領英、獵聘們「抓」不到的 AI 天才，這個團隊想用 AI「追獵」

當 DeepSeek 和 OpenAI 的核心突破者越來越年輕，傳統的簡歷篩選正在失效。一位前阿里達摩院的研究員，試圖用 Agent 編織一張能捕捉「下一個 Ilya」的網。

作者｜連冉

編輯｜鄭玄

2024 年，高岱恒 Sam 做出了一個決定：離開工作了四年的阿里達摩院。

作為一名 92 年出生的算法研究員，他正處在傳統職業生涯的「黃金期」。但在 AI 圈內，一種難以名狀的焦慮正在蔓延。Sam 發現，從 Flash Attention 到 Llama（第一個開源大模型），再到最近讓 DeepSeek 名聲大噪的 GRPO 算法，這些 2022 年以來最核心的「Ground Breaking」技術，幾乎都是由 30 歲以下的年輕人完成的。

「Llama 發布的那個月，一作 Hugo 只有 29 歲；OpenAI 做出 ChatGPT 的主力 Alec Radford 是來自富蘭克林·歐林工程學院（Franklin W. Olin College of Engineering）本科生。」Sam 在接受極客公園采訪時感慨，「在這個行業，如果你到了 30 歲還在做單純的模型微調，你會發現這部分工作正在變成『數據清洗』的體力活，而創造力的巔峰似乎正在離你遠去。」

打不過，就加入——或者，為這群人造路。

Sam 和他的合伙人孫辰昕 Kelvin 決定換個賽道。他們試圖解決一個在 AI 時代變得愈發棘手的問題：去哪找到這些分散在世界各地的、真正懂 AI 的「Builder」？

他們的答案是 Dinq，一個基于 Agent 架構的 AI 人才搜索引擎，致力于打造一個針對 AI 人才（研究員、工程師）的垂直社交與招聘平臺。在零推廣的情況下，這款產品在內測期吸引了 Meta、xAI、OpenAI 的核心貢獻者，甚至 IKEA AI Lab 的首席科學家主動注冊。

這不僅僅是一個 AI 時代如何做招聘的故事，更是關于 AI 時代，我們該如何重新衡量「人」的價值。

01

簡歷已「死」，GitHub 萬歲

在硅谷，傳統的招聘邏輯正在凋零。

過去，獵頭通過 LinkedIn 篩選「斯坦福畢業」、「谷歌工作經歷」等標簽。但在 AI 領域，這種基于 Title 的篩選正在失效。「很多年輕的 AI 人才更新領英不頻繁，或者他們的履歷看起來平平無奇，但在開源社區里卻是大神。比如 Sora2 的研究員 Harold Li, 你在領英只能看到他畢業于 UCLA, 是一個博士生」Sam 說道到。

Dinq 的核心邏輯是：在 AI 時代，成果比簡歷更誠實。

用戶無需手動填寫簡歷，只需提供 GitHub 或 Google Scholar 鏈接，AI 會自動抓取數據生成個人主頁，展示論文引用、代碼 Star 數等關鍵指標。

也就是說，當你輸入一個人的 GitHub 或 Google Scholar 鏈接，Dinq 的 Agent 就會自動開始工作。它會基于 ReAct 架構，像一個經驗豐富的技術面試官進行深度推理：

首先是看代碼含金量，這個人給 HuggingFace 的 Transformers 庫提過 PR 嗎？是核心功能貢獻還是簡單的文檔修復？

然后看學術影響力，不只看引用數，Agent 會深入論文頁面（Sub-page scraping），從 3000 個作者名單中精準定位到他的貢獻位次，甚至識別出他是某某項目的核心貢獻者。

最后看社交影響力，他在 Twitter 或 Reddit 上的技術討論活躍度如何？

「我們曾做過一個測試，找 OpenAI 視頻模型 Sora2 的核心華人貢獻者。競品搜出來的是一堆不相關的工程師，而我們的 Agent 能精準地把這十幾個人列出來。」Sam 對此非常自信。

這種精準度背后，是一套復雜的工程。Dinq 利用 Anthropic 的 Claude Opus 4.5 模型作為「大腦（Planner）」進行意圖識別，指揮專門針對 GitHub、Arxiv 等平臺的 Sub-agent（子智能體）進行深度檢索，并利用 MCP（模型上下文協議）高效連接不同數據源。

「這不僅是找人，也是為大模型準備『燃料』。」Sam 認為，Dinq 本質上是在做數據的編排與聚合。通用大模型調用單一渠道的信息往往是片面的，而 Dinq 將分散在全網的碎片化數據，整合成了一份 AI 能讀懂的「全息檔案」。

02

信任傳導：從「你是誰」到「你認識誰」

試用 Dinq 時，極客公園發現了一個有趣的功能：Network（關系網）。

當搜索某位知名研究員時，系統不僅展示了他的履歷，還生成了一張核心關系圖譜——他最緊密的 6 個合作者是誰？是 Meta 的同事，還是伯克利的導師？

「在學術和技術圈，信任是可以傳遞的。」Sam 解釋道，「如果你不了解一個人，但發現他的核心合作者是大牛，或者他的校友圈都在做最前沿的研究，這種『非事實性』的延展信息，往往比簡歷上的自我介紹更具參考價值。」

這其實切中了 B 端招聘最隱痛的需求：背調與信任。

通過 Agent 的推理能力，Dinq 試圖將這種隱性的人際關系顯性化。Sam 透露，他們目前還在測試利用多模態模型分析候選人的「主觀特質」，通過分析博客風格、代碼習慣，來推測候選人的性格和潛在的榜樣。

「我們甚至能回答『幫我找一個跟這個候選人背景類似，但更年輕的異性』這樣模糊且復雜的指令。」在內部 Benchmark 測試中，這種抽象搜索的能力遠超傳統的關鍵詞匹配。

以官方提示詞庫里的「Find GTM experts for AI agent products. Focus areas: - Product-led growth - Developer adoption strategies - Early-stage scaling Product type: AI-native or developer tools Preference: Proven track record in growth」為例：

視頻來源：極客公園

可以看到，Dinq 先將需求拆解為四個關鍵維度的交集，確立了搜索的「靶心」，包括產品類型、增長模式、所處階段以及核心能力。

隨后 Dinq 采用了「從概念到實體」的搜索路徑進行多維度的廣度搜索，包括關鍵詞搜索： 檢索「AI agent GTM experts」，「Developer adoption strategy」、「PLG for AI tools」等組合，尋找行業白皮書、播客嘉賓名單和高引用的技術博客（如 Lenny's Newsletter, Reforge）；標桿公司錨定： 鎖定該領域公認的成功公司（如 Notion, Mistral AI, OpenAI, Twilio, Snyk），反向查找其早期核心增長負責人或 GTM 操盤手。

然后在找到候選人后，進行了兩輪篩選以確保匹配度：第一輪（相關性）： 剔除僅有純銷售背景或僅有 Web2 消費級產品經驗的人選，保留具備 SaaS/AI/開源 復合背景的專家；第二輪（含金量）： 重點核查其過往業績是否包含「從 0 到 1」或「從 1 到 10」的關鍵戰役（例如：Rachel Hepworth 推動 Notion 用戶過億，Jeff Lawson 定義了 API 經濟）。

最后則將篩選出的 10 位專家按專長進行了結構化分類，包括 PLG 專家，開發者生態專家，企業級銷售轉型以及投資人視角。

可以看到 Dinq 將模糊的需求（「AI Agent」、「GTM 專家」），轉化為了具體的「搜索錨點」（即：不找「營銷專家」，而是找「PLG 操盤手」和「開發者社區負責人」）。同時，通過鎖定 Notion、Twilio 等成功企業「順藤摸瓜」，保證了產出名單的下限很高。這是一種風險最小化的搜索策略。

03

Agent Native 的招聘未來

Sam 作為一個「92 年的 AI 圈老兵」，對年輕一代的觀察充滿危機感也充滿希望。

Dinq 創始人 Sam｜圖片來源：受訪者

「現在的 00 后，遇到代碼 bug 直接丟給 Cursor，遇到文書工作丟給 ChatGPT。他們是 Agent Native（AI 原生）的一代。」Sam 認為，這群人的求職方式也將發生根本性改變。

現在的年輕人依然在海投簡歷中感到挫敗，效率是一個問題，但更關鍵的，是匹配邏輯的問題。

Sam 構想的未來是：未來的 AI 開發者們將不再需要刷 Boss 直聘或 Indeed，而是直接告訴自己的 Personal Agent 需求是什么：「我想找一個重視開源文化的 AI 基礎設施團隊，最好在灣區。」

Agent 會根據你的代碼風格、過往項目和全網影響力，自動去匹配最適合的機會，并完成投遞。Dinq 現在的「測身價」、「自動生成主頁」只是第一步，最終它想成為這個流程中的核心基礎設施。

「未來的工作，任務（Task）和智能（Intelligence）是高度糾纏的。」Sam 說道。在這個體系中，能夠熟練駕馭 AI 工具、擁有獨特審美的「超級個體」，其價值將被無限放大。

在采訪的最后，Sam 談到了他發起的「青稞社區」，這是一個旨在匯集 AGI 時代青年科學家社區的存在。目前已聚集了 3 萬多名年輕的研究員和開發者，他們中的許多人，可能就是下一個 OpenAI 或 DeepSeek 的核心成員。

「智力的壟斷一旦形成，往往需要百年才能逆轉。」Sam 向極客公園提起一篇 Nature 的研究，指出在 60 多個關鍵 AI 技術領域中，華人研究者已經占據了壓倒性的優勢。

相比做一個傳統的招聘軟件，Dinq 更想在為這個即將到來的「智力資本時代」修建基礎設施。此前 Dinq 已完成一輪種子輪融資，投資方為藍馳創投，目前正在洽談新一輪融資。

當一位埃及的足球教練開始用 AI 分析青訓數據，當一位宜家的科學家在深夜注冊 Dinq 的賬號，我們知道，一些曾被視為未來的場景，已經在開始成為當下世界運行的一部分。

在這個時代，定義你的不再是名片上的 Title，而是你留在這個數字世界里的每一次 Commit，每一篇 Paper，以及你與這個智能世界的每一次交互。

*頭圖來源：Dinq 官網

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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