初創(chuàng)公司搭核心團隊難？獵頭35天幫AI公司配齊技術+產(chǎn)品雙核心
林薇|某獵頭公司合伙人
12年科技行業(yè)人才尋訪經(jīng)驗
成功案例：為某AI初創(chuàng)公司完成算法總監(jiān)及產(chǎn)品負責人團隊搭建
行業(yè)資質(zhì)：高級人力資源管理師
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做初創(chuàng)公司的老板，最愁的不是融資，是沒人扛事。我上周碰到個客戶，做AI視覺的，成立剛滿1年，團隊20來人，A輪融了5000萬，錢到手了，核心崗卻卡了3個月——算法總監(jiān)招不來，產(chǎn)品負責人也沒著落。創(chuàng)始人天天帶著技術骨干連軸轉(zhuǎn)，產(chǎn)品方案改了八版都定不下來，急得嘴角全是燎泡。
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這家公司的痛點特別典型。首先是牌子不夠響，候選人一聽是初創(chuàng)，第一反應就是“不穩(wěn)定”，簡歷投過來的都少。其次是需求沒捋順，HR一開始只說“要懂計算機視覺的算法專家”，追問之下才說，得能帶5人小團隊，還要熟悉工業(yè)場景落地，之前篩的幾十份簡歷，要么是純學術派沒做過項目，要么是大廠出來的看不上初創(chuàng)的薪資。最后是時間太趕，A輪資金有明確的研發(fā)節(jié)點，核心崗空一天，項目就滯后一天。
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咱們獵頭公司介入后，沒急著發(fā)招聘信息。第一步先幫他們做需求拆解，拉著創(chuàng)始人、技術負責人開了倆小時會，把算法總監(jiān)的核心能力拆成了三個硬指標：一是有3年以上工業(yè)視覺算法落地經(jīng)驗，二是帶過10人以內(nèi)技術團隊，三是能接受初創(chuàng)的彈性工作模式。針對產(chǎn)品負責人，重點明確了“要懂AItoB業(yè)務邏輯，能和客戶對接需求”這個核心點。
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第二步是定向挖獵。我們沒走常規(guī)招聘渠道，而是基于AI視覺行業(yè)的人才圖譜，圈定了三家做同類業(yè)務的中型企業(yè)——這類公司的骨干，有成熟經(jīng)驗，又對初創(chuàng)的股權(quán)激勵有興趣。算法總監(jiān)的人選，是我們團隊跟進了半個月的候選人，之前在某上市公司做視覺算法組長，正想找能獨當一面的機會，我們把客戶的技術路線、融資情況和股權(quán)激勵方案擺清楚，他當場就同意聊聊。產(chǎn)品負責人則是通過行業(yè)峰會的人脈挖到的，之前幫另一家初創(chuàng)做過產(chǎn)品落地，特別匹配。
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整個過程只用了35天，兩位核心人才都順利入職，現(xiàn)在入職滿6個月，已經(jīng)牽頭完成了第一個工業(yè)客戶的方案落地。
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有組數(shù)據(jù)得跟初創(chuàng)老板們提一提。據(jù)獵聘2024年科技行業(yè)招聘報告顯示，AI、智能制造等領域的核心技術崗人才缺口率已經(jīng)達到42%，而初創(chuàng)公司高端管理崗的平均招聘周期是128天，比成熟企業(yè)多了整整兩倍。但通過專業(yè)獵頭公司介入的案例來看，招聘周期平均能縮短61%，人才留存率也能提升至85%以上——這就是精準匹配帶來的效率差。
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作為干了12年的獵頭，我得說，初創(chuàng)公司和獵頭合作，核心要抓三個點。
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第一點是需求要“實”，別用“大?！薄皩＜摇边@種模糊的詞，越具體的硬指標，獵頭篩人的準頭就越足。比如“能獨立完成算法模型訓練”就比“算法能力強”管用，“能接受周末加班趕項目”就比“有責任心”明確。
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第二點是要給獵頭“授權(quán)”，尤其是薪酬談判環(huán)節(jié)。初創(chuàng)公司底薪可能拼不過大廠，但可以把股權(quán)激勵、項目分紅這些隱性福利亮出來，這些往往是吸引核心人才的關鍵。我們幫這家AI公司談算法總監(jiān)薪資時，就把“入職滿1年可享期權(quán)，項目落地有額外提成”的方案講透，成功彌補了底薪和大廠的差距。
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第三點是面試流程要“快”。初創(chuàng)公司最大的優(yōu)勢就是靈活，別學大廠搞五六輪面試。我們一般建議客戶搞“一站式面試”，把技術面、老板面安排在同一天，最多兩輪就定結(jié)果，避免候選人被拖得失去興趣。
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從行業(yè)趨勢來看，未來3年，初創(chuàng)公司對核心人才的需求只會更迫切，而單純靠自己招聘的“人海戰(zhàn)術”肯定行不通。對初創(chuàng)公司來說，找對獵頭公司不是“花錢買服務”，而是“花錢買時間”——把專業(yè)的事交給專業(yè)的人，老板才能把精力放在業(yè)務上。
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