本文轉載自公眾號「福布斯」
2023年8月，在各自完成喬治城大學和哈佛大學的二年級課程後不久，布倫丹·富迪（Brendan Foody）與朋友阿達什·希雷馬特（Adarsh Hiremath）和蘇里亞·米達（Surya Midha）見面了，然後開始勸說他們退學。
當年1月，這三位曾經的高中同學開啟了一個名為Mercor的副業，旨在為印度的工程師和需要自由程式設計幫助的初創公司牽線搭橋。在僅僅幾個月時間裡，他們在沒有任何外部資金支援的情況下，營收便達到了100萬美元，淨賺了8萬美元。
在富迪的遊說剛一結束，米達就轉向希雷馬特問了一個問題（希雷馬特是他兩年前贏得政策辯論全國冠軍的搭檔）：“兄弟，這事到底有多難？”
對於Mercor的這三位創始人來說，答案似乎是“並不難”。
他們的軟體利用人工智慧對求職者進行稽核和麵試，然後將他們與空缺職位進行匹配。在不到兩年的時間裡，他們已經進行了10萬多次面試，對30萬人進行了評估。如今，年僅21歲的富迪、希雷馬特和米達都已經退學，併成為Thiel獎學金獲得者，管理著一家年收入數千萬美元、每月增長50%的盈利公司。
這家僅僅成立20個月的初創公司如今估值高達2.5億美元，在Benchmark的3200萬美元A輪融資之後，Benchmark的新合夥人維克多·拉扎爾特（Victor Lazarte）也加入了Mercor的董事會。億萬富豪投資者彼得·蒂爾、Twitter聯合創始人傑克·多爾西（Jack Dorsey）、兩位OpenAI董事會成員、問答網站Quora的執行長亞當·安捷羅（Adam D' Angelo）和前美國財政部長勞倫斯·薩默斯（Larry Summers）也都加入了Mercor投資者的行列。
Mercor的執行長富迪解釋道：“我們對勞動力市場很感興趣，尤其是當我們想到那些世界各地的優秀人才沒有得到他們應有的機會。透過運用大型語言模型並讓機器操作與人才評估相關的流程，我們可以解決這種低效率問題。”
圖源：網路
最初，Mercor只是一個透過人工來匹配、歸置人才的服務，而現在它的市場依賴於自身的大型語言模型，該模型建立在OpenAI等公司的最新現成方案之上，並根據其求職流程的專有資料進行了微調。
想參加面試，申請者需要先上傳簡歷，接著進行一場由Mercor的人工智慧主持的20分鐘影片面試，其中一半時間討論求職者的經歷，另一半時間進行相關案例分析。之後，求職者的申請會與Mercor平臺上的所有職位進行匹配；對於對專業度要求更高的崗位，可能會進行第二輪定製化的人工智慧面試。
對於僱主來說，Mercor承諾可以快速對接到合格的候選人，而且能靈活調整候選人種類（小時工、兼職或全職工作）。
Mercor最大的候選人才庫是在印度，排在第二位的是美國。釋出的職位類別也各不相同，包括工程、產品開發、設計、運營以及內容創作等領域。富迪表示，一些頂尖的人工智慧實驗室（他無法透露具體名稱）使用Mercor尋找專業作家和影片製作人來建立更多資料。還有一些包括諮詢、工程、金融和法律領域的公司在內的僱主也在這裡尋找僱員。在今年2月之前，Mercor公司本身也完全依賴這些平臺上的人才，直到最近才招募了15名正式員工。
據富迪介紹，Mercor預測應聘者表現的能力在該公司的測試中已經超過了人類招聘人員。他表示公司將在11月釋出一篇論文，分享其方法論。Mercor還希望最終能做到預測並自動化長期的績效評估，幫助僱主跟蹤並培養人才。“在預測人類能力方面超越人類已經有巨大的經濟價值……但我們認為，增加長期追蹤的部分將更具可持續性，並能產生更大經濟價值。”富迪說。
對於Mercor的這三位創始人來說，答案似乎是“並不難”。
他們的軟體利用人工智慧對求職者進行稽核和麵試，然後將他們與空缺職位進行匹配。在不到兩年的時間裡，他們已經進行了10萬多次面試，對30萬人進行了評估。如今，年僅21歲的富迪、希雷馬特和米達都已經退學，併成為Thiel獎學金獲得者，管理著一家年收入數千萬美元、每月增長50%的盈利公司。
這家僅僅成立20個月的初創公司如今估值高達2.5億美元，在Benchmark的3200萬美元A輪融資之後，Benchmark的新合夥人維克多·拉扎爾特（Victor Lazarte）也加入了Mercor的董事會。億萬富豪投資者彼得·蒂爾、Twitter聯合創始人傑克·多爾西（Jack Dorsey）、兩位OpenAI董事會成員、問答網站Quora的執行長亞當·安捷羅（Adam D' Angelo）和前美國財政部長勞倫斯·薩默斯（Larry Summers）也都加入了Mercor投資者的行列。
Mercor的執行長富迪解釋道：“我們對勞動力市場很感興趣，尤其是當我們想到那些世界各地的優秀人才沒有得到他們應有的機會。透過運用大型語言模型並讓機器操作與人才評估相關的流程，我們可以解決這種低效率問題。”
最初，Mercor只是一個透過人工來匹配、歸置人才的服務，而現在它的市場依賴於自身的大型語言模型，該模型建立在OpenAI等公司的最新現成方案之上，並根據其求職流程的專有資料進行了微調。
想參加面試，申請者需要先上傳簡歷，接著進行一場由Mercor的人工智慧主持的20分鐘影片面試，其中一半時間討論求職者的經歷，另一半時間進行相關案例分析。之後，求職者的申請會與Mercor平臺上的所有職位進行匹配；對於對專業度要求更高的崗位，可能會進行第二輪定製化的人工智慧面試。
對於僱主來說，Mercor承諾可以快速對接到合格的候選人，而且能靈活調整候選人種類（小時工、兼職或全職工作）。
Mercor最大的候選人才庫是在印度，排在第二位的是美國。釋出的職位類別也各不相同，包括工程、產品開發、設計、運營以及內容創作等領域。富迪表示，一些頂尖的人工智慧實驗室（他無法透露具體名稱）使用Mercor尋找專業作家和影片製作人來建立更多資料。還有一些包括諮詢、工程、金融和法律領域的公司在內的僱主也在這裡尋找僱員。在今年2月之前，Mercor公司本身也完全依賴這些平臺上的人才，直到最近才招募了15名正式員工。
據富迪介紹，Mercor預測應聘者表現的能力在該公司的測試中已經超過了人類招聘人員。他表示公司將在11月釋出一篇論文，分享其方法論。Mercor還希望最終能做到預測並自動化長期的績效評估，幫助僱主跟蹤並培養人才。“在預測人類能力方面超越人類已經有巨大的經濟價值……但我們認為，增加長期追蹤的部分將更具可持續性，並能產生更大經濟價值。”富迪說。
Mercor並不是富迪和希雷馬特的首次創業。從喬治城大學退學之前，在聖何塞的貝拉明預備學校（Bellarmine College Preparatory）就讀時，富迪就曾經營過一家小型企業，為初創公司建網站。當時準備進入哈佛大學的希雷馬特透過參加學校的辯論隊結識了富迪，並幫助他進行編碼；希雷馬特的朋友米達後來也與富迪成為了室友，一道加入了創業專案。
在參加辯論比賽時，這幾位創始人會花幾個月時間研究各種立場，然後再進行正反兩方辯論。作為印度移民的子女，希雷馬特和米達特別關注對勞動力市場的討論，特別是發展中國家存在的就業不公平現象，而正是這種討論促使他們在印度遠端聘用的工程承包商的幫助下成立了Mercor公司。“招聘和篩選流程隨意淘汰了一半的申請者，往往只是因為他們的簡歷、缺乏名校工作經驗或教育背景不夠好，這讓人覺得非常不公平，”米達說道。“構建一種更加公平的招聘方式，是提升人們整體生活質量的最優解。”
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去年秋天，Mercor的三位創始人在紐約工作了一個月後，搬到了舊金山，開始全職投入創業計劃。作為執行長，富迪專注於產品和銷售；作為營運長，米達負責運營和企業合同；作為首席技術官，希雷馬特則負責工程和機器學習功能。今年1月，他們宣佈獲得由General Catalyst領投的360萬美元種子輪融資；3月，三人都獲得了Thiel獎學金，獲得了10萬美元的獎金，以及接觸其他創始人和科技高管，並和他們成為朋友甚至獲得投資的機會。
Mercor的利潤空間不斷擴大，因此當Benchmark的拉扎爾特於2024年與富迪會面時，後者對融資並沒有真正的興趣。是拉扎爾特自己創業的經驗讓富迪接受了這次會面；而榮登福布斯全球最佳創投人榜單的投資者彼得·芬頓（Peter Fenton）駕駛直升機接送富迪的提議也為Benchmark贏得了另一次會面。處於半退休狀態的前Uber投資者比爾·柯爾利（Bill Gurley）隨後也會見了Mercor的創始團隊，使得Benchmark擊退了其他風投公司，提前促成了Mercor的融資輪。（在那之前，這幾位聯合創始人曾因為對VC提出的估值不滿而和他們談崩過不止一次。）
“在風險投資行業，我們會與很多人進行會面，但偶爾你會遇到一次讓你覺得：‘哇，這個人真是厲害。’”拉扎爾特說。“我覺得富迪是一個非常特別的人，而這家公司旨在幫助人們找到最合適的工作，在我看來這個願景十分高尚。”
不過，如果企業使用Mercor來裁員並依賴外包人才，或幫助人工智慧研究實驗室培訓模型來取代其他專家的話，這一理念將面臨更嚴峻的考驗。拉扎爾特辯稱，Benchmark公司希望Mercor能為人們創造更好的工作機會，而不是加速人工智慧取代工作崗位的程序。他補充說，Mercor還將解決一個更為複雜的難題，那就是隨著時間的推移，如何將工人與全職受薪的工作進行匹配。
Mercor在人才市場上面臨著一些資本雄厚的競爭者，比如初創獨角獸公司Andela，該公司最近聘請了Uber的一位高管擔任新任執行長。傳統的外包公司也可能利用現成有的人工智慧工具來參與競爭。該公司所面臨的另一個挑戰是：它該如何讓市場中的僱主和求職者始終保持興趣。富迪承認，Mercor針對某些職位釋出進行了領英（LinkedIn）的定向推廣，但他堅持稱，大多數新使用者是透過Mercor網站上提供的簡歷反饋和麵試練習等資源自發加入的。
對於Mercor而言，成功的標誌是“建立一個統一的全球勞動力市場”，該市場能夠了解每個人的理想工作是什麼並提供給他們這樣的工作。米達則用一句更簡單的話做出了概括：“如果我們能幫助十億人找到工作，那我就會非常滿足。”
本文譯自：
https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2024/09/18/mercor-ai-interviewer-reaches-250-million-valuation/?ss=
文：Alex Konrad
翻譯：Vivian
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