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Colare 融资 2.5M 通过真实世界模拟测试硬件工程师

来源:Unite.AI · 发布时间:10-26 · 由 AI图鉴每小时自动聚合

被打磨过的履历可以告诉一个硬件公司一个工程师工作过的地方。 更不说明这个人会如何诊断一个电路,平衡

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被打磨过的履历可以告诉一个硬件公司一个工程师工作过的地方。 更不说明这个人将如何诊断一个电路、平衡热限制或设计一个可以实际制造的部分。 科拉雷公司正在围绕这一缺口建立其雇用平台,发布公开提供250万美元的种子前资金,通过模拟真正的技术工作来评估工程师。

旧金山公司于10月26日启动宣布融资,由Afore Capital,Garage Capital和Acadian Ventures参与。 首都Colare 称将帮助扩大一个平台,以航空航天、国防、能源、制造业和其他工业为目标,在这些工业中,工程错误可能产生昂贵的物理后果。

共同创始人和共同首席执行官Esther Thomas和Nain Abdi正瞄准一个随着硬件团队扩大而变得特别痛苦的瓶颈:最有能力判断候选人的人往往是公司需要不断设计和建设的高级工程师。

聘用过程较早时提交技术证据

Colare估计,雇用一名机械、电气或嵌入式工程师,在整个筛选电话、带回家审查以及现场采访中,可消耗大约40小时的高级工程时间。 提议的替代办法是在候选人达到资源最密集的面试阶段之前收集实际能力的证据。

平台将公司的工作说明映射给跨学科的评估,如计算机辅助设计、印刷电路板设计、热分析、有限要素分析和系统问题解决。 候选人处理的是设计成类似于他们在角色中将面临的决定的情景,评价既包括他们的做法,也包括他们的最后产出。

这种区分是硬件工作的核心。 两种设计可能满足相同的基本要求,同时在成本、可靠性、性能或制造能力方面作出截然不同的妥协。 因此,有益的评估需要揭示作出选择的理由,而不是只奖励最后的答案。

Colare 称的标语借鉴了已经运送硬件的高级工程师。 该公司退回一份详细的评估情况汇报,目的是让一个经验丰富的技术面试员在更大的候选人库中作出判断。

“硬件公司正在制造一些技术要求最高的产品,并且仍在用代理来评价工程师

从工程模拟到雇用工作流程

该公司的产品网站更具体地描述了这些评估如何为招聘工作提供反馈。 其候选仪表板旨在比较优势和差距,基准测试人才,并按角色对候选人进行排名。 它还描述了大宗评估的交付情况、进展跟踪以及雇主可以通过职位公布或候选人沟通进行分发的链接。

Colare介绍与申请人跟踪系统的整合情况,作为该工作流程的一部分,并为其他系统发布API支持广告。 实际目标是将评估结果置于征聘人员现有程序之内,而不是另作安排,由某人手动管理和与其余征聘程序协调。

技术重点是模拟评价。 发布材料描述了情景设计,工程主题和过程与输出评估;它们没有识别专有基础模型或发布模型架构。 产品的价值主张在于产生更相关的工程能力证据,无论自动化在多大程度上支持周围的工作流程。

对于雇主来说,这种证据可以使以后的面谈更有重点。 面试者可以调查候选人的假设、设计选择和需要澄清的领域,而不是利用有限的技术时间来确定基本能力。 评估结果成为技术讨论的起点。

早期的客户 Span创业和航空航天制造商

科拉雷称公司已经与客户公司合作,范围从新资助的初创企业到数十亿美元的航空航天制造商,航空航天和国防占其客户的一半。 公告未披露客户总数或收入。

它的例子说明了两种不同的购买需求。 一个两人化工制造的创业者在雇佣其第一位电气工程师的同时使用了这一服务,给没有该专业的创始人提供了评估技术工作的方法。 在一家公共制造商Colare 称的子公司,一项评估显示,一名已经通过初步屏幕的候选人的能力存在重大差距。

这些是公司报告的例子,而不是公布的关于雇用结果的研究。 即便如此,它们也解释了为什么产品可能会超越大型招聘部门:一家小公司可能缺乏进行专家面试的专门知识,而一个较大的公司可能缺乏时间对每一个申请人进行同样深度的评价。

根据公告,Abdi在福特担任电气工程师时直接遇到这个问题。 创始论文认为,筛选应衡量某人如何在物理限制下应用工程知识,而不是依赖其资质的明显强度。

为何物理AI爆炸让工程判断更有价值

机会超出了常规招聘软件。 随着机器人和物理AI向部署发展,公司需要能够将软件能力与电子,机械系统,控制和制造联系起来的团队。 Unite.AI对机器人计算模块开发的覆盖表明,当AI系统成为物理产品时,这些学科是如何紧密互动的。

阿卡迪安风险投资公司总合伙人奥特尔将科拉雷的机会与这一扩张联系起来,在公告中指出,对电力、机械、结构和地铁工程技能进行有力评估的需求日益增加。 阿卡迪安的组合页面也列出科拉雷是一家服务于硬技术雇佣的种子前公司。

科拉雷的长期雄心是利用评估数据来更广泛地了解工程能力,包括对候选人没有明确测试的问题的绩效。 这仍然是明确的方向,而不是发布材料的明显预测结果。

目前,资金支持一个更直接的建议:使工程技能的第一个严肃证据提前到达。 如果科拉雷能够提供与角色相关的评估,向面试者解释,并且候选人之间保持一致,它可以帮助硬件团队花费更少的时间来发现基本的不匹配,并有更多的时间来决定谁能为今后的工作做出贡献。

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