硅谷一家专注于人形机器人研发的初创企业，正因超低的员工录取率引发关注。据公司创始人布雷特·阿德科克在社交平台披露的数据，自2022年成立至今，Figure AI累计收到17.6万份求职申请，最终仅录用约425人，整体录取率低至0.24%。这一数字不仅远低于常春藤盟校，甚至不及全美录取门槛最高的加州理工学院——该校2023年录取率为3%。
阿德科克在社交媒体上坦言，简历筛选工作已成巨大负担。"我们像机器般逐份审阅，耗时远超预期。"他透露，尽管公司使用了申请人追踪系统（ATS）辅助筛选，但面对海量申请仍效率低下。"每份无效简历至少需要20秒操作才能处理，这严重拖慢了进度。"更令他无奈的是，大量投递的简历质量参差不齐，用"堪忧"形容毫不为过。
这种困境折射出当前就业市场的双重矛盾。一方面，求职者普遍采取"广撒网"策略，据主流招聘平台Greenhouse统计，2025年每个岗位平均收到242份申请，导致简历如石沉大海。另一方面，机器人与人工智能领域正经历人才争夺战，meta、OpenAI等科技巨头为争夺顶尖AI研究员，不惜开出千万美元级薪酬，初创企业则通过股权激励、科研自主权等差异化福利吸引人才。
作为人形机器人赛道的头部企业，Figure AI的处境尤为典型。该公司近期完成超10亿美元C轮融资，估值达390亿美元（约合人民币2756亿元），投资方包括英伟达、布鲁克菲尔德资产管理等知名机构。尽管手握巨额资金，但如何从海量申请中精准识别适配人才，已成为制约企业发展的关键挑战。
面对筛选难题，阿德科克正在考虑技术解决方案。"或许该开发个专用模型来处理这项工作。"他在社交平台写道。这一想法背后，是科技行业对高效人才筛选工具的迫切需求——当简历数量以十万计，传统筛选方式已难以满足发展需要。
