求职者福音:LinkedIn 新推AI智能搜索,助你精准定位理想工作
发布时间:2025-06-17 12:12:15 | 责任编辑:吴昊 | 浏览量:7 次
近日,LinkedIn 正式向所有用户推出了一项全新的 AI 驱动求职搜索功能。这项新功能利用了经过提炼和微调的大型模型,旨在改善用户在平台上的求职体验。LinkedIn 的产品开发副总裁 Erran Berger 表示:“这一全新搜索体验让用户可以用自己的语言描述求职目标,从而获得更符合需求的结果。”
之前,用户在 LinkedIn 上搜索工作时常常依赖于精确的关键词查询,这导致许多求职者获得的职位推荐与他们的真实需求并不匹配。例如,用户输入 “记者” 后,可能会看到媒体记者和法庭记者等不同类型的职位推荐,这两者所需的技能完全不同。LinkedIn 工程副总裁 Wenjing Zhang 指出,为了更好地帮助用户找到适合的工作,平台需要改善对用户查询的理解。
新系统允许用户用自然语言进行搜索,例如,他们可以输入 “找硅谷最近发布的软件工程师职位”,而不仅仅是简单的职位名称。这一变化使得 LinkedIn 在理解用户需求上更加智能化。
为了实现这一目标,LinkedIn 对其搜索功能进行了全面改造。首先,他们需要提升系统对查询内容的理解能力,然后是从庞大的职位数据库中检索相关信息,最后对找到的职位进行排名,确保最相关的职位排在前面。之前,LinkedIn 使用的是固定的分类方法和较旧的排名模型,缺乏深层次的语义理解,因此他们转向了现代的大型语言模型(LLMs)来提升自然语言处理能力。
不过,使用大型模型的计算成本也很高。为了降低成本,LinkedIn 采用了模型提炼的方法,将 LLM 拆分为两个步骤:一个用于数据检索,另一个用于结果排名。通过这种方式,LinkedIn 能够更有效地匹配职位和用户的查询。
此外,LinkedIn 还开发了一个查询引擎,可以为用户生成个性化的职位推荐。随着 AI 技术的进步,LinkedIn 并不是唯一一个在求职搜索中探索 LLM 潜力的公司,谷歌等公司也在此领域持续创新。
LinkedIn 在过去一年中推出了多个基于 AI 的功能,其中包括为招聘人员提供帮助的 AI 助手。LinkedIn 首席 AI 官 Deepak Agarwal 将在即将举行的 VB Transform 大会上讨论公司的 AI 战略及其招聘助手的成功案例。
划重点:
🌟 新功能:LinkedIn 推出 AI 驱动的求职搜索,支持自然语言查询。
🔍 精准匹配:新系统通过改进的搜索理解,减少与用户需求不匹配的职位推荐。
💡 技术创新:LinkedIn 使用模型提炼方法降低计算成本,同时提升搜索效率。
LinkedIn 推出的 AI 驱动的求职搜索功能,是一项基于自然语言处理(NLP)技术的创新工具,旨在帮助用户更精准地找到理想职位。以下是该功能的详细介绍:
功能特点
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自然语言搜索:用户可以使用自然语言描述求职意向,而不再局限于关键词。例如,用户可以输入“寻找硅谷最新发布的软件工程师职位”,系统会更准确地理解并匹配相关内容。
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精准匹配:新系统通过改进的搜索理解能力,减少与用户需求不匹配的职位推荐。它能够深入理解用户查询的语义,从而提供更精准的职位推荐。
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个性化职位建议:LinkedIn 开发了一个查询引擎,可以根据用户的搜索历史和偏好生成定制化的职位推荐。
技术创新
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大型语言模型(LLM):LinkedIn 引入了经过精细微调的大型语言模型,以增强自然语言处理能力。这种模型能够更好地理解用户查询的语义,从而提供更精准的搜索结果。
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模型提炼技术:为了降低计算成本,LinkedIn 采用了模型提炼方法,将 LLM 分为数据检索和结果排序两个步骤。这一策略不仅提高了匹配效率,还有效降低了运算成本。
使用方法
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用户只需在搜索栏中输入自然语言描述,如“在底特律给我找一份至少11万美元的远程营销工作”,系统会自动匹配并推荐符合条件的职位。
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对于高级用户和已激活试用期的用户,LinkedIn 还提供了 AI 求职助手,进一步提升求职体验。
优势
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提升用户体验:新功能让求职者能够更直观、更自然地表达求职需求,减少因关键词不匹配导致的搜索困扰。
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提高求职效率:AI 驱动的搜索能够快速筛选出最匹配的职位,节省用户的时间。
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个性化服务:根据用户的搜索历史和偏好,提供定制化的职位推荐,进一步提升求职体验。
LinkedIn 的这一创新功能标志着职业社交平台在自然语言搜索技术上的重大突破,为求职者提供了更高效、更精准的求职体验。
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