北京
智东西5月7日消息，5月6日，主营AI招聘的初创公司Ethos宣布完成2275万美元（约合人民币1.55亿元）的A轮融资，由a16z领投，General Catalyst、XTX Markets、Evantic Capital和Common Magic跟投。
很多企业在找专家提供专业建议以及招聘员工的时候，都经历过同一种挫败：在LinkedIn或GLG中输入一个复杂需求，得到的是一堆“头衔匹配、聊完发现完全不对口”的专家名单。
而专家及求职者也会遇到“简历匹配上了，实际要求却对不上。”的情况，且常常因为职位、需求与简历的浅层匹配限制而错过合适的机会。
以GLG、Third Bridge、AlphaSights为代表的传统专家网络，其底层逻辑20年未变：专家提供简历、平台靠职位头衔进行匹配、客户在粗糙的搜索结果中大海捞针。
Ethos重构了这条链路。它用AI语音智能体进行面试，通过一系列有针对性的动态追问，捕捉专家在职位头衔之外的知识颗粒度：包括亚专业方向、项目级实操经验、跨领域迁移能力等，这些都是传统简历无法承载的信息。
同时，Ethos会抓取专家的公开博客、学术论文和社交图谱作为补充，从而构建每个人的详细技能档案。然后，该平台将专家与付费机会联系起来，例如专家咨询、市场调研、人工智能数据标注、咨询和全职工作。但这一模式能否在更大规模上持续跑通，仍待观察。
值得注意的是，Ethos 的定位不是帮人优化求职简历，而是帮专家发现他们“从未考虑过的机会”。
此外，平台上不仅聚集了会计、银行、咨询、法律、科技、医疗等白领专业人士，还包括电工、管道工等技术工种，这些人群的能力在传统简历中同样被严重低估。
Ethos透露，每周有超过35000名专业人士加入平台，顶尖收入者月入可达10,000美元。
目前，Ethos已按项目向企业收取30%或以上的服务费，公司年化收入有望突破千万美元。虽未公布具体客户名单，但Ethos透露其客户群已覆盖顶级对冲基金、私募股权机构、领先的基础AI实验室以及企业咨询公司等。不过，Ethos并未披露平台实际的匹配成功率数据。
专家匹配赛道并非无人区，竞争正在升温。直接的竞争来自Listen Labs和Outset等同样提供AI语音面试功能的公司。
Ethos最关键的差异在于匹配逻辑：传统平台是“被动搜索”，即客户输入关键词，系统返回列表；Ethos则是“主动推送”，即AI识别专家的隐性能力后，主动将机会呈现给最匹配的企业。不过，主动推送的匹配精度目前尚无第三方验证。
支撑这套差异化逻辑的，是一个背景互补的创始团队：
CEO James Lo的职业生涯横跨咨询、投资与创业这些领域。在麦肯锡担任两年战略顾问后，他加入软银愿景基金，深度参与了WeWork 2019年IPO崩盘后的危机处置、Arm与NVIDIA的并购拆分，以及千亿美元级投资组合的运营管理。此后他独立创办创作者经济平台Mana，完成从零到一的产品搭建并成功退出。
CTO Daniel J. Mankowitz则在Google DeepMind深耕超过六年，从实习生一路晋升至Staff Research Scientist。他主导的AlphaDev项目使用强化学习发现更快的排序算法，发表于Nature并已集成到C++标准库；同时负责了Gemini大模型的RLHF工作，以及MuZero在YouTube视频压缩中的上线应用。
一个懂商业运作与危机处置，一个在强化学习领域有顶级论文和产品落地经验。两人于2023至2024年间联合创立Ethos，目前团队仅8人。
本轮融资资金将用于扩展AI智能体能力、扩大全球专家网络，并深化与AI实验室及企业客户的合作。
不过挑战同样存在：如何用AI准确识别“AI生成的假专家”以守住平台口碑，是一个技术与运营的双重考验。此外，能否在竞争中持续留住最顶尖的专家，也是一项严峻的挑战。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
