LinkedIn 技术VP王迪专访 | 全球AI人才聚集，Top10 中美公司排行榜

作者：零夏 胡祥杰

整理：随一

【新智元导读】 职场社交平台LinkedIn(领英)近日宣布其全球用户突破5亿，中国用户已突破3200万。新智元对LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪进行了专访。王迪谈到领英中人才的7大核心元素构成的经济图谱，以及如果用图计算、六度人脉理论挖掘人和人之间的关系。文中还谈到从领英数据看到的人才环境变化，目前数十万AI人才的四大聚集地-美欧印中，中国AI人才似乎更年轻，谈到华为、BAT等中国企业强势海外招聘的现状。最后王迪表达了领英对人才去留的看法：不求"终身协议"，只求打好一个完整赛季！6月领英将推出首份《全球AI领域人才报告》，新智元将第一时间报道。

受访者介绍：王迪，本硕毕业于清华大学计算机，于2015年2月加入LinkedIn（领英）中国，出任技术副总裁，全面负责领英和赤兔产品在中国的本地化开发和研发团队管理工作。此前，王迪先生曾任康卡斯特(Comcast)公司旗下数字视频业务运营平台FreeWheel公司（以70%的市场份额稳居美国高端视频内容广告管理行业第一名）高级副总裁，负责这一全球领先的视频货币化管理平台的工程研发和团队管理工作，并带领团队探索中国市场。王迪主要研究领域是大规模分布式计算以及大数据处理。

职场社交平台LinkedIn(领英)近日宣布其全球用户突破5亿里程碑。与此同时，进入中国市场三年时间的领英，中国用户已突破3200万，较2014年初入华时提升了7倍。美国以1亿3000万会员名列第一，紧随其后的是印度、中国和巴西这三个新兴经济体，其用户总和超过9800万，之后上榜的是英、法、加拿大、意大利等发达经济体。

LinkedIn拥有那么多的用户和人才数据，简直就是一个巨大的宝藏。王迪告诉新智元，LinkedIn是一家大数据驱动的公司，崇尚growth hacking的理念，应用机器学习、智能推荐等技术有悠久的历史。比如，Data Scientist这个职位的定义最早是LinkedIn在硅谷提出的。现在，中国的互联网公司称之数据科学家。

LinkedIn全球有一只很大的团队做平台，包括机器学习的架构、数据服务、模型和数据产品，服务于全公司各产品线。也应用了近几年流行的深度学习技术以及谷歌的开源框架TensorFlow。数据驱动的机器学习在这家公司成长中扮演重要角色。

领英在过去 6 年间从一个 7000 万左右年营收的企业，一下子增长至30 亿美元营业额的企业，五年业务增长超过 40 倍。这种增长速度在企业服务领域里面是惊人的。这不仅仅来自于用户的增长，也来自于从数据挖掘出的价值最终转换为商业价值。

王迪介绍，LinkedIn拥有toB的SaaS模式产品—LinkedIn Talent Solution（领英征才解决方案，LTS）和LinkedIn MarketingSolution（领英营销解决方案）：

首先，它包含一个公司的社交媒体，可以发布公司新闻和博客，让公司的员工或者外人去关注；

第二，公司发布的职位可以精准被推送到潜在候选人；

第三，公司通过后台系统，可以看到所在行业，同行相关的数据情况，比如职位供需关系。当HR在后台搜索候选人，系统可基于条件筛选和推荐。

除了SaaS本身，领英布局到下游。王迪举例一个场景，一个地区目前只有5名前端工程师，但是行业需要10名。而对于有一些人，这提供了好的工作机会，可以学习前端开发，因此LinkedIn会把这些人推到在线教育机构。LinkedIn在2015年收购美国的职业教育机构Lynda.com，它拥有几十万个与工作技能相关的视频。比如，如何很快学习iOS的开发。这正是LinkedIn新开拓的营收点。

去年微软200多亿美元巨额收购LinkedIn，微软承诺LinkedIn的独立性，也带来新的合作机会。微软押宝“云”和AI，也是领英目前需要的。王迪表示目前没有感觉收购对领英中国有什么影响。而LinkedIn的赚钱能力也是杠杠的，虽然贵，但是微软不亏。

在LinkedIn职场社交网络中有核心的七大元素：

1.    人（Talent）。人会在LinkedIn里面创建一个简历，到退休之前在不停地更新；

2.     产业（Industry）

3.     公司（Company）

4.     院校（Education）

5.     职位（title）

6.     技能（skill）

7.     资讯（News）

最后这七大元素连接成网络，构成LinkedIn Economic Graph（领英经济图谱）。经济图谱上，可以研究出人与人之间的关系，人与教育机构的关系，人与技能的关系，职位供需是否存在不对称。从而可以领英会员创造经济机会；帮助会员找到需要他们技能的企业；帮助政策制定者了解本地的技能缺口；帮助教育机构了解市场上哪些技能需求最大。

技术上如何处理如此庞大关系网络？王迪表示，LinkedIn有相关的图计算技术，十几年不断在演进。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。图数据结构很好的表达了数据之间的关联性，关联性计算是大数据计算的核心——通过获得数据的关联性，可以从噪音很多的海量数据中抽取有用的信息（摘自CSDN）。在人与人的连接中，LinkedIn会做推荐、匹配和挖掘。其实每个做社交网络的企业都有这样类似的任务。

初次注册LinkedIn账号后，就会有人脉的推荐—people you may know。这是根据填写的资料和公司对你的了解，在5亿用户中做的人脉推荐。

LinkedIn中不论toC还是toB的产品，都离不开六度人脉关系理论（Six Degrees of Separation），它是指地球上所有的人都可以通过六层以内的熟人链和任何其他人联系起来。通俗地讲：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”

在职场中，我们希望通过直接的一度人脉，拓展职场人脉到二度人脉，甚至三度人脉，赢得新的机会。最常见的早期应用场景是招聘的推荐，我想获得一家公司招聘或者内推的机会，但是我并不认识公司的人，但是我朋友的朋友可能认识，这就是典型的二度人脉在招聘中的应用场景。

下面我们看看LinkedIn的大数据告诉哪些AI人才真相。根据2016年的数据，领英平台上的全球人工智能人才数量约为25万，主要分布在美国、欧洲、印度及中国。目前拥有人工智能相关专业人才数量最多的十个国家依次为：美国、英国、印度、加拿大、法国、荷兰、德国、西班牙、澳大利亚、巴西、中国。

全球人工智能人才分布图

从我们最关注的中美对比，中美人工智能人才的从业年限构成比例上看，美国拥有10年以上经验的人工智能人才比例接近50%，而我国十年以上经验的人才比率只有不到25%。然而，美国5年以下经验的人才比例约为28%，而我国的这一数字比率超过了40%。尽管我国人工智能专业人才总量较美国和欧洲发达国家来说还较少，10年以上资深人才尚缺乏，但从人才从业年限结构分布上来看，我国新一代人工智能人才比例较高，人才培养和发展空间广阔。

全球、美国、中国人工智能人才从业年限结构对比

目前我国人工智能人才最集中的Top10雇主排名中，高等院校占据四席，分别为清华大学、北京大学、中科院和浙江大学；而美国人工智能人才Top10雇主中，有三所世界顶尖大学，卡内基梅隆大学、麻省理工大学和斯坦福大学。

在为人工智能Top10雇主工作的美国人才中，仅有16%来自高等院校，大部分人才都服务于企业雇主；而我国有约32%的人才为清华大学、北京大学、中科院和浙江大学这四所科研院校工作。并且，中美TOP10中高校排位相对企业靠后，美国的企业第七名才开始出现高校，而中国除了清华大学异军突起进入了TOP3，其它三家高校分为8、9、10名。

目前随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，或许也将刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。

当前，领英正在针对全球AI领域人才进行深入的研究，并计划于2017年6月推出业界首份《全球AI领域人才报告》。这本报告将基于领英独有的全球AI人才大数据分析，并结合与业界专家直接对话的方式，揭示人工智能时代下的人才发展趋势。特别会聚焦人工智能领域的华人力量，例如华人技术类人才在人工智能领域的角色和潜能。

当前全球、美国、中国人工智能人才聚集的Top10雇主排名

之前十几年整体外部环境稳定，而近年来人才环境发展了一些引人注意的变化。五六年以前职业人士换工作的频率没有这么高，一些新兴行业是这几年才有的。更久以前，在传统地区的传统行业，很多人一个工作做很久，根本没有拓展职场人脉、更换工作的需求。毫无疑问，现在中国新兴行业的年轻人群体，更换工作的频率一定会越来越高，交叉学科的出现使得跨领域的人才需求越来越多。

在人口迁徙不那么自由的时代，我们通过身边的熟人关系找工作。随着大城市出现，社会结构发生明显变化，中国人口也能更自由迁徙，利用互联网寻找新的工作机会的需求会更强。

目前，政府、大企业都在提及国际化战略，但是在海外，真正了解中国企业的人还是太少。因此，职场社交希望帮助企业放大在当地的声音。

例如曾有一家中国企业希望通过领英招募海外高端云计算人才，此前他们面临的挑战是缺乏有效的招聘渠道，即使找到了合适的候选人也很难吸引来。领英通过前期的人才大数据分析，包括目标人才特征、分布情况，在北美的供需情况等，帮助他调整人才战略，比如重新定位目标招聘地区，修改职位描述关键词。这样一来，企业很快与若干优秀的候选人取得了联系并达成了雇佣意向。

除了帮助华为等中国企业出海在外扎根、进行本地化招聘，LinkedIn还发现，海外人才回流的趋势。国内现在也有很多企业做中高端人才的引进和招聘，BAT、滴滴等都在用，吸引人才回流。例如中国企业去美国招AI、Fintech人才，其实不一定要去纽约、硅谷找，在不那么热门的区域例如德州奥斯汀、亚特兰大、芝加哥等地也有这方面的人才，这些区域的供需之比没有加州和纽约那么悬殊。因此，他们可以用领英的平台找到此类候选人，做定向广告等。

王迪说：“我们现在在美国的湾区做试点，可以从7个核心要素分析，什么职位的人才是净流入，什么职位的人才是净流出，supply和demand是怎么样的，这些技能的人都是毕业于什么学校的。”

LinkedIn于2003年在美国成立，比Facebook还早一年，最开始其工具属性比较强。用LinkedIn招人、看工作经历是西方人最常用的场景，之后LinkedIn才加入了社交属性。但是跟Facebook和微信这种熟人社交不同，LinkedIn更多时候是陌生人社交，因此社交频率相对较低。LinkedIn有自己的群组，消息，用户交流的目的性比较高。大家在上面不会发个人生活化的动态，而是发布与工作或行业相关的内容。

LinkedIn在2014年进入中国，彼时在中国地区有400多万的用户，虽然人数不多但是质量很高。2014年入华之后，做了一系列本地化努力。首先推出中文版和手机APP，然后针对本地年轻人群做了一个专注于职场知识分享的重要产品——赤兔，这款产品也为领英在中国的本地化发展进行了很多突破性的尝试。在商业推广和品牌运营也进行了本地化精耕，中国用户目前突破3200万。

从2004年开始过去十几年，国内有很多跟LinkedIn一样做职场社交的初创公司，一批又一批，目前已经有第三代了。从PC时代的社交网络大街网等到现在基于移动互联网的产品如脉脉。但是王迪并不认为出现了主流的职场社交产品。王迪表示在入华之后，LinkedIn才真正看到中国市场的机会，他说：“我们希望站在巨人的肩膀上，成为中国职场人连接世界最好的平台。我们也会更加本土化，让用户能够在上面进行职业身份、专业社交、职业信息获取。”

职业社交的业态发展会比较慢，较为低频，用户涨起来就会比较慢。因此，需要有足够的耐心、资源、投入做这些事情。LinkedIn的愿景就是要连接全球职场人士，让他们事半功倍，工作更有效率，因此需要包括中国。越来越多的工作变动需求给职场社交提供了更多土壤。

目前，整个中国团队做了很多本地化的合作和运用，例如与微信账号绑定以及微信对LinkedIn条目的显示帮助了LinkedIn的曝光，而全球化的LinkedIn在客户端展现了用户微信二维码，帮助微信做海外拓展；还有与支付宝芝麻信用绑定的合作。目前，在国内也在谈很多大的BD合作，比如与滴滴、京东，可能很快能够上线。

目前LinkedIn的会员更多来自一线城市（北上广深）、以及准一线城市（杭州、南京、武汉、成都、苏州等）。行业上，比较活跃的是高科技与互联网行业、先进制造业、金融行业、快消行业等

采访到最后，新智元问王迪：作为技术副总裁，对于留住技术人才有什么建议？

王迪说：“领英招聘官在面试的时候，会问一个问题：如果你在这一家公司呆2-3年，你将从中得到什么，会使得你在离开这家公司时感觉有用的？我们会将公司与员工之间看成联盟的关系，就像篮球俱乐部与球员的关系，在这一赛季双方有什么共同目标。而不是假设这个员工会在公司长久工作。”

LinkedIn会议室的墙上贴着企业文化，其中有：“Take Intelligent Risk“，王迪解释道，这表示勇于承担睿智的风险，最后以结果为导向。他们鼓励大家做一些新鲜的事情，尝试新技术，来让人才有新的想法。