摘要
该帖子描述了作者毕业后移居都柏林后创建求职平台Laboro的过程。该平台直接从公司网站抓取职位信息,使用AI提取结构化数据,通过机器学习算法提供简历匹配职位服务,并包含一个能自动申请职位的AI代理。该服务完全免费。作者邀请用户通过AMA格式提供反馈和提问。
观点
主流观点关注于使用AI和直接抓取公司页面解决求职低效问题的创新方法。一些用户对"一秒申请1000份工作"的说法表示怀疑,并在收到意外的LinkedIn登录请求后质疑数据隐私实践。关于平台是否真正解决了用户痛点还是只是转移了痛点(如需要重新输入简历信息)存在争论。几位用户对类似HireableDB的解决方案表示兴趣,并询问了具体的技术实现细节。
SAAS工具
SaaS | 网址 | 类别 | 功能/备注 |
---|---|---|---|
Laboro | https://laboro.co/ | 求职 | 每天从10万+验证公司职业页面抓取职位信息3次,使用LLaMA 7B模型从原始HTML职位页面提取结构化数据,有简历匹配工具,还有能自动申请职位的AI代理 |
用户需求
难点/痛点:
- 职位信息重复发布
- 无尽且无意义的申请表格
- 传统求职网站从未显示公司自己网站发布的大部分职位
- 需要手动重复输入简历信息
期待解决的问题:
- 低效的求职流程
- 缺乏对公司内部职位的直接访问
- 耗时的手动申请流程
可能的解决方案:
- 直接抓取公司职业页面
- 基于简历的AI职位匹配
- 自动化职位申请系统
增长因素
有效策略:
- 构建直接解决广泛用户痛点的解决方案
- 使用先进的AI/ML技术与竞争对手区分
- 提供完全免费的服务以吸引早期用户
营销与获客:
- 在相关子论坛社区发帖(r/microsaas)
- 通过AMA格式与用户互动
- 通过令人印象深刻的主张(一秒申请1000份工作)创造话题
变现与产品:
- 目前提供免费访问以建立用户群
- 可能通过高级功能或企业合作实现盈利
- 通过解决真实求职问题专注于产品市场契合度
用户参与度:
- 通过AMA鼓励用户反馈和提问
- 通过直接回复评论建立社区