目前，在线招聘行业的市场竞争已经到了白热化的阶段。“二大”(前程无忧和智联招聘)依靠海量的信息占据了在线招聘市场营收份额的60%以上;而在2015年年初，猎聘网的视频广告也在北京的地铁里频频亮相;拉勾网相继打造互联网 “招聘风暴周”、“野心时代”大会等招聘活动。除此之外，职业社交、专注蓝领招聘、视频面试、boss直聘、公布职位薪资等类型的招聘网站花样频出，但无论玩出什么花样，满足用户根性需求，仍然是在互联网大数据时代竞争激烈、狼多肉少的情况下制胜的关键。在此背景下，搜前途创始人刘勇带着他的大数据Spider算法强势来袭，并放言“为颠覆行业而来，即将开启一个行业新时代”。
搜前途是一站式职业服务平台，主打“在线招聘+职业教育”的商业模式。核心技术就是通过大数据算法来实现简历和职位的精准匹配，从而提高求职和招聘效率。也就是说，只要求职者在其网站填写并完善简历，企业HR发布职位信息之后，系统会很快速地对求职者和职位进行智能匹配，为求职者推荐合适的职位，为企业推荐合适的简历，避免繁重低效的人工筛选，从而真正实现“精准招聘”。如果求职者能力与意向职位要求差距过大，系统会自动推荐合适的培训课程，减少了用户的选择成本，缩短了用户购买的决策周期，从而为职教机构提供更精准的生源，并更容易形成付费。
搜前途创始人刘勇
为什么做招聘网站?
刘勇是一位连续创业者，在创立搜前途之前已经有过两次创业经历。最近的一次创业项目是做游戏行业。而之所以放弃“做得还不错”的游戏公司，转向招聘行业。刘勇表示，“性格使然。我在赚钱和理想之间，选择了后者。搜前途如果能够实现初衷，对个人和企业发展的贡献是巨大的”。之前的创业经历积累了丰富的经验，收获之一就是“用外行人的心态来创业。”他坦言，只有跳出行业的框框才能真正看清这个行业的乱象和本质，看明白行业的用户痛点，了解用户的根性需求。
刘勇创立搜前途的灵感最初来源于招聘中的HR端。他表示，以往的招聘网站，HR都是通过设定关键字来筛选简历，当用户查找某个关键词的时候，所有在页面内容中包含了该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。这样会导致，包含关键字但不匹配的简历被错误推荐，未包含关键字但符合职位要求的简历未被推荐，而且无法分析职位之间的相关性，无法正确计算匹配度。心理学研究证明，候选人筛选属于复杂的心理过程，提前设定的硬性条件，很容易因为综合因素而让求职者被人放弃。对于HR来说，不能快速匹配的找到适合的人才，或者是因为硬性条件而错失人才也是一件遗憾的事。发现了关键词检索很难帮助求职者和职位匹配的行业痛点后，刘勇认为招聘网站只有把目标放在“精准匹配”上才能在职位和用户数据越来越多情况下保持对用户的吸引力。
大数据Spider算法
刘勇告诉创业邦记者，Spider算法就是“基于规范化、结构化的海量职位大数据，进行职位之间的匹配度研究，进而形成实现精准匹配的大数据算法。”
在刘勇看来，如果只关注职位或简历信息的数量，在积累了大量的“脏数据”之后，很难对这些数据进行精准匹配。所以要在平台建设的最开始阶段就将职位或简历信息进行规范化、结构化处理。
搜前途首先将市场上千万级的真实职位信息收集，并将其去重和规范化，形成标准化、唯一的八十万职位模板。然后，用Spider算法对职位模板进行基因解码、重组以及关系传递三步处理，实现两两职位之间的职位匹配。也就是，通过对职位胜任力模型做分析，形成每个职位的基因序列;然后基于基因特征，形成不同职位集合，并通过建模和算法分析集合内和集合间的关系，最终得到任何两个职位间的匹配关系。
而在研究、解决这个万亿量级的运算问题上，刘勇的经历颇有优势。他是清华大学、加州大学的计算机专业双硕士，师从中美两国ad-hoc自组网领域最顶尖的导师(史美林教授和J. J. Garcia-Luna-Acevesz教授)。目前，他研发出的大数据Spide算法灵感就来于他多年学习钻研的ad-hoc自组网原理。
不只是一个招聘网站
刘勇表示，招人难的另一个原因，是企业招聘数量大于合适人才数量。当一些求职者不符合应聘目标职位需要时，没有一种有效机制来引导他们参加合适的培训，通过培训达到企业需求，尽快实现就业，从而更有效地解决人才荒。所以，招聘网站除了有帮助求职者迅速找到合适工作的责任，还应该起到引导求职者合理学习、少走弯路的作用。这也是他们网站采用“精准招聘+职业教育招生”模式的原因。
刘勇和他的团队研发搜前途的核心技术花了两年的时间，产品于今年年初正式上线。期间他们经过大量研究和测试，才打磨出现在的这套体系。当下，大数据正逐渐渗透到各个行业当中，对于招聘行业来说，通过大数据实现精准招聘信息匹配，让用户在海量的信息当中找到最符合自身需求的信息，才是在线招聘在行业竞争中制胜的关键。
