http://www.inside.com.tw/2013/04/30/big-data-uses-in-recuitment
Liz Chen 四月 30, 2013
圖片來源：Flickr
收到那封出其不意的電子郵件時，Jade Dominguez 年方 26，負債累累。取得一張成績平庸的高中畢業證書後，沒上大學，在家自學程式設計。
但是某個人，從雲端的某處，發現了他，他或許是個萬中選一的人才，或者至少是支潛力股，一塊值得雕琢的璞玉。
這位背著沉重卡債的青年，就這樣從一介窮小子一夕變成年領 11.5 萬美元薪水的科技新貴，一切宛如從天上掉下來的禮物一般，不可思議。
慧眼識英雄的，是 Gild 技術總監 Luca Bonmassar。麻省理工畢業、曾在 Google 任職、朋友或同事的推薦信⋯⋯這些傳統人力招募標準，不是他最注重的，他想瞭解的是更簡單直接的問題：這傢伙表現怎樣？他能做些什麼？他的所作所為能被量化嗎？
矽谷，或全世界對程式人才的需求孔亟，以「發現人才」為賣點的新創公司 Gild 雖然才誕生 18 個月，但已頗受矚目1。eBay 人力資源資深副總裁 Beth Axelrod 就曾稱讚過 Gild 以分析開放原始碼評估人才品質、從而帶給企業最傑出的工程師，「的確重塑了前端徵才的樣貌」2。
Gild 運用的是時下最火紅的「巨量資料」（Big Data，又譯「大數據」、「海量資料」）技術，從一片粗礪中，挖掘鑽石。
巨量資料無疑是當今最熱門的科技詞彙之一，已被用在股市分析、廣告投放位置、健康預測等面向，甚至幫助 Netflix 捧紅影集紙牌屋，人力資源也已以巨量資料為基礎，建立「勞動力科學」領域。Gild 的企圖延伸巨量資料的功能，「預測」工程師的適任程度。
他們從網路裡找蛛絲馬跡：他的程式能力是否受到其他工程師好評？他的程式曾被其他人使用嗎？他如何表達自己的點子？他與社群媒體的關係？
Gild 採取的方法頗具實驗性，未經實證，受到質疑是理所當然，但在求才若渴的矽谷，它的概念仍令人興奮。目前 Facebook、Google、亞馬遜、Twitter、沃爾瑪超市都已在測試，甚至利用 Gild 作為招募管道。今年 Gild 預期營收達 200-300 萬美元，並已籌募到 1000 萬美元，當中一大部份來自 LinkedIn 早期投資者 Mark Kvamme。
Gild 的客戶用它來找新人，或評估潛在人選；而無法像大企業般以重金獵才的 Gild，則用以自己的方法，在資料汪洋中撈出了 Jade——在他們演算法中唯一獲得滿分 100 的人選。
談 Jade Dominguez 對公司到底是不是個正確人選之前，先來看看 Gild「首席科學家」Vivienne Ming 的故事，她是位留著一頭金色長髮的女士，但在完成大學學業以前，她，是個他。
從他到她，變性者致力消滅職場偏見
28 歲以前，Vivienne Ming 名叫「Evan Campbell Smith」，高中的他是個好學生也是運動健將，文武雙全堪稱風雲人物，卻面臨嚴重的性別認同危機。他從大學輟學、工作遊蕩、企圖自殺，度過一段陰慘時日後，他選擇重新振作，重返校園最終在卡內基美隆大學取得計算神經科學博士，並且，在 2008 年完成變性手術，成為百分之百的 Vivienne Ming。
從男到女，除了外表上的變化，Ming 感受到其他人對待她的方式判若兩人，這當中有好有壞，男人開始為她開關車門，然而她的學生向她發問數學問題的頻率不如她還是男人的時期，而男性也不再找她參與社交活動。
歷經雌雄兩種性別的轉換，Ming 除了自己體會甚深，她還舉出一份研究報告指出，研究型大學教學成員篩選同樣的經理人職位時，傾向描述女性申請者的競爭力明顯落後男性3。而不止兩性偏見，另外一份研究指稱，求職者履歷姓名「聽起來像個黑人」者，得到的回覆遠低於「聽起來像個白人」者4。
每個人都能冠冕堂皇的說，我們不因性別、種族、或容貌來判定錄取與否。不過從 Ming 自身經驗與研究報告，事實並不如此。而 Gild 就是致力於解決 Ming 口中所稱「太多人才被漠視」的狀況，真正達到用人唯才的目的。當然他們並非全然捨棄傳統，而是採取更精確細緻的方法，泯除偏見。
Ming 正在為 Gild 建立演算法，她說：「就讓數據自己說話。」
數據不說謊
Gild 演算法從約 300 個個人變數處理數千位元的資料：他經常流連哪些網站、他用來描述各種技術的語言種類、他在 LinkedIn 自我描述的技能、他曾參與的計劃與時間長短、以及基本的畢業學校排名和主修課程。
他們就是憑藉這套演算法，找到了 Jade Dominguez。
出身洛杉磯藍領家庭的 Jade Dominguez 一身反骨叛逆，高中本來表現優異全科拿 A，在對學校教學目的起了質疑後，成績一路下滑，他拒絕上大學，寧在車庫啃書自學程式與創業家故事。
既無顯赫背景、也無輝煌學歷、又不住在科技薈萃的矽谷，他本來會是個在狹窄角落默默無聞，搞不好成天怨嘆懷才不遇的「loser」。但 Gild 靠著自家演算法找上了他，關鍵是 Dominguez 於程式協作網站 GitHub 上表現亮眼，以及在 Twitter 上的言談非常堅持個人己見，而這正好跟年輕的 Gild 欲求的初創員工特質不謀而合。
於是 Dominguez 到舊金山面試，得到一份年收入十萬美金的工作，表現也備受讚揚。Gild 另一位創辦人 Sheeroy Desai 這麼形容：「他是聰明且動機強烈的人，只是無論什麼原因，高中不怎麼積極向學，也不甩大學教育。」
跟 Dominguez 相較，麻省理工畢業的 Desai 肯定是一般人資優先考慮的人選，但他自承，與一群精英共同學習，有時不免覺得自己平庸無奇，雖然最後拿到了 CS 學位，「但我是個很遜的開發者」。
Gild 希望挖掘如 Dominguez 這般可能被埋沒的人才，然而一切交給演算法，去除所有人為評估有其危險性，Ming 不建議極端做法，但她的確認為電腦應該擔任要角，建立自動化過濾人才的機制。Gild 資料庫內已累積 700 萬筆人力資料，依照所謂「Gild 分數」評比。未來希望擴大到網站設計師、金融分析師、甚至零售商業務等其他產業。
遺珠不留憾
在美國相當熱門的行動支付服務 Square 是 Gild 的客戶之一。如同其他矽谷新星科技新創公司，Square 搶人自是不落人後，人才總監 Bryan Power 的招募經驗非常豐富，「史丹佛畢業或者曾在 Google 工作的人，當然人人搶著要」，只是這群精英有太多選擇，而他們不一定會挑中 Square。因此 Square 需要更多更寬廣的池子「獵人頭」。
Gild 建造了這樣的池子，但其所設定的通用條件並不完全合乎 Square 的徵才標準，「Gild 對人才的評斷有自己的看法，不過這並不那麼單純。」Bryan Power 表示，Square 和 Gild 正在研商修繕人才過濾模式。
儘管目前 Gild 的實際作用仍有限制，Bryan Power 認為 Gild 的遠景意義非凡。年輕的程式設計師愈來愈常在線上發表作品，共同合作開放原始碼計劃，網路蘊藏愈來愈多值得探勘的金礦，他說，Gild 的任務就是讓遺珠真正閃爍出該有的光芒。
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