MiraDay 的工作原理

你描述岗位、确认一份理想人才画像,随后 Mira 的 Agent Team 用推理式检索模型 MRE(Mira Reasoning Embedding)搜索,并交付一个排序后的候选人池。

你描述岗位、确认什么样的候选人算优秀;Mira 和 Teammate 负责搜索、推理和匹配。下面是这套流程。

你描述岗位
Mira 提出理想人才画像
你审阅并确认
Mira 搜索、推理与匹配
交付候选人池
你审阅并优化

你描述需求

粘贴或上传职位描述、上传职位澄清会议记录,或直接用自然语言描述岗位。Mira 能理解隐含条件,你不需要使用正式的搜索语法。

Mira 提出理想人才画像

当关键信息缺失或含糊时,Mira 会给出一个简短的澄清表单,和你一起确认需求,让搜索瞄准正确的目标。随后 Mira 会补全这份需求简报,并提出一份理想人才画像,用三个清单把这次搜索结构化地概括出来:Must-Have、Nice-to-Have 和 Avoid。需求澄清与画像生成由一个内置 技能 完成。

你审阅并确认画像

这份理想人才画像由你来编辑。调整三个清单中的任意一个:加一条 Must-Have、把某项移到 Nice-to-Have,或把某个竞争对手加入 Avoid。然后点击开始搜寻直接采用,或先编辑再搜索。Mira 只有在你确认之后才开始搜索,因此搜索会按照你设定的标准进行。想了解这些条件如何影响结果,见 Mira 如何解读你的需求。

Mira 执行搜索

你确认之后,Mira 把搜索交给一支 Agent Team:至少一名负责寻访的 Teammate,搜索复杂时会更多。搜索以循环的方式进行,由推理式检索(MRE)驱动:团队跨多个数据源搜索、发现 signal、对搜到的内容进行推理,并决定下一步去哪,是继续深挖,还是调整搜索策略或数据源。随后每位候选人都会对照你确认的画像接受评估,而非靠关键词匹配:

  • “至少 5 年经验”:从职业时间线计算得出。
  • “从 0 到 1 的经验”:理解为在早期阶段从零搭建公司或业务的经历。
  • “上市公司背景”:从组织背景推断。

交付候选人池

你会得到一个精选的候选人池,包含:

  • 候选人姓名、当前职位、公司和所在地。
  • 最近一段工作经历。
  • 一份匹配分析:候选人如何符合你的必备条件,逐条评估。
  • 最高学历。
  • 联系方式:LinkedIn 默认显示;邮箱和电话按需查看,点击获取邮箱或获取电话即可(每次查看消耗积分)。
  • 一份可下载的数据文件。

迭代

继续对话:

  • 要求更多候选人。
  • 调整条件(“也把阿姆斯特丹包括进来”“更偏好创业背景”)。
  • 为另一个岗位发起一次新的搜索。

每个频道都保存在侧边栏中,随时可以回顾。

下一步

产品功能、时间计划与可用性可能随时变更,恕不另行通知。