模型。这一模型整合了深度学习的先进技术与树状结构模型的优势，并结合GLMix的力量，实现了令人满意的模型效果和用户体验。

在这背后，领英搭建了一个大规模运算平台来支撑这些人工智能模型的实时运作。这个强大的平台分为线下和线上两个模块。线下模块能够自动收集用户的反馈，并利用Spark进行智能训练，然后将最新的模型结果和参数上传到线上。而线上部分则依靠领英的实时数据传输和搜索引擎技术，实现了毫秒级延迟的模型运算，确保用户能够及时获得最新、最相关的职位推荐。