Indeed 基于上下文的职位匹配与 OpenAI

Indeed 已集成 OpenAI 的 GPT 模型，以增强其“邀请申请”功能，为求职者提供个性化、上下文化的解释，说明为何特定职位与其背景相匹配。此实现使已启动的职位申请增加了 20%，下游成功率提升了 13%，表明更高比例的合格候选人被雇用。

利用生成式 AI 优化职位推荐

Indeed 现有的 AI 匹配技术能够识别求职者与雇主之间的关联，但公司希望提升这些推荐的“可解释性”。通过使用 OpenAI 的 GPT 模型，Indeed 从提供简短解释转变为提供深入的自然语言上下文，详细说明候选人以往的工作经验为何使其适合特定岗位。

技术实现与效率提升

Indeed 的工程团队于 2023 年开始使用 Chat Completions API 和少量示例提示实现该方案。为在管理成本和延迟的同时将系统扩展至数百万用户，Indeed 与 OpenAI 合作进行了以下技术优化：

• 模型微调： Indeed 对较小的 GPT 模型进行微调，以实现与更大模型的性能持平，同时将 token 消耗降低 60%。
• 数据增强： 团队使用 GPT-4 进行数据增强，以创建高质量的训练集。
• 标注与评估： 建立了标注操作，以标记 LLM 生成的输出并创建用于自动评估的真实标签。
• 基础设施扩展： 2024 年 1 月，Indeed 采用专用实例，以支持将微调模型部署给数百万求职者。

招聘指标的可衡量影响

通过一次从每日 100 万条信息扩展至近 2000 万条信息的多阶段实验，Indeed 将基于 GPT 的个性化消息与传统职位匹配版本进行比较。结果显示参与度和招聘效率显著提升：

• 申请量： 开始的职位申请数量增加了 20%。
• 招聘成功率： 下游成功率提升了 13%，这意味着雇主发现申请者更匹配，从而增加了招聘数量。
• 业务 ROI： 首席执行官 Chris Hyams 指出，该实现是“ROI 为正”，并推动了收入增长。

Indeed 更广泛的整合

除了“邀请申请”功能外，Indeed 还在近十个其他产品中使用 OpenAI 技术，为求职者个性化体验并加速雇主的招聘流程。正如 Chris Hyams 所述：

将 OpenAI 的 GPT 解释与 Indeed 自有的专有 AI 以及庞大的市场数据相结合，使我们能够更快地将更多人连接到工作——这对求职者、雇主和社会都是一次胜利。