未来人才招聘的算法将会整合各大社交媒体网站和行业相关社区(比如GitHub和设计社区Dribbble)，基于用户在某领域的技能水平、威望、活跃度等要素来计算出对于某个职位的匹配度。
这样，获得一份适合自己的工作不再取决于你在简历上的主观描述，也与上家公司主管对你的评价不再相关，而最重要的是你在互联网上留下了什么样的相关信息。
Path.To就是一家基于算法进行职位匹配的初创公司，它来自佛罗里达州的杰克逊维尔市。公司今天推出了一款新的服务，通过抓取用户的在线活动数据和简历信息计算出某人基于网站上发布的某个职位的匹配度。之后，它会和你分享计算出来的匹配度级别，因此，你可以一目了然地了解到自己更加适合哪些职位。此外，招聘者也可以基于Path.To获得最佳匹配度的职位候选人名单。
目前，公司只对美国旧金山湾区的用户开放，并且只限于软件和设计的职位。不过，公司的最终目标是拓展至所有的劳动力岗位。现在，已经有100家公司注册了Path.To进行招聘，其中包括Eventbrite、Evernote、Lytro和Uber。
公司联合创始人兼CEO Darren Bounds表示，“我们试图更加深入的了解那些求职者的信息，比如他们的个性、工作经验、是否有工作热情。”
Darren Bounds认为，在很多行业中传统的招聘模式都已经不太起作用了。只是基于简历上列举的几项技能来判断求职者是否适合某个工作岗位已经不太适应时代的需求了。
他接着说道，如今只要看一看求职者的在线活动，比如他们Facebook 和Twitter公开页面就可得知某人处理事情的态度。此外，还可以基于求职者的粉丝数目还进行判断。
Darren Bounds表示，Path.To基于算法所得出的数据只是作为判断求职者的一个参考，为应试者增加印象分。
目前Path.To才刚刚上线，现只针对于旧金山湾区的科技企业。如今科技领域的招聘市场有两种典型的情况，一种是那种受到广大求职者青睐的热门的初创公司，它们往往会收到很多求职简历，但其中大部分求职者都不符合招聘要求，另一种则是那种刚刚起步不知名的小公司发布的职位信息，往往是无人问津，Darren Bounds如是说道。
而Path.To的匹配系统能够很好地服务于这两种公司，解决它们招人难的问题。一方面Path.To能够帮助著名企业从海量的简历中甄别优劣，选择符合职位的求职者，另一方面，又可以为那些小型企业找到符合其招聘要求的人才。
Darren Bounds表示，“我们通过帮助求职者找到最佳匹配度的公司职位，从而平衡了人才市场的供需关系。”
本文由i黑马作者戴晋人整理自腾讯科技
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