Ethos用AI語音面試＋工作成果分析配對專家與企業

傳統招聘同專家網絡平台，大多依賴履歷（CV）同職銜去判斷一個人的能力。但倫敦AI初創 Ethos 覺得，呢啲訊號其實好粗略。公司由前 Google DeepMind 科學家 Daniel Mankowitz 同前 SoftBank／麥肯錫（McKinsey） 高層 James Lo 創辦，目標係用AI去評估「真正做過咩」，而唔只係「寫過咩」。

Ethos 嘅做法係透過 AI語音面試 加上 分析專業作品——例如學術論文、GitHub程式碼、博客文章同其他公開工作成果——建立一個更全面嘅技能檔案，再將專家同企業需求精準配對。

不再只睇履歷

大部分招聘平台（例如LinkedIn）主要靠職銜、關鍵字同自填經驗去篩選人才。但 Ethos 認為呢種方法好容易錯配，因為履歷只係列出「做過邊份工」，未必反映「實際能力」。

因此平台會建立一種 以證據為基礎的專家檔案（evidence‑based profile）：

• 先由 AI 語音代理進行結構化面試
• 透過動態追問深入了解專業知識
• 同時分析公開工作成果作為佐證

AI 面試會特別針對職銜以外嘅細節，例如：

• 細分專業領域
• 具體項目經驗
• 可跨行業轉移嘅技能

透過呢種方式，平台可以捕捉到傳統CV好難表達嘅知識粒度。

同時，系統亦會分析外部資料，例如 學術論文、程式碼庫、博客內容同專業網絡，將候選人喺面試講嘅內容同真實工作成果結合，形成更完整嘅技能圖譜。

將專家配對到實際機會

當 Ethos 建立好一個詳細嘅專家檔案之後，就會開始配對企業需求。

平台支援多種合作形式，例如：

• 專家顧問諮詢（expert calls）
• 市場研究項目
• AI相關工作，例如數據標註或模型評估
• 長期顧問或全職職位

據報導，平台客戶包括 對沖基金、私募股權公司、AI研究實驗室以及大型企業，佢哋通常需要某些非常細分嘅專業知識去做研究、策略分析或技術項目。

因為 Ethos 收集到嘅技能資料更深入，企業可以直接用 自然語言描述需要嘅專家類型，例如某個特定研究背景或技術領域，而唔只係用職銜篩選。

專家網絡增長速度

Ethos 表示，平台嘅專家社群正以相當快速度擴張。

部分報導指出，目前 每星期約有35,000名專業人士加入平台，來自金融、顧問、醫療、科技甚至技術工種等多個領域。

其中一個原因係平台嘅 AI語音面試流程高度自動化，取代咗傳統專家網絡需要人工審核同篩選嘅流程，大幅加快新用戶加入速度。

2275萬美元A輪融資

2026年5月，Ethos 宣布完成 2275萬美元 A 輪融資，由知名風投 Andreessen Horowitz（a16z） 領投，其他投資者包括 General Catalyst、XTX Markets 同 Evantic。

連同之前嘅種子輪投資，公司 累計融資約3000萬美元。

公司表示，新資金主要會用於：

• 繼續開發 AI人才評估代理（AI talent‑evaluation agent）
• 擴大平台嘅 全球專家網絡
• 加強同 AI實驗室、投資機構同企業客戶 的合作

創辦團隊嘅目標係打造一個 新一代專家網絡（next‑generation expert network）——透過AI理解實際能力，而唔係只靠履歷或職銜。

點解呢種模式開始受到關注

隨住生成式AI愈來愈容易幫人寫出「完美履歷」，企業其實更難判斷候選人嘅真正能力。

Ethos 的做法正正係針對呢個問題：用 對話式AI面試＋實際工作證據 去評估技能，而唔係只依賴文件形式嘅履歷。

當然，呢種模式能否在更多行業大規模運作，仍然有待觀察。但 AI 面試、工作成果分析同自動化專家配對結合，已經顯示出 AI時代人才市場可能出現的新方向。