LinkedIn 正在加速推广其 AI 驱动的职位搜索功能，并将其从部分用户扩展至更大范围的会员群体。
该公司表示，这一工具允许求职者在不完全匹配职位标题或职位描述关键词的情况下，搜索并发现相关岗位。目前，该功能预计将很快向所有使用英文版网站的 LinkedIn 会员开放，随后还将扩展至西班牙语、法语、德语和葡萄牙语用户。
据 LinkedIn 披露，AI 职位搜索功能目前每天已有约 130 万人使用，每周通过该工具进行的职位搜索次数超过 2500 万次。公司内部初步数据显示，对于未获得四年制大学学位的求职者，使用该工具后获得录用的可能性提高了 10%。
LinkedIn 产品管理高级总监兼职位搜索产品负责人 Rohan Rajiv 表示，这一变化与平台的长期目标相关。“这是一个非常有意义的转变，因为我们的愿景是为全球劳动力的每一位成员创造经济机会，”他称，并指出过去某些岗位在平台上并不容易被找到，“我们知道过去，如果你是线厨师或墨西哥卷饼厨师，在 LinkedIn 上找到这些工作并不容易。”
自然语言搜索提升匹配度
据介绍，该 AI 搜索工具支持用户以更自然的方式描述期望的工作属性。例如，用户可以输入“我想保护世界的海洋”之类的表述，系统会据此推荐相关职位。Rajiv 称，这一功能基于一个经过多轮迭代的大型语言模型驱动系统，能够综合职位标题、职位描述及其他数据，理解不同地区和行业中职位列表的细微差异。
在实际应用中，这意味着即便不同公司对类似岗位使用“合作伙伴关系”或“业务发展”等不同表述，系统也能将这些职位一并呈现给潜在求职者，而无需对方逐一尝试具体关键词。
洛杉矶县经济适用房解决方案机构的一名员工 Anderson Cheng 在给《Fast Company》的邮件中表示，与传统关键词搜索相比，这种方式“感觉更直观、更少机械化”。他提到，系统会呈现一些自己原本可能因职位标题而忽略的岗位，但在仔细阅读职位描述后发现“其实非常合适”。
内部评估与系统优化
Rajiv 表示，该 AI 系统在设计时兼顾了响应速度、结果准确性以及内部成本控制。部分搜索结果会由 LinkedIn 员工通过另一个大型语言模型驱动系统进行评估，再将表现不佳领域的额外示例反馈给核心 AI 模型，以持续改进搜索质量。
他指出，利用 AI 评估结果，使公司能够在更大样本范围内检查系统表现。“构建这些产品的魔力在于你能够大规模评估这些产品，”Rajiv 说。
平台角色与业务规模扩张
随着这一微软旗下平台功能不断扩展，LinkedIn 正逐步从单一的线上名片和简历展示工具，发展为集招聘、求职和职业社交于一体的综合平台。LinkedIn 称，其收入已从 2020 年的 70 亿美元增长至 2025 年的 170 亿美元。
长期以来，招聘人员一直通过 LinkedIn 寻找候选人并审核申请者，在许多行业中维护 LinkedIn 个人资料已成为求职流程的一部分。德克萨斯大学阿灵顿分校临床副教授、研究 LinkedIn 的 Daniel Usera 表示，“如果你简历上写了某些内容，他们可能会查看你的 LinkedIn，看看这些内容是否一致。”
职位搜索仍是 LinkedIn 的核心功能之一。公司数据显示，每分钟约有 50 人通过 LinkedIn 获得新工作，每分钟有超过 11,000 份职位申请通过该平台提交。
AI 拓展至人脉搜索与内容互动
除职位搜索外，LinkedIn 也在其他功能中引入 AI。公司称，平台上每分钟会新增约 17,000 个连接关系。近期推出的 AI 驱动人脉搜索功能，允许用户通过自然语言条件寻找潜在联系人，例如“具有 FDA 经验的生物技术初创企业投资者”或“在娱乐营销领域工作的西北大学校友”，而不仅仅是按姓名或雇主进行检索。
近年来，LinkedIn 还增加了包括类似 TikTok 的短视频在内的多种内容形式，供用户分享工作动态、招聘信息及行业观点。尽管平台上的部分帖子因过度商业化或将个人经历与职场话题生硬结合而受到调侃，但该网站已成为用户发布晋升、招聘及专业见解的重要渠道。
Usera 表示，“我们对如何发帖、如何互动有一种职业感。话题通常是职业性质的。”据 LinkedIn 统计，截至 2025 年 10 月，平台上每分钟被浏览的动态更新超过 190 万条，评论数量同比增长 24%。
Usera 的研究显示，在 LinkedIn 帖子中@他人，尤其是在庆祝对方成就或对自己工作的贡献时，有助于提升互动率。他认为，一些被视为“尴尬”的帖子往往源于试图以迂回方式表达个人成就，或将个人与职业经历进行过度类比。他表示，“也许教训是你不必总是要有创意。你可以只是陈述事实，相信你的网络会支持你并为你高兴。”
职位描述语言的重要性上升
随着 AI 职位搜索功能的扩展，职位发布本身的写法也受到更多关注。Rajiv 表示，过去职位描述中的语言有时被忽视，但在 AI 驱动的搜索环境下，清晰、具体的职位细节有助于岗位被系统准确检索和匹配。
“我们正在从一个关注关键词的世界，转向一个需要如实表达的世界，”他表示。
