機械人公司3年收17.6萬申請 只錄500人！

Figure AI CEO：過去三年收逾17.6萬份求職申請，僅錄用不足500人

由Figure AI創辦人兼CEO Brett Adcock透露，自2022年創立以來，這間位於矽谷的仿人機械人初創公司共收到約176,000份求職申請，但實際錄用人數只有約425人，錄取率僅約0.24%。Adcock形容大部分申請都是「垃圾」，公司招聘團隊需要逐份細閱履歷，過程非常耗時。

這個錄取率比任何常春藤盟校都要低。以美國《US News & World Report》排名為例，加州理工學院（Caltech）的錄取率最低亦有3%。即使將申請人數平均分配到三個營運年度，每年約59,000份申請，錄取率依然遠低於頂尖大學。

Adcock在社交平台X（前Twitter）留言指，公司用來篩選履歷的申請者追蹤系統（ATS）亦無法大幅節省時間，「即使是垃圾履歷，每份也要點擊至少20秒。」他坦言招聘過程像「猴子逐份慢慢看」，非常艱難。

Figure AI正處於科技界兩大趨勢交匯點：一是求職者普遍投遞大量職位，據Greenhouse ATS平台數據，平均每個職位收到242份申請，求職彷如將履歷投進黑洞；二是公司活躍於人工智能和機械人這兩個熱門領域，這些領域的頂尖企業如Meta及OpenAI正展開激烈人才爭奪戰，開出數以百萬計的薪酬包吸引頂尖研究員。

Figure AI最近完成超過10億美元的C輪融資，估值達390億美元，投資者包括Parkway Venture Capital、Brookfield Asset Management及Nvidia等。Adcock表示，或許需要開發一套機器模型來協助篩選履歷，以提升效率。

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評論與分析：

Figure AI的招聘數據不僅反映出人工智能和機械人領域競爭的激烈程度，更揭示出科技行業對高端人才的極端挑剔和苛刻要求。0.24%的錄取率幾乎是頂尖學府的十倍難度，顯示這類創新企業在人才選拔上更像是在尋找「未來之星」而非一般求職者。

這種「海量申請、極低錄用」的現象，部分源於科技行業的快速發展與人才短缺，但同時也暴露了現有招聘系統的瓶頸。Adcock提及的ATS系統無法有效處理大量申請，反映出現代招聘流程仍依賴人工篩選，效率低下。這為人工智能在招聘流程中的應用提供了巨大機會——利用機器學習模型自動篩選和評估履歷，將成為未來趨勢。

此外，Figure AI作為仿人機械人領域的先驅，其高估值和融資規模顯示市場對這一領域的期待與熱情。這也意味著相關人才的競爭將更加激烈，求職者若想突圍，必須具備極高的專業技能和創新能力。

從求職者角度看，這種情況提醒大家，單純大量投遞履歷已不再有效，反而需要針對目標公司和職位精心準備，突出個人獨特價值。此外，企業也應思考如何利用科技優化招聘流程，既提高效率，也能更公平地發掘潛力人才。

總結來說，Figure AI的招聘實況是科技業高端人才爭奪戰的縮影，也反映出招聘流程亟需革新。只有結合人工智能技術與人性化篩選標準，才能在人才戰場中贏得先機。

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