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):
AI 面試會特別針對職銜以外嘅細節,例如:
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。
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:
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。
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。
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:
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。
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。