领英、猎聘们「抓」不到的 AI 天才，这个团队想用 AI「追猎」

67 0 0

文章摘要

高岱恒（Sam）离开阿里达摩院后，与合伙人孙辰昕（Kelvin）共同创立了Dinq，一个基于Agent架构的AI人才搜索引擎。这一平台的诞生源于AI行业的一个显著趋势：核心技术的突破者越来越年轻化，传统简历筛选方式已无法有效识别真正的人才。例如，Llama开源大模型的一作Hugo仅29岁，ChatGPT的主力开发者Alec Radford则是本科生。Sam观察到，30岁以上的研究者若仅从事模型微调工作，其价值可能被边缘化，而创造力的巅峰似乎更倾向于年轻群体。

Dinq的核心逻辑是“成果比简历更诚实”。它通过抓取GitHub或Google Scholar数据自动生成个人主页，展示代码贡献、论文引用等硬指标，而非依赖传统履历。平台采用多Agent协作架构，结合Claude Opus 4.5模型进行意图识别，并深度分析代码质量、学术影响力及社交活跃度。例如，它能从3000名作者中精准定位核心贡献者，或识别开源社区的“隐形大神”。在一次测试中，Dinq成功筛选出OpenAI Sora2项目的全部华人贡献者，而竞品仅返回无关结果。

平台还创新性地引入“关系网”功能，通过分析合作者、校友圈等隐性信息评估候选人潜力。这种信任传导机制解决了B端招聘的背调痛点。例如，搜索某位研究员时，系统会展示其与Meta同事或伯克利导师的关联，甚至能响应“寻找背景相似但更年轻的异性”这类复杂指令。Dinq的搜索策略将模糊需求（如“AI Agent GTM专家”）拆解为具体维度，通过锚定Notion等成功企业反向追踪人才，再经过两轮筛选确保匹配度。

Sam将当代年轻人称为“Agent Native一代”，他们习惯用AI工具解决问题，未来求职方式也将变革。他设想，开发者只需向个人Agent描述需求（如“重视开源文化的湾区团队”），系统即可自动匹配并投递。Dinq的长期目标是成为这一流程的基础设施，其“青稞社区”已聚集3万名年轻研究者，其中可能孕育下一代AI领军人物。

这一项目揭示了AI时代人才评价体系的范式转移：Title让位于实际贡献，数字足迹（代码提交、论文、技术讨论）成为个人价值的新标尺。正如Sam所言，当埃及足球教练用AI分析青训数据，宜家科学家深夜注册Dinq时，一个以智力资本为核心的新秩序正在形成。