招聘方法| 招聘是一场多线程战争——论渠道、搜索词、目标公司与原子化操作的并发艺术文 / 猎头江湖 · Chandler有一种HR每次招不到人第一反应是“这个岗位太难招了。”还有一种HR同样的岗位两周出候选人。区别不在于运气不在于人脉甚至不在于沟通能力。区别在于他同时跑了多少条线。今天这篇文章我想彻底拆开招聘找人这件事的底层操作逻辑。不谈候选人体验不谈雇主品牌只谈一件事怎么把找人这件事拆解成可并发、可监控、可复制的原子操作。一、认知前提找人是一道搜索工程题大多数HR把找人理解为一个人际关系问题。我把它理解为一个搜索工程问题。搜索工程的核心逻辑是你的召回率决定你的候选人池上限你的精准度决定你的时间成本。召回率不够你永远在一个小水坑里捞鱼。精准度不够你捞上来一堆不对的时间全耗在无效沟通上。所以找人这件事本质上是在回答三个问题去哪里找渠道用什么词找搜索词 / 标签找什么公司出来的人目标公司这三个问题的交集就是你的候选人。而你要做的是把这三个维度都拆到最细然后并发运行几十条线。二、渠道地图每个平台都是一种不同的鱼塘先说一个反直觉的事实同一个候选人在不同平台上的可触达性是完全不同的。一个在领英从不更新的人可能每天在脉脉发帖。一个在猎聘上把简历设成暂不考虑的人可能在 GitHub 上活跃得要命。所以渠道不是备选项渠道是必选项。每个都要开每个开法都不同。下面我把主要渠道拆开说。 渠道一领英LinkedIn适合人群有一定年资的技术/产品/管理岗外企背景或有出海经历的候选人。核心操作搜索栏直接用布尔语法算法工程师 AND (推荐系统 OR 广告) AND (字节 OR 快手 OR 阿里)筛选过去90天活跃排除长期不活跃账号看500 connections的人通常更愿意社交回复率更高看对方最近的帖子和点赞记录——一个最近在转发裁员帖的人窗口大概率打开了InMail 不是万能的优先找共同联系人请求介绍监控方法保存搜索条件系统会自动推送新符合人选关注目标公司的员工列表定期刷新看有无新人离职头像消失 / 公司标签变灰 渠道二脉脉适合人群国内互联网、AI、大厂中层职场情绪浓度高流动窗口信号强。核心操作职言区是金矿。发帖吐槽公司的人 流动窗口开启信号搜索词公司名 “裁员” / “被优化” / “找机会” / “求内推”人脉搜索直接搜职位名称 公司名看对方是否开启求职状态发布动态时 特定人群引发互动候选人主动私信监控方法关注特定公司的公司圈实时监控员工动态设置关键词提醒脉脉 App 内支持如AI工程师 求内推 渠道三Boss直聘适合人群主动求职人群中初级岗位覆盖广近年来中高级岗也在增多。核心操作高级搜索里活跃度是第一过滤器——优先联系刚刚活跃学历、工作年限、薪资期望同步设好减少无效打招呼打招呼文案不要用模板第一句话要命中对方的简历亮点看到你在XX做过推荐系统冷启动我们刚好有个类似的方向5分钟说说Boss 上候选人主动权很强你的公司主页质量直接影响回复率监控方法保存人才库标签对感兴趣但暂不考虑的候选人每隔30天再触达一次看候选人最近更新简历时间——更新了简历 在看机会 渠道四猎聘适合人群中高端主动求职人群简历质量整体偏高。核心操作布尔搜索支持较好可用职位算法工程师 关键词大模型 OR LLM OR RLHF 公司排除 [当前目标公司竞争对手]看人才报告功能了解某岗位人才分布的城市、学校、公司来源开启急迫求职筛选这类人流动窗口最大监控方法设置人才雷达系统自动推送符合条件的新简历看候选人被查看次数——被大量猎头查看但未投递说明此人在被多方接触但保持观望 渠道五GitHub / 技术社区适合人群技术岗尤其是算法、工程、开源贡献者。核心操作GitHub 搜索location:Beijing language:Python stars:50看 contributor 列表目标开源项目的核心贡献者技术一定过硬掘金、V2EX、SegmentFault发帖求职的人直接私信看帖子内容判断技术水平知乎技术专栏写文章的工程师通常有一定影响力也更愿意社交监控方法Follow 目标候选人的 GitHub看他近期 commit 频率——长期不活跃的人可能离职在家订阅某些技术 Newsletter 的作者列表 渠道六内推网络 / 微信生态适合人群所有岗位尤其是高度依赖信任的高级岗。核心操作维护一个前候选人群每季度发一次有价值的内容不是广告保持存在感每次成功招到人主动问“你有没有同行/同学也在看机会”在垂直行业群里发 JD但文案要像人说的话不要像招聘启事我们在找一个做过大规模推荐系统的人不是大厂也行能打就行有没有认识的监控方法朋友圈观察候选人发新开始感谢老东家类帖子 刚离职信号微信状态更新频率异常增加有时也是在积累社交资本准备跳槽三、搜索词的原子化拆解很多HR搜索词只会用职位名称然后发现结果太多无从筛选。问题出在搜索词没有做原子化拆解。我把搜索词分成四个维度每个维度建一个词库然后交叉组合维度一职能词你要找什么人核心词算法工程师、NLP工程师、推荐算法 扩展词machine learning、深度学习、LLM、RLHF、fine-tuning 边缘词AI研究员、applied scientist、data scientist维度二技术栈词他用什么工具Python、PyTorch、TensorFlow、CUDA、Transformer、RAG、Agent维度三业务场景词他在哪个场景做过搜索排序、CTR预估、冷启动、多模态、智能客服、内容理解维度四层级/量级词他的段位亿级、千万DAU、团队管理、技术负责人、lead、principal实际使用时用1个维度一词 1-2个其他维度词交叉每次搜索都是一条独立的线。一个岗位你可以轻松拆出 20-30 个不重叠的搜索组合。每一个组合都是一条独立的找人线路。四、目标公司列表最被低估的找人方法很多HR找人靠关键词但有一个更精准的方式几乎被忽略直接盯着目标公司的员工名单找。逻辑很简单如果某家公司在做和你们一样的事他们的员工就是你最精准的候选人。如何建立目标公司列表直接竞争对手做同类产品的公司员工有最直接的业务经验技术路径相近的公司不是竞品但技术栈和你们高度重叠降维打击池比你们体量大一级的公司里做边缘项目、被边缘化的员工上升期公司融了新一轮的创业公司员工可能面临期权缩水或方向调整建立好列表之后怎么操作平台操作领英搜公司名 职位逐一查看筛选在职时间2年或近期有动态脉脉进入该公司的公司圈看谁在发帖吐槽或寻求外部合作Boss搜索该公司名称看谁在主动投简历或更新简历GitHub搜索该公司域名的邮箱贡献者或看公司开源项目的 contributor这不是一次性操作这是一个需要定期刷新的监控动作。五、监控体系让信息自动流向你找人最低效的方式是每次都要主动出击。找人最高效的方式是建立一套让候选人信号自动触达你的监控体系。以下是我在实际操作中用到的监控逻辑监控层一平台自动推送领英保存搜索开启邮件推送猎聘人才雷达Boss人才收藏夹 简历更新提醒脉脉关键词订阅监控层二人工定期刷新每周一次建一个简单的表格记录渠道 | 搜索词组合 | 上次搜索时间 | 新增人数 | 已触达人数每周固定刷一遍看有无新进入的候选人。监控层三候选人状态跟踪对于已经接触但暂不考虑的候选人建立一个沉睡库姓名 | 当前公司 | 上次触达时间 | 下次触达时间 | 触发条件触发条件可以是他所在公司传出裁员消息他在社交平台上发出吐槽帖距上次拒绝已满90天重新触达他更新了简历或领英资料六、并发运行同时跑几十条线的系统观说到这里我们可以把整个体系组装起来了。一个正常运转的多头并发找人系统大概是这样的岗位需求 │ ├── 渠道层6个平台同时开 │ ├── 领英3组搜索词 × 5个目标公司 15条线 │ ├── 脉脉关键词监控 公司圈 5条线 │ ├── 猎聘4组搜索词 4条线 │ ├── Boss2组搜索词 2条线 │ ├── GitHub2个目标项目 2条线 │ └── 内推网络1次定向广播 N条线 │ ├── 搜索词层20-30组不重叠的词组合 │ ├── 目标公司层10-15家定向盯梢 │ └── 监控层自动推送 每周人工刷新 沉睡库复活这套系统跑起来你同时在运行的找人线路轻松超过50条。任何一条线出候选人都进入同一个漏斗。漏斗顶端足够宽底部才有得选。七、原子化操作的意义我最后想说一件事。为什么要强调原子化因为原子化操作有一个最重要的特性可复制可委托可标准化。当你把在领英上搜算法工程师这件事拆解成打开领英 → 输入布尔语法 → 设置筛选条件 → 保存搜索 → 逐一查看活跃度 → 发送定制化打招呼……你就把一个依赖经验的动作变成了一个依赖流程的动作。依赖经验的事只有你能做。依赖流程的事可以被系统化可以被工具辅助可以被团队里的初级同事执行。这才是真正的招聘效率提升——不是你个人能力更强了而是你的系统产能更高了。找人这件事从来不神秘。它就是一场多线程的搜索战争。渠道是战场搜索词是弹药目标公司是坐标监控体系是雷达。把这四件事做好同时跑几十条线候选人自然会从各个方向涌进来。剩下的才是你跟他们说什么。— END —你们公司目前用哪些渠道找人有没有被严重低估的渠道评论区说说。