當(dāng) DeepSeek 和 OpenAI 的核心突破者越來(lái)越年輕，傳統(tǒng)的簡(jiǎn)歷篩選正在失效。一位前阿里達(dá)摩院的研究員，試圖用 Agent 編織一張能捕捉「下一個(gè) Ilya」的網(wǎng)。

作者｜連冉

編輯｜鄭玄

2024 年，高岱恒 Sam 做出了一個(gè)決定：離開工作了四年的阿里達(dá)摩院。

作為一名 92 年出生的算法研究員，他正處在傳統(tǒng)職業(yè)生涯的「黃金期」。但在 AI 圈內(nèi)，一種難以名狀的焦慮正在蔓延。Sam 發(fā)現(xiàn)，從 Flash Attention 到 Llama（第一個(gè)開源大模型），再到最近讓 DeepSeek 名聲大噪的 GRPO 算法，這些 2022 年以來(lái)最核心的「Ground Breaking」技術(shù)，幾乎都是由 30 歲以下的年輕人完成的。

「Llama 發(fā)布的那個(gè)月，一作 Hugo 只有 29 歲；OpenAI 做出 ChatGPT 的主力 Alec Radford 是來(lái)自富蘭克林·歐林工程學(xué)院（Franklin W. Olin College of Engineering）本科生。」Sam 在接受極客公園采訪時(shí)感慨，「在這個(gè)行業(yè)，如果你到了 30 歲還在做單純的模型微調(diào)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這部分工作正在變成『數(shù)據(jù)清洗』的體力活，而創(chuàng)造力的巔峰似乎正在離你遠(yuǎn)去?！?/p>

打不過(guò)，就加入——或者，為這群人造路。

Sam 和他的合伙人孫辰昕 Kelvin 決定換個(gè)賽道。他們?cè)噲D解決一個(gè)在 AI 時(shí)代變得愈發(fā)棘手的問(wèn)題：去哪找到這些分散在世界各地的、真正懂 AI 的「Builder」？

他們的答案是 Dinq，一個(gè)基于 Agent 架構(gòu)的 AI 人才搜索引擎，致力于打造一個(gè)針對(duì) AI 人才（研究員、工程師）的垂直社交與招聘平臺(tái)。在零推廣的情況下，這款產(chǎn)品在內(nèi)測(cè)期吸引了 Meta、xAI、OpenAI 的核心貢獻(xiàn)者，甚至 IKEA AI Lab 的首席科學(xué)家主動(dòng)注冊(cè)。

這不僅僅是一個(gè) AI 時(shí)代如何做招聘的故事，更是關(guān)于 AI 時(shí)代，我們?cè)撊绾沃匦潞饬俊溉恕沟膬r(jià)值。

01

簡(jiǎn)歷已「死」，GitHub 萬(wàn)歲

在硅谷，傳統(tǒng)的招聘邏輯正在凋零。

過(guò)去，獵頭通過(guò) LinkedIn 篩選「斯坦福畢業(yè)」、「谷歌工作經(jīng)歷」等標(biāo)簽。但在 AI 領(lǐng)域，這種基于 Title 的篩選正在失效?！负芏嗄贻p的 AI 人才更新領(lǐng)英不頻繁，或者他們的履歷看起來(lái)平平無(wú)奇，但在開源社區(qū)里卻是大神。比如 Sora2 的研究員 Harold Li, 你在領(lǐng)英只能看到他畢業(yè)于 UCLA, 是一個(gè)博士生」Sam 說(shuō)道到。

Dinq 的核心邏輯是：在 AI 時(shí)代，成果比簡(jiǎn)歷更誠(chéng)實(shí)。

用戶無(wú)需手動(dòng)填寫簡(jiǎn)歷，只需提供 GitHub 或 Google Scholar 鏈接，AI 會(huì)自動(dòng)抓取數(shù)據(jù)生成個(gè)人主頁(yè)，展示論文引用、代碼 Star 數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)。

也就是說(shuō)，當(dāng)你輸入一個(gè)人的 GitHub 或 Google Scholar 鏈接，Dinq 的 Agent 就會(huì)自動(dòng)開始工作。它會(huì)基于 ReAct 架構(gòu)，像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)面試官進(jìn)行深度推理：

首先是看代碼含金量，這個(gè)人給 HuggingFace 的 Transformers 庫(kù)提過(guò) PR 嗎？是核心功能貢獻(xiàn)還是簡(jiǎn)單的文檔修復(fù)？

然后看學(xué)術(shù)影響力，不只看引用數(shù)，Agent 會(huì)深入論文頁(yè)面（Sub-page scraping），從 3000 個(gè)作者名單中精準(zhǔn)定位到他的貢獻(xiàn)位次，甚至識(shí)別出他是某某項(xiàng)目的核心貢獻(xiàn)者。

最后看社交影響力，他在 Twitter 或 Reddit 上的技術(shù)討論活躍度如何？

「我們?cè)鲞^(guò)一個(gè)測(cè)試，找 OpenAI 視頻模型 Sora2 的核心華人貢獻(xiàn)者。競(jìng)品搜出來(lái)的是一堆不相關(guān)的工程師，而我們的 Agent 能精準(zhǔn)地把這十幾個(gè)人列出來(lái)?！筍am 對(duì)此非常自信。

這種精準(zhǔn)度背后，是一套復(fù)雜的工程。Dinq 利用 Anthropic 的 Claude Opus 4.5 模型作為「大腦（Planner）」進(jìn)行意圖識(shí)別，指揮專門針對(duì) GitHub、Arxiv 等平臺(tái)的 Sub-agent（子智能體）進(jìn)行深度檢索，并利用 MCP（模型上下文協(xié)議）高效連接不同數(shù)據(jù)源。

「這不僅是找人，也是為大模型準(zhǔn)備『燃料』。」Sam 認(rèn)為，Dinq 本質(zhì)上是在做數(shù)據(jù)的編排與聚合。通用大模型調(diào)用單一渠道的信息往往是片面的，而 Dinq 將分散在全網(wǎng)的碎片化數(shù)據(jù)，整合成了一份 AI 能讀懂的「全息檔案」。

02

信任傳導(dǎo)：從「你是誰(shuí)」到「你認(rèn)識(shí)誰(shuí)」

試用 Dinq 時(shí)，極客公園發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的功能：Network（關(guān)系網(wǎng)）。

當(dāng)搜索某位知名研究員時(shí)，系統(tǒng)不僅展示了他的履歷，還生成了一張核心關(guān)系圖譜——他最緊密的 6 個(gè)合作者是誰(shuí)？是 Meta 的同事，還是伯克利的導(dǎo)師？

「在學(xué)術(shù)和技術(shù)圈，信任是可以傳遞的?！筍am 解釋道，「如果你不了解一個(gè)人，但發(fā)現(xiàn)他的核心合作者是大牛，或者他的校友圈都在做最前沿的研究，這種『非事實(shí)性』的延展信息，往往比簡(jiǎn)歷上的自我介紹更具參考價(jià)值?！?/p>

這其實(shí)切中了 B 端招聘最隱痛的需求：背調(diào)與信任。

通過(guò) Agent 的推理能力，Dinq 試圖將這種隱性的人際關(guān)系顯性化。Sam 透露，他們目前還在測(cè)試?yán)枚嗄B(tài)模型分析候選人的「主觀特質(zhì)」，通過(guò)分析博客風(fēng)格、代碼習(xí)慣，來(lái)推測(cè)候選人的性格和潛在的榜樣。

「我們甚至能回答『幫我找一個(gè)跟這個(gè)候選人背景類似，但更年輕的異性』這樣模糊且復(fù)雜的指令?！乖趦?nèi)部 Benchmark 測(cè)試中，這種抽象搜索的能力遠(yuǎn)超傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞匹配。

以官方提示詞庫(kù)里的「Find GTM experts for AI agent products. Focus areas: - Product-led growth - Developer adoption strategies - Early-stage scaling Product type: AI-native or developer tools Preference: Proven track record in growth」為例：

視頻來(lái)源：極客公園

可以看到，Dinq 先將需求拆解為四個(gè)關(guān)鍵維度的交集，確立了搜索的「靶心」，包括產(chǎn)品類型、增長(zhǎng)模式、所處階段以及核心能力。

隨后 Dinq 采用了「從概念到實(shí)體」的搜索路徑進(jìn)行多維度的廣度搜索，包括關(guān)鍵詞搜索： 檢索「AI agent GTM experts」，「Developer adoption strategy」、「PLG for AI tools」等組合，尋找行業(yè)白皮書、播客嘉賓名單和高引用的技術(shù)博客（如 Lenny's Newsletter, Reforge）；標(biāo)桿公司錨定： 鎖定該領(lǐng)域公認(rèn)的成功公司（如 Notion, Mistral AI, OpenAI, Twilio, Snyk），反向查找其早期核心增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人或 GTM 操盤手。

然后在找到候選人后，進(jìn)行了兩輪篩選以確保匹配度：第一輪（相關(guān)性）： 剔除僅有純銷售背景或僅有 Web2 消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)的人選，保留具備 SaaS/AI/開源 復(fù)合背景的專家；第二輪（含金量）： 重點(diǎn)核查其過(guò)往業(yè)績(jī)是否包含「從 0 到 1」或「從 1 到 10」的關(guān)鍵戰(zhàn)役（例如：Rachel Hepworth 推動(dòng) Notion 用戶過(guò)億，Jeff Lawson 定義了 API 經(jīng)濟(jì)）。

最后則將篩選出的 10 位專家按專長(zhǎng)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化分類，包括 PLG 專家，開發(fā)者生態(tài)專家，企業(yè)級(jí)銷售轉(zhuǎn)型以及投資人視角。

可以看到 Dinq 將模糊的需求（「AI Agent」、「GTM 專家」），轉(zhuǎn)化為了具體的「搜索錨點(diǎn)」（即：不找「營(yíng)銷專家」，而是找「PLG 操盤手」和「開發(fā)者社區(qū)負(fù)責(zé)人」）。同時(shí)，通過(guò)鎖定 Notion、Twilio 等成功企業(yè)「順藤摸瓜」，保證了產(chǎn)出名單的下限很高。這是一種風(fēng)險(xiǎn)最小化的搜索策略。

03

Agent Native 的招聘未來(lái)

Sam 作為一個(gè)「92 年的 AI 圈老兵」，對(duì)年輕一代的觀察充滿危機(jī)感也充滿希望。

Dinq 創(chuàng)始人 Sam｜圖片來(lái)源：受訪者

「現(xiàn)在的 00 后，遇到代碼 bug 直接丟給 Cursor，遇到文書工作丟給 ChatGPT。他們是 Agent Native（AI 原生）的一代?！筍am 認(rèn)為，這群人的求職方式也將發(fā)生根本性改變。

現(xiàn)在的年輕人依然在海投簡(jiǎn)歷中感到挫敗，效率是一個(gè)問(wèn)題，但更關(guān)鍵的，是匹配邏輯的問(wèn)題。

Sam 構(gòu)想的未來(lái)是：未來(lái)的 AI 開發(fā)者們將不再需要刷 Boss 直聘或 Indeed，而是直接告訴自己的 Personal Agent 需求是什么：「我想找一個(gè)重視開源文化的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)，最好在灣區(qū)?！?/p>

Agent 會(huì)根據(jù)你的代碼風(fēng)格、過(guò)往項(xiàng)目和全網(wǎng)影響力，自動(dòng)去匹配最適合的機(jī)會(huì)，并完成投遞。Dinq 現(xiàn)在的「測(cè)身價(jià)」、「自動(dòng)生成主頁(yè)」只是第一步，最終它想成為這個(gè)流程中的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

「未來(lái)的工作，任務(wù)（Task）和智能（Intelligence）是高度糾纏的?！筍am 說(shuō)道。在這個(gè)體系中，能夠熟練駕馭 AI 工具、擁有獨(dú)特審美的「超級(jí)個(gè)體」，其價(jià)值將被無(wú)限放大。

在采訪的最后，Sam 談到了他發(fā)起的「青稞社區(qū)」，這是一個(gè)旨在匯集 AGI 時(shí)代青年科學(xué)家社區(qū)的存在。目前已聚集了 3 萬(wàn)多名年輕的研究員和開發(fā)者，他們中的許多人，可能就是下一個(gè) OpenAI 或 DeepSeek 的核心成員。

「智力的壟斷一旦形成，往往需要百年才能逆轉(zhuǎn)?！筍am 向極客公園提起一篇 Nature 的研究，指出在 60 多個(gè)關(guān)鍵 AI 技術(shù)領(lǐng)域中，華人研究者已經(jīng)占據(jù)了壓倒性的優(yōu)勢(shì)。

相比做一個(gè)傳統(tǒng)的招聘軟件，Dinq 更想在為這個(gè)即將到來(lái)的「智力資本時(shí)代」修建基礎(chǔ)設(shè)施。此前 Dinq 已完成一輪種子輪融資，投資方為藍(lán)馳創(chuàng)投，目前正在洽談新一輪融資。

當(dāng)一位埃及的足球教練開始用 AI 分析青訓(xùn)數(shù)據(jù)，當(dāng)一位宜家的科學(xué)家在深夜注冊(cè) Dinq 的賬號(hào)，我們知道，一些曾被視為未來(lái)的場(chǎng)景，已經(jīng)在開始成為當(dāng)下世界運(yùn)行的一部分。

在這個(gè)時(shí)代，定義你的不再是名片上的 Title，而是你留在這個(gè)數(shù)字世界里的每一次 Commit，每一篇 Paper，以及你與這個(gè)智能世界的每一次交互。

*頭圖來(lái)源：Dinq 官網(wǎng)

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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