WellVersed

你好，Product Hunt。

我和我的联合创始人在机器学习招聘流程的两边都发现了同样的缺口，于是打造了WellVersed：招聘团队都在使用通用筛选工具，这些工具无法说明候选人的实际机器学习能力；而候选人需要花几个小时从零散资源整理备考清单，却无法确定自己备考的方向是否正确。WellVersed就是我们提出的解决方案，能同时满足双方需求。

对于招聘团队，WellVersed解决的具体问题是：大多数机器学习筛选流程结束后，做出的决定仍然让人不确定。结构化评估可覆盖你的全部招聘流程，在第一次面试前你就能获得评分、可比较的结果。选出候选名单后，现场技术面试能提供足够深度，考察候选人是否真的能完成工作，而不只是看他们有没有提前准备好你的问题。所有考题都由从业者编写，并匹配你的团队所在行业，因此评估结果能真实反映你实际要填补的岗位需求。

对于候选人，没有结构化指导准备机器学习面试意味着你需要花几周时间整理资源，却无法确定你的复习方向是否正确。你的学习计划会随着你向目标岗位和资深等级进阶自动调整。面试准备模式让你身临真实筛选场景，会根据招聘团队实际做决策时使用的标准对你评分。

两种使用路径都提供免费试用。

我们真诚希望任何招聘过机器学习或数据岗位，或是准备过这类岗位面试的用户提供反馈。还有哪些我们没有解决的缺口？怎样才能让它成为你真正会用的工具？