Beansprock
找份工作不容易，找到一份合适的工作更不容易。很多时候我们都以为自己获得了梦寐以求的工作，结果却发现工作并不适合自己。找工作要考虑的因素太多：工作文化、时间、出差次数以及是否允许带狗上班等。
美国麻省理工学院的两名毕业生 Cameron Levy 和 Dustin Smith 对于找到合适的工作尤其感兴趣。当然，这不仅仅是为了他们俩，也是为所有人行方便。“找工作是人们所作的最重大的决定之一”，Levy 表示道。于是在 2013 年，读完了 MBA 的 Cameron Levy 和计算机科学博士 Dustin Smith 一道来打造一个能更好解决这一问题的工具。
Beansprock 创始人 Cameron Levy 和 Dustin Smith
项目一开始的反馈很好。“当我们开始把这一项目告诉朋友们和同学们时，他们都说了同样的话：‘我需要这个’。”于是在当年秋天，MIT 媒体实验室的 E14 创业基金同意支持这一项目。
如今过去已经两年多了，Levy 和 Smith 推出了一个名为 Beansprock 的网站，这个网站使用自然语言处理和机器学习技术来将用户与合适的工作匹配起来。换句话说，他们用人工智能来找工作。“这个工具就是要帮助求职者找到市面上最好的工作”，Levy 说道。
这一服务只是人工智能大潮的一部分。包括谷歌、 Facebook 和百度在内的大科技公司已经在后端使用人工智能来进行语音和图像识别，无数创业公司也加入到了这场竞争中来，希望能重新界定商业世界(包括求职)的深度和广度。
工作原理
用户如果想要使用这一系统，必须提供一些信息，比如想找什么类型的工作。Levy 表示，用户使用该工具一般耗时 2 分钟到 5 分钟，需要输入喜欢的公司规模，感觉最舒服的公司文化以及自己具有或想要学习的技能等。
如果用户愿意，还可以将这一服务与 LinkedIn 档案关联，导入更多数据。用户还可以告诉工具自己是不是真心在找工作，以便工具确定匹配频率。
另一方面，Beansprock 每天会从公开招募信息和流行求职网站上抓取数千份新工作。如果有必要，Beansprock 还会给招聘消息增加额外信息：这份工作属于哪个市场，薪水在什么范围，办公地点在哪等。通过将用户的个人信息与数据库对比，Beansprock 的算法就能将用户与特定工作匹配上。
Beansprock 有时候还会询问用户额外信息，比如是否有兴趣学习特定技能，以便找到更好的匹配职位。另外，Beansprock 的自然语言算法还能理解求职信息中复杂的技术术语，比如求职者在技能栏中填写了“ML”，Beansprock 就知道这表示“机器学习”。
是否能实现规模化？
Beansprock 在推出时仅限于技术工作，求职范围也仅限于波士顿、纽约和旧金山。这么做的原因是 IT 技术人才缺口是实实在在的需求，而他们想要缩小这一缺口。
Beansprock 在网站上倒是发布了一些销售和项目管理方面的职位，但这些也都是科技公司的职位。Levy 表示，网站上的大部分职位是招聘 IT 专家和软件工程师。企业还可以直接将职位发布到 Beansprock 上，当有匹配时，企业需要付费。
这样真的能奏效吗？是否能实现规模化呢？至少 Levy 是这么说的：“随着数据越来越多，我们认为它会变得越来越好。”
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