企業はすでに、技術人材をヘッドハンティングするための豊富なツールを自由に利用できますが、新しいスタートアップは、特定のソフトウェア開発に最適な候補者のデータベースを作成するために GitHub と LinkedIn の世界をまとめることで、採用担当者に足を踏み入れたいと考えています。 AI を使用して、作成したコードからスキルを「推測」することで、その役割を果たしています。
プログラムAIと呼ばれる会社では、採用担当者は、開発者の技術スキル、使用したライブラリ、または単に GitHub 上のプロジェクトへの貢献に基づいて開発者を検索できます。
2022 年にサンフランシスコで設立された Prog.AI は、CEO の発案によるものです。 マリア・グリネヴァ、 WHO 以前のデータ スタートアップを売却した 2020 年に Orb Intelligence を Dun & Bradstreet に呼びました。 最高技術責任者 ヒョードル・ソプルノフ、以前はロシアのハイテク大手 Yandex の機械学習研究者でした。 とプロダクトヘッド ドミトリー・ピアノフは、Yandex や Replika などの企業の製品チームで働いてきました。
同社は当初、採用に主眼を置いており、今週、採用担当者向けの最初の製品をクローズド ベータ版で公開した。Grineva 氏は、企業が技術的な役割を担うのを支援するだけでなく、幅広いユースケースを見ている。 これには、開発者にコミュニティへの参加を依頼したり、オープンソース プロジェクトへの貢献を招待したりするなど、開発者との関係を促進することが含まれます。 特定の問題について専門知識を要求する。 開発ツール会社が自社の製品を売り込むのを支援することさえできます。
「今週、技術採用担当者向けに Prog.AI を立ち上げます。4 月には、開発者向けのツールを構築して TAM (Total Addressable Market) を理解する企業を支援するために、開発者向けの Prog.AI を使用して SaaS を拡張します。既存の開発者コミュニティについて学び、ターゲット ユーザーにリーチしてください」と Grineva 氏は TechCrunch に説明しました。
Prog.ai は本日、商業化を促進するため、ドイツを拠点とするエンジェル ファンドからプレシード資金で 100 万ドルを調達したことを発表しました。 エンジェル投資、 ブルックリン ブリッジ ベンチャーズ、そして Spotify の最初の従業員の 1 人と元 CTO を含む多数のエンジェル バッカー アンドレアス・エン.
それを分析して
では、Prog.ai は実際にどのようにして公開ソース コードからスキルを推測するのでしょうか? まず、プラットフォームが GitHub の「gitクローン」コマンドは、何百万ものパブリック リポジトリとブランチのコピーを作成します。 次に、Prog.ai は各 git コミットを分析し、コード スニペット、ファイル パス、およびコミットの件名を検査して、それが何であるかを把握します。
「特定のプロジェクトについて、誰がコア アーキテクトで、誰がバックエンドまたはフロントエンドを開発し、誰が UI/UX に焦点を当て、誰が QA とテストを作成し、誰がテクニカル ライターであるかを確認できます」と Grineva 氏は言います。
Prog.ai はまた、プル リクエスト (拒否と承認、コメント、イシューの開始など) などの git アクションを詳細に調べます。これは、Prog.ai がプロジェクト コントリビューターのさまざまな役割と関与レベルを「理解」するのに役立ちます。
「有名なオープン ソース プロジェクトだけでなく、「ペット」プロジェクト、テスト、フォーク、さらにはエンジニアが GitHub で公開している Coursera や Udemy のトレーニング プロジェクトも処理しています」と Grineva 氏は付け加えました。 「全体として、すべてのエンジニアのスキルの非常に正確なプロファイルを取得するために、GitHub で年間約 10 億件のコミットを処理しています。」
内部では、Prog.ai は OpenAI に依存しています。 GPTたとえば、注目を集めているオープン ソース プロジェクトや StackOverflow の記事で大々的に宣伝されている言語モデルを調整して、コード品質のスコアを導き出すのに役立てています。
Prog.ai プロファイルの例 画像クレジット: Prog.ai
Prog.ai ユーザーは、「大規模言語モデル」や「コンピューター ビジョン」など、特定の分野のトップ エキスパートのリストを作成し、任意の分野でトップ パフォーマーのリーダーボードを生成できます。 または、リポジトリのリストを送信し、作成したコミットの数によってすべての貢献者のランキングを作成することもできます。
事実上、採用担当者と企業は、スキルの分野、プログラミング言語、経験年数など、必要なパラメーターに合わせて検索を調整できます。
Prog.ai 検索例 画像クレジット: Prog.ai
しかし、コードを理解することは、Prog.ai が提供するものの一部にすぎません。
採用担当者の主なセールス ポイントは、 接続 そのために、Prog.ai には組み込みの電子メール アウトリーチ エンジンが搭載されており、セールス エンゲージメント プラットフォームを利用しています。 Reply.io.
「ユーザーは私たちの検索を使用して、関連する候補者のリストを作成します。次に、パーソナライズされた電子メール シーケンスを作成し、候補者を名前で言及し、プロジェクトを参照し、その職種が自分に適していると考える理由を説明できます」と Grineva 氏は述べています。言った。
Prog.ai: メール アウトリーチの例 画像クレジット: Prog.ai
採用担当者は、開発者のスキル、学歴、職歴について、おそらく GitHub からはおそらく得られない、より包括的なビューを望んでいるでしょう。 これは、LinkedInが争いに参加する場所であり、Prog.aiは公開されているデータを収集し、GitHubの対応する個人と調整します. そして、これがプラットフォームの特別なソースであると Grineva は述べています。広く使用されている 2 つのプラットフォームからのデータをメッシュ化することで、潜在的な候補のよりきめ細かい全体像を構築できます。
「GitHub と LinkedIn のプロフィールに参加することは、多くの価値をもたらすと思います。エンジニアは通常、自分自身を宣伝するのが苦手で、LinkedIn の完全なプロフィールすら持っていないことが多いからです」と Grineva 氏は言います。 「さらに、LinkedIn では、人々は自分自身を自己紹介します。これは、情報が主観的であることを意味します。 標準的な方法論を適用して、実際のコードの貢献に基づいてすべてのエンジニアのスキルを推測することは、主観性を排除するだけでなく、企業が候補者を一様に評価できることを意味します。」
仲人
もちろん、これらのどれもが完璧な採用経路を提供するものではありません。 2 つの巨大で異なるデータセットをまとめるのは簡単なことではありません。名前や履歴が似ているため、プロファイルが混同される可能性が高くなり、エラーが発生する可能性が高くなります。 これは、人がそもそも LinkedIn のプロフィールを持っていることを前提としていますが、絶対に持っていない可能性があります。 しかし内部的には、Grineva 氏は、これらの潜在的な落とし穴の少なくともいくつかに対処するための対策を講じていると述べています。
「2 つの大規模なデータセットを照合するのは簡単なことではありません。なぜなら、人々が GitHub で利用できるようにする情報はまばらであり、多くのエンジニアが GitHub で匿名であることを選択しているからです」と Grineva 氏は説明します。 「私たちは、名前、ユーザー名、電子メール アドレスだけでなく、職場、専門知識、興味なども考慮して、独自のファジー マッチング システムを構築しました。」
その上、Grineva 氏は、コンピューター ビジョンを使用してプラットフォーム間でプロファイル アバターを比較すると述べました。これは、それ自体では絶対確実ではありませんが、他の検証メカニズムと共に追加のツールとして機能します。
これを書いている時点で、Prog.ai はデータベース内のすべてのプロファイルの約 70% から連絡先情報を持っていると主張しています。これは明らかに、30% がその重要なデータを欠いていることを意味します. その時点まで、Grineva は、連絡先の詳細範囲が拡大するにつれて改善されることを望んでいるが、その潜在的なユースケースは常に手を差し伸べることを中心に展開するとは限らないと述べた.
「もう 1 つの重要なユース ケースは、データの強化です」と彼女は言います。 「顧客は、GitHub ハンドル、LinkedIn の URL、または連絡先の電子メールで完全な候補者プロファイルを検索できます。この場合、電子メールを持っている 70% とのみ一致させることができます。」
この部屋には巨大なゾウもいます。Prog.ai は、開発者に一斉に連絡を取ろうとする「コールド コール者」を単に助長しているのではないでしょうか?
「リスクはありますが、採用担当者はすでに開発者に勧誘電話をかけようとしていることをまず認識することが重要です。これは現在、他のツールを介して行われています。一部の技術採用担当者は、GitHub から直接連絡先情報を手動で抽出しています」と Grineva 氏は述べています。 「とはいえ、採用担当者は現在、彼らが接触している開発者について悪い、または限られた洞察でこれを行っています。つまり、アウトリーチはパーソナライズされておらず、多くの場合、その機会は開発者に適していません. その結果、これらのメールはスパムとして扱われます。」
Prog.ai を利用したリーチアウト キャンペーンの受信者について、Grineva 氏は、このプラットフォームは「完全に GDPR に準拠」しており、開発者はプロファイルの削除または編集を依頼できるほか、完全にオプトアウトできると述べました。メールアウトリーチ。
私にお金をみせて
Prog.ai はまだ初期段階にあり、さまざまなプランを試していますが、同社は基本的に SaaS ベースのサブスクリプション モデルを運用しており、料金はユーザーがアクセスする連絡先の数に基づいています。 これは、1 か月あたり最大 100 件の連絡先の「無料」から始まり、高度な検索機能と 3,000 件の連絡先で月額 530 ドルの「採用担当者」プランまであります。 また、リクエストに応じて利用できるカスタム価格のエンタープライズ プランも提供しています。
また、LinkedIn 独自の Talent Solutions 製品から、Zoominfo、SeekOut、 TalentOS、 と HireEZ。 しかし、Grineva 氏は、Prog.ai が純粋に技術的な才能に重点を置いていることと、GitHub のスキャニング スマートが、他社と一線を画していると述べています。 ひいては、これ できる 採用担当者と候補者の目標がより密接に一致する、よりターゲットを絞ったヘッドハンティングの取り組みを意味します。
「私自身エンジニアなので、採用担当者から自分には関係のないメッセージをたくさん受け取り、この問題を直接目にしています」と Grineva 氏は言います。 「これは主にデータの品質の問題だと思います。採用担当者は、興味深い機会に私をマッチングさせるのに十分な情報を持っていません。 私たちの目標は、開発者が今日受けるノイズのレベルを下げることです。 採用担当者により良い情報を提供することで、開発者と採用担当者の双方にとってメリットがあると考えています。」