在猎头行业，“找人”远不是搜简历那么简单。真正的高手，从理解岗位画像开始，一步步搭建出属于自己的候选人地图。本文以多模态大模型岗位为例，拆解猎头找人的完整逻辑与方法。猎头的完整流程无非是：BD → 找人 → 谈offer → 后期维护。
而“找人”这一环，往往最考验功力。
今天聊聊这件事，结合一个真实案例——帮一家大模型公司寻找多模态（视觉-语言）算法一号位。
一、第一步，不是“去哪找”，而是“找谁”
很多人一开始就去搜简历、刷平台，但高手不会。
他们先弄明白：这个岗位到底在干什么。
尤其是一号位级别的岗位，背后牵涉的组织关系、技术定位、业务目标都很复杂。
你不先搞清楚这些，后面推荐的人基本都“差一点意思”。
建立岗位画像时，建议和客户或行业内人士聊透这几个问题：
他主要负责什么？是做整体研发，还是聚焦某个方向？
模型是自研还是基于开源？在平台侧还是业务侧？
要带多少人？未来团队要扩多大？
汇报给谁？话语权有多高？
这个岗位是新增的还是替补的？为什么？
是从零搭团队，还是接手现有团队？
把这些点摸清楚，你脑子里就会有一个清晰的人才画像。
不只是“做算法的”，而是你能描绘出他在组织里的位置和价值。
二、锁定目标公司池：他们在哪儿
确定画像后，下一步是：这样的人，现在在哪些公司？
构建目标公司池的逻辑很简单：去那些能培养出这种人、做相似业务的地方找。
传统互联网大厂阿里、字节、腾讯、百度、美团等。这些公司分工清晰，视觉、语言、融合组架构完整，容易孵化出成熟的一号位。
大模型新势力Deepseek、月之暗面、智谱、Minimax、零一万物、百川等。他们在搭自己的大模型体系，多模态方向人才密度高。
海外大厂 / 海归团队Google、Meta、Microsoft Research、NVIDIA等。强理论背景、架构经验深厚，很多人正在回国加入国内项目。
自动驾驶公司特斯拉中国、华为智能驾驶、百度Apollo、理想、小鹏等。这些团队拥有多模态融合思维，但更偏视觉决策层，可作补充来源。
人形机器人公司银河通用、宇树科技、智元创新等。在视觉+语言+动作结合上有独特积累，是新兴候选人来源之一。
三、穷尽式搜索：把公开信息挖到底
确定公司池后，就要开始“地毯式”搜索。关键词只有一个：穷尽。
LinkedIn、脉脉、猎聘、GitHub、知乎、校友群……全都要覆盖。
但别指望关键词能帮你找到好人。
真正优秀的人简历往往写得很模糊，比如只写“算法负责人”或“AI科学家”，不会写清楚自己做的模型。
你要做的是：
逐个公司筛选算法、模型方向的人；
先列初步名单，不论职位高低；
主动联系、了解实际工作方向；
给每个人打标签——做什么模型、懂哪一块、有没有带团队；
建立自己的长期人才库。
这一步虽然繁琐，但是猎头工作的“地基”。
你不做这一层功课，后面永远是“像是对的，但不是那个”。
四、画出团队图，建立全景视角
当你和足够多的人聊过后，信息会越来越立体。
你能大致画出目标公司的团队结构：
谁是一号位？团队多少人？核心技术方向？上下游的关系？
刚开始信息零散，没关系。越整理、越对比，你就越能拼出全貌。这就是一个猎头真正进入行业内部的过程。
五、找到“搜索不到的人”
当公开平台上的人你都看过一轮后，最重要的一步来了——去找那些没在网上的人。
这就要靠“关系网”。
但别开口就问：“你有谁可以推荐吗？”这种问题没人会回答。
正确的做法是——明确告诉对方你想认识谁。
比如：
“听说你之前在智谱AI带过视觉团队，我想了解一下现在那边的多模态负责人，是李老师对吗？”
这类提问更具体、更容易撬开人脉。
真正顶尖的猎头，不是搜得快，而是能通过关系链触达关键人。
✦ 结语
猎头的“找人”，不是运气，也不是平台的问题。
它是一场系统的工作：画画像 → 定公司池 → 搜到底 → 画团队图 → 撬关系网。
做到这一层，你才能真正理解一个行业的结构，掌握人才的全景。
而这，也正是一个猎头从“找简历”到“找人”的分水岭。
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