为反映投资者对人力资源技术初创公司日益增长的兴趣，人才招聘平台Fetcher今天完成了由 Tola Capital 牵头的 2700 万美元 B 轮融资，参与方包括 G20 Ventures、KFund 和 Accomplice。新资金——700 万美元的债务和 2000 万美元的股权——使这家初创公司的总融资额达到 4000 万美元，联合创始人兼首席执行官安德烈斯·布兰克 (Andres Blank) 表示，这些资金将用于国际扩张，并使用新的申请人跟踪系统构建 Fetcher 平台(ATS) 集成和客户关系管理功能。
Fetcher 是由 Blank、Chris Calmeyn、Javier Castiarena 和 Santi Aimetta 于 2014 年共同推出的一款名为 Calibre 的专业网络应用程序。几年后，Fetcher 的创始团队决定转向招聘，利用他们在 Calibre 中内置的一些自动化技术。
“招聘高质量、多样化的候选人一直是我的痛点。在我之前的一家初创公司中，我亲身经历过这个问题，在组建了一个招聘团队来帮助扩大招聘规模后，我发现他们的时间也太宝贵了，不能花在寻找候选人所带来的手动、重复性任务上， ”布兰克在电子邮件采访中告诉 TechCrunch。 “与其依赖昂贵的人员费用，我认为必须有更好的方法来保持内部采购，而不会占用人才招聘团队和招聘经理太多的时间和精力。”
通过 Chrome 扩展，Fetcher 的平台与 ATS 产品以及 Gmail 和 Outlook 相结合，允许招聘人员直接从 LinkedIn 寻找候选人。 Fetcher 将求职者过滤到预先构建的电子邮件工作流中，提供分析，包括在个人、团队、职位和公司层面实现多元化目标的进展。
Fetcher 候选目录。
Fetcher 还执行预测建模，从他们的回复中自动衡量求职者的兴趣，以及“自动采购”，它在后台运行，通过自动电子邮件推动申请人完成审查过程。
“对于任何公司来说，优秀的候选人体验都是必不可少的，而这种体验的一部分来自于随着时间的推移与候选人建立长期的关系。 Fetcher 的候选人目录允许公司向合格的候选人进行再营销，为未来的联系设置提醒，并在自动序列中添加额外的外展电子邮件，”Blank 说。 “总体而言，我们的目标是让公司能够轻松存储、更新和与优秀的候选人建立联系，向他们发送有关未来工作机会、公司里程碑等的信息。”
考虑到潜在的偏见，对算法的依赖有点令人担忧——亚马逊臭名昭著地取消了有利于男性工程师的招聘算法，而纽约市最近对人工智能在招聘中的使用施加了限制。当被问及此事时，Blank 断言该平台的自动化技术允许“更多样化的潜在客户群体”通过招聘渠道。他还强调了 Fetcher 的外展政策，并指出不希望通过 Fetcher 与机会联系的人可以发送数据删除请求。
“[O] Fetcher 的秘诀是结合机器和人类智能，以尽量减少双方存在的偏见，”Blank 说。 “除此之外，我们还对每次搜索都有多样性指标（在我们的平台上也对客户可见），这让我们可以控制。如果我们在性别或人口统计方面的任何地方过度或不足索引，该平台可以正确。最后，我们消除了客户的选择偏差。我们这样做的方式是，一旦客户相信搜索正朝着正确的方向前进（在预先审查了少数候选人之后），他们就会将搜索置于完全自动化的状态。这意味着今后，他们不再审查每一位候选人，而只是联系所有为 [给定] 空缺职位找到的合格候选人。”
Blank 与 Frame.io 等客户的案例研究相关，Frame.io 最近使用 Fetcher 来雇佣代表性不足的群体的员工。但偏见可能会出现在管道的许多不同的、通常是不可预测的阶段。正如哈佛商业评论的 Miranda Bogen所写：“例如，如果 [a] 系统注意到招聘人员碰巧与白人男性互动更频繁，它很可能会找到这些特征的代理（比如被命名为 Jared 或打高中曲棍球）并复制那个图案。这种不利影响可能在没有明确指示的情况下发生，更糟糕的是，没有人意识到。”
图片来源： Fetcher
风险似乎并没有阻止招聘人员。 Fetcher 目前拥有 350 多家客户（环比增长 10%），包括 Behr Paint、Albertson’s、Foursquare 和 Shutterstock。在过去 12 个月中，年度经常性收入增长了两倍。
除了强劲的收入数据外，Fetcher 还受益于人力资源技术领域的更广泛繁荣，过去几个月该领域的风险投资活动很高。根据Pitchbook 的数据，从 2021 年 1 月到 2021 年 10 月，人力资源科技初创公司在全球范围内筹集了超过 92 亿美元的风险投资资金——比 2020 年的总额增长了 130%。
“Fetcher 被独特地定位为唯一的软件即服务招聘平台之一，可以有效地自动化候选人采购和电子邮件推广，”布兰克说。 “Fetcher 不是使用直接的数据库模型，而是唯一能够真正实现公司采购流程自动化的采购解决方案，它基于其独特的‘机器学习与人类智能’的结合。该模型允许感觉像是 24/7 的采购员在后台为每个客户工作。通过自动化招聘的采购和外展两方面，Fetcher 可以减少公司需要的内部采购人员和招聘人员的数量，并显着减少用于外部招聘公司、代理机构或顾问的预算。”
Fetcher 目前有 45 名员工，并计划在今年年底前将这一数字翻一番。
原文： https://techcrunch.com/2022/05/19/fetcher-raises-27m-to-automate-aspects-of-job-candidate-sourcing/