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脉脉林凡:明年科技公司可能只招 AI 人才

2026 年 8 月 18 日
在 黄金
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【TechWeb】8 月 18 日消息,近日,求职招聘平台脉脉宣布上线 AI 人才标签体系,企业 HR 或猎头能直接通过标签筛选,即刻识别 AI 人才。同时更新的产品功能还有脉脉 AI 招聘和海外人才库。

脉脉创始人兼 CEO 林凡

脉脉创始人兼 CEO 林凡在 AI 人才主题沙龙上以 《2026 企业如何打赢 AI 人才战?》 为题,从人才招聘与留存等角度分享了最新观察,并介绍了脉脉人才银行的三大升级。摩讯国际创始合伙人金星亮 (Gordon)、北京大学汇丰商学院管理学教授张坤也出席了沙龙并进行主题演讲。哈啰、群邑、蛮啾网络、格力博等近 30 家企业的管理者、HR 负责人到场,涵盖出行、半导体芯片、游戏、传媒、能源等多个行业。

脉脉人才银行:AI 人才标签正式上线

脉脉的招聘产品——人才银行此次共有 3 大升级。首先是上线 AI 人才标签体系,帮助企业更快判断 「谁是 AI 人才、属于哪一类 AI 人才」。用户在搜索栏、人才列表和人才详情中,能清晰地看到 AI 技术底座人才、AI 应用开发人才、AI 业务效能人才三类 AI 人才标签。其次,脉脉中高端人才网络进一步连接全球高质量候选人,帮助企业突破传统招聘渠道和地域限制。同时,脉脉 AI 招聘打通岗位理解、人才匹配、自动筛选和意向沟通等环节,匹配准确率达到 90% 以上。HR 只需用自然语言说出岗位要求,比如 「不要频繁跳槽」 等隐性条件,系统即可理解,并提供符合要求的候选人名单,并通过 7×24 小时 AI 帮聊持续沟通求职意向,每日可为 HR 节省约 4 小时。

林凡认为,随着 AI 能力成为岗位的基础要求,明年科技公司可能只招 AI 人才。对大部分企业而言,AI 人才建设需要分清外部招聘和内部培养。外部招聘应重点用于补充企业短期内难以培养的 AI 技术底座人才和 AI 应用开发人才,AI 业务效能人才则更适合从组织内部培养。

对求职者而言,林凡认为前两种离多数人的专业积累和工作路径距离较远,成为能够在具体业务中熟练使用 AI、真正拿到结果的业务效能人才,才是更现实的努力方向。林凡也给出了一个直接的自评标准:真正会用 Coding Agent 的人才,能够给出清晰业务目标,自动运行任务 1 小时以上,并持续验证和交付结果。

AI 招聘需要通过社交与学术多渠道建立人才 Mapping

金星亮 (Gordon) 在主题为 《从组织架构到招聘落地:AI 人才布局全链路拆解》 的演讲中表示,薪酬的底层逻辑在变化,招聘方式必须同步升级。「互联网时代,用职级定义薪酬;AI 时代,是稀缺性定义薪酬。」 金星亮 (Gordon) 表示,优秀的 AI 人才通常不会主动看机会,他们可能活跃在脉脉、技术论坛、实验室,也可能就在竞争对手的核心团队中。因此,AI 招聘的关键不只是搜索简历,而是建立持续更新的人才 Mapping 和人才情报体系。

张坤在 《AI 原生企业的组织与变革》 的主题演讲中,从管理学视角指出,企业的 AI 转型不能用 「一年内重金完成」 的项目思维推进,也不能用智能体数量、Token 消耗或一次性投入衡量成败。企业需要小步迭代,避免盲目招入并不适配业务的技术底座人才,同时正视中层对流程和权力变化的阻力。AI 原生转型也并非软件公司的专属议题,制造、消费等行业同样需要重构工作流和组织。

林凡表示,脉脉汇聚了规模庞大的中高端人才群体,大量用户来自国内外 500 强企业,覆盖互联网、人工智能、具身智能、芯片、智能硬件、新能源汽车、新金融科技、新生物医药等新经济行业的人才。求职者可通过社区与真实人脉了解公司口碑、核实岗位实情,也可以通过人脉内推,直接触达在职员工、业务负责人,提高求职效率。未来,脉脉将持续发挥高密度 AI 人才聚集、人才银行与 AI 招聘产品优势,帮助企业更高效地识别、连接和留住 AI 人才。

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【TechWeb】8 月 18 日消息,近日,求职招聘平台脉脉宣布上线 AI 人才标签体系,企业 HR 或猎头能直接通过标签筛选,即刻识别 AI 人才。同时更新的产品功能还有脉脉 AI 招聘和海外人才库。

脉脉创始人兼 CEO 林凡

脉脉创始人兼 CEO 林凡在 AI 人才主题沙龙上以 《2026 企业如何打赢 AI 人才战?》 为题,从人才招聘与留存等角度分享了最新观察,并介绍了脉脉人才银行的三大升级。摩讯国际创始合伙人金星亮 (Gordon)、北京大学汇丰商学院管理学教授张坤也出席了沙龙并进行主题演讲。哈啰、群邑、蛮啾网络、格力博等近 30 家企业的管理者、HR 负责人到场,涵盖出行、半导体芯片、游戏、传媒、能源等多个行业。

脉脉人才银行:AI 人才标签正式上线

脉脉的招聘产品——人才银行此次共有 3 大升级。首先是上线 AI 人才标签体系,帮助企业更快判断 「谁是 AI 人才、属于哪一类 AI 人才」。用户在搜索栏、人才列表和人才详情中,能清晰地看到 AI 技术底座人才、AI 应用开发人才、AI 业务效能人才三类 AI 人才标签。其次,脉脉中高端人才网络进一步连接全球高质量候选人,帮助企业突破传统招聘渠道和地域限制。同时,脉脉 AI 招聘打通岗位理解、人才匹配、自动筛选和意向沟通等环节,匹配准确率达到 90% 以上。HR 只需用自然语言说出岗位要求,比如 「不要频繁跳槽」 等隐性条件,系统即可理解,并提供符合要求的候选人名单,并通过 7×24 小时 AI 帮聊持续沟通求职意向,每日可为 HR 节省约 4 小时。

林凡认为,随着 AI 能力成为岗位的基础要求,明年科技公司可能只招 AI 人才。对大部分企业而言,AI 人才建设需要分清外部招聘和内部培养。外部招聘应重点用于补充企业短期内难以培养的 AI 技术底座人才和 AI 应用开发人才,AI 业务效能人才则更适合从组织内部培养。

对求职者而言,林凡认为前两种离多数人的专业积累和工作路径距离较远,成为能够在具体业务中熟练使用 AI、真正拿到结果的业务效能人才,才是更现实的努力方向。林凡也给出了一个直接的自评标准:真正会用 Coding Agent 的人才,能够给出清晰业务目标,自动运行任务 1 小时以上,并持续验证和交付结果。

AI 招聘需要通过社交与学术多渠道建立人才 Mapping

金星亮 (Gordon) 在主题为 《从组织架构到招聘落地:AI 人才布局全链路拆解》 的演讲中表示,薪酬的底层逻辑在变化,招聘方式必须同步升级。「互联网时代,用职级定义薪酬;AI 时代,是稀缺性定义薪酬。」 金星亮 (Gordon) 表示,优秀的 AI 人才通常不会主动看机会,他们可能活跃在脉脉、技术论坛、实验室,也可能就在竞争对手的核心团队中。因此,AI 招聘的关键不只是搜索简历,而是建立持续更新的人才 Mapping 和人才情报体系。

张坤在 《AI 原生企业的组织与变革》 的主题演讲中,从管理学视角指出,企业的 AI 转型不能用 「一年内重金完成」 的项目思维推进,也不能用智能体数量、Token 消耗或一次性投入衡量成败。企业需要小步迭代,避免盲目招入并不适配业务的技术底座人才,同时正视中层对流程和权力变化的阻力。AI 原生转型也并非软件公司的专属议题,制造、消费等行业同样需要重构工作流和组织。

林凡表示,脉脉汇聚了规模庞大的中高端人才群体,大量用户来自国内外 500 强企业,覆盖互联网、人工智能、具身智能、芯片、智能硬件、新能源汽车、新金融科技、新生物医药等新经济行业的人才。求职者可通过社区与真实人脉了解公司口碑、核实岗位实情,也可以通过人脉内推,直接触达在职员工、业务负责人,提高求职效率。未来,脉脉将持续发挥高密度 AI 人才聚集、人才银行与 AI 招聘产品优势,帮助企业更高效地识别、连接和留住 AI 人才。

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林凡认为,随着 AI 能力成为岗位的基础要求,明年科技公司可能只招 AI 人才。对大部分企业而言,AI 人才建设需要分清外部招聘和内部培养。外部招聘应重点用于补充企业短期内难以培养的 AI 技术底座人才和 AI 应用开发人才,AI 业务效能人才则更适合从组织内部培养。

对求职者而言,林凡认为前两种离多数人的专业积累和工作路径距离较远,成为能够在具体业务中熟练使用 AI、真正拿到结果的业务效能人才,才是更现实的努力方向。林凡也给出了一个直接的自评标准:真正会用 Coding Agent 的人才,能够给出清晰业务目标,自动运行任务 1 小时以上,并持续验证和交付结果。

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金星亮 (Gordon) 在主题为 《从组织架构到招聘落地:AI 人才布局全链路拆解》 的演讲中表示,薪酬的底层逻辑在变化,招聘方式必须同步升级。「互联网时代,用职级定义薪酬;AI 时代,是稀缺性定义薪酬。」 金星亮 (Gordon) 表示,优秀的 AI 人才通常不会主动看机会,他们可能活跃在脉脉、技术论坛、实验室,也可能就在竞争对手的核心团队中。因此,AI 招聘的关键不只是搜索简历,而是建立持续更新的人才 Mapping 和人才情报体系。

张坤在 《AI 原生企业的组织与变革》 的主题演讲中,从管理学视角指出,企业的 AI 转型不能用 「一年内重金完成」 的项目思维推进,也不能用智能体数量、Token 消耗或一次性投入衡量成败。企业需要小步迭代,避免盲目招入并不适配业务的技术底座人才,同时正视中层对流程和权力变化的阻力。AI 原生转型也并非软件公司的专属议题,制造、消费等行业同样需要重构工作流和组织。

林凡表示,脉脉汇聚了规模庞大的中高端人才群体,大量用户来自国内外 500 强企业,覆盖互联网、人工智能、具身智能、芯片、智能硬件、新能源汽车、新金融科技、新生物医药等新经济行业的人才。求职者可通过社区与真实人脉了解公司口碑、核实岗位实情,也可以通过人脉内推,直接触达在职员工、业务负责人,提高求职效率。未来,脉脉将持续发挥高密度 AI 人才聚集、人才银行与 AI 招聘产品优势,帮助企业更高效地识别、连接和留住 AI 人才。

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脉脉创始人兼 CEO 林凡

脉脉创始人兼 CEO 林凡在 AI 人才主题沙龙上以 《2026 企业如何打赢 AI 人才战?》 为题,从人才招聘与留存等角度分享了最新观察,并介绍了脉脉人才银行的三大升级。摩讯国际创始合伙人金星亮 (Gordon)、北京大学汇丰商学院管理学教授张坤也出席了沙龙并进行主题演讲。哈啰、群邑、蛮啾网络、格力博等近 30 家企业的管理者、HR 负责人到场,涵盖出行、半导体芯片、游戏、传媒、能源等多个行业。

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林凡认为,随着 AI 能力成为岗位的基础要求,明年科技公司可能只招 AI 人才。对大部分企业而言,AI 人才建设需要分清外部招聘和内部培养。外部招聘应重点用于补充企业短期内难以培养的 AI 技术底座人才和 AI 应用开发人才,AI 业务效能人才则更适合从组织内部培养。

对求职者而言,林凡认为前两种离多数人的专业积累和工作路径距离较远,成为能够在具体业务中熟练使用 AI、真正拿到结果的业务效能人才,才是更现实的努力方向。林凡也给出了一个直接的自评标准:真正会用 Coding Agent 的人才,能够给出清晰业务目标,自动运行任务 1 小时以上,并持续验证和交付结果。

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金星亮 (Gordon) 在主题为 《从组织架构到招聘落地:AI 人才布局全链路拆解》 的演讲中表示,薪酬的底层逻辑在变化,招聘方式必须同步升级。「互联网时代,用职级定义薪酬;AI 时代,是稀缺性定义薪酬。」 金星亮 (Gordon) 表示,优秀的 AI 人才通常不会主动看机会,他们可能活跃在脉脉、技术论坛、实验室,也可能就在竞争对手的核心团队中。因此,AI 招聘的关键不只是搜索简历,而是建立持续更新的人才 Mapping 和人才情报体系。

张坤在 《AI 原生企业的组织与变革》 的主题演讲中,从管理学视角指出,企业的 AI 转型不能用 「一年内重金完成」 的项目思维推进,也不能用智能体数量、Token 消耗或一次性投入衡量成败。企业需要小步迭代,避免盲目招入并不适配业务的技术底座人才,同时正视中层对流程和权力变化的阻力。AI 原生转型也并非软件公司的专属议题,制造、消费等行业同样需要重构工作流和组织。

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