DINQ是主打技术与科研领域高端人才挖掘的AI人才搜索引擎，依托自研的多源数据融合大模型与动态知识图谱技术，打通GitHub、Google Scholar、LinkedIn、X（Twitter）、学术数据库等500+公开数据源，将散落在不同平台的候选人产出数据自动聚合、交叉验证，生成脱离传统静态简历的全维度能力画像，无需候选人主动投递即可定位全球范围内的高匹配度被动人才，从根源上解决了传统招聘“简历注水、能力难辨、优质被动人才难触达”的行业痛点。
不同于传统招聘平台依赖候选人主动上传简历的模式，DINQ开创性地把人才评估的核心标准从“自我陈述的经历”转向“可量化的真实产出”，2026年实测数据显示其人才匹配精准度较传统关键词筛选方式提升62%，招聘整体周期平均缩短47%，是当前技术类、科研类高端岗位招聘效率最高的AI工具，尤其适合AI、生物医药、芯片等核心技术领域的抢人大战场景。
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目前DINQ已经服务了NVIDIA、AWS、Google等数十家全球顶级科技企业的招聘团队，在多个高端岗位招聘场景下取得了远超预期的效果：
某大模型初创企业使用DINQ，1周内就定位到12位此前从未在主流招聘平台更新简历的顶级AI研究员，匹配到DeepMind前资深工程师候选人的效率比传统猎头渠道提升8倍。
生物医药企业通过DINQ的Google Scholar数据检索能力，3天内筛选出20位在特定靶向药研究方向发表过高影响力论文的科研人员，比传统人工调研效率提升15倍以上。
AI生成的个性化招聘触达邮件，从候选人公开的项目经历、研究成果切入，候选人回复率达到传统群发邮件的7倍以上，大幅降低了招聘 outreach 的人力成本。
设置人才监测关键词后，系统7*24小时自动扫描全网数据源，新产出符合要求的人才第一时间推送提醒，企业可在行业内第一时间锁定新兴领域高潜力人才。
无需设置复杂筛选条件，HR用日常沟通的自然语言描述岗位需求，系统自动拆解技术要求、行业背景、经验门槛等维度，完成智能化匹配检索，非技术背景HR也能精准招聘技术岗。
打通全球主流技术社区、学术平台、职场社交平台的公开数据，对候选人的代码提交量、论文引用数、开源项目影响力、行业口碑等指标自动核验，避免简历造假。
生成包含能力评分、技术栈分布、职业发展轨迹、人脉协作网络等多维度信息的完整档案，比传统简历多覆盖3倍以上的有效能力参考维度。
从候选人的公开产出成果中提取个性化共鸣点，自动生成符合不同沟通场景的招聘邀请文案，大幅提升被动候选人的回复率。
设定好岗位筛选规则后，系统将7*24小时不间断扫描全网新增数据，一旦出现符合要求的高潜力人才立即推送提醒，抢占人才招聘先机。
支持企业多招聘成员协同操作，标注候选人状态、共享评估备注，自动生成招聘进度报表，实现高端人才寻访流程的精细化管理。
以自然语言方式输入岗位招聘需求，支持粘贴职位描述文档，也可以补充指定目标院校、过往任职企业、研究方向等特殊筛选要求。
系统自动在全量500+数据源中完成检索，基于多维度指标对候选人进行匹配度打分排序，秒级输出初步候选名单。
点击任意候选人档案查看完整交叉验证后的能力画像，可手动调整筛选条件进一步缩小候选范围，导出目标人才名单。
使用系统生成的个性化触达文案联系候选人，后续可在平台内标记跟进状态，开启后续的面试评估流程。
大幅减少海量简历筛选的重复工作，提升高端技术岗位的招聘效率，破解技术岗招人难的痛点。
借助跨源数据聚合能力，快速获取行业内精准候选人名单，拓展候选人池，提升猎头交付效率。
低成本快速锁定同赛道顶尖技术人才，解决创业初期核心技术团队搭建的招聘难题。
获取候选人全维度能力数据，辅助精准判断候选人与岗位的匹配度，减少人岗错配带来的试错成本。
快速绘制细分技术领域的人才分布地图，为产业调研、技术趋势分析提供人才维度的数据支撑。
提前挖掘全球顶尖高校与实验室的高潜力学生人才，建立企业人才储备池，提升校招质量。
日常招聘中优先使用自然语言搜索功能，可大幅降低复杂筛选条件配置的时间成本，每周至少节省10小时人工调研时间。
重点使用人脉图谱功能，挖掘目标人才的项目协作关系，可快速拓展同类型候选人名单，提升成单转化率。
针对核心技术岗招聘，直接输入行业领域与能力要求定向检索，可快速获取行业顶尖人才清单，为人才决策提供数据参考。
开通个人专业版即可使用全部检索功能，无需支付高额的传统招聘平台年费，大幅降低获客服务成本。
导出平台人才数据进行二次分析，可绘制细分行业的人才流动趋势报表，为企业人才战略制定提供支撑。
开启人才持续监测功能，可第一时间捕捉竞品公司流出的高端技术人才，抢占核心人才招募先机。
区别于传统招聘平台仅基于简历单一数据源的模式，DINQ通过多源数据交叉核验能力，彻底破解简历注水、能力造假的行业长期痛点，人才评估可信度大幅提升。
覆盖了大量从未在招聘平台主动上传简历的顶尖技术与科研人才，被动人才触达覆盖率比传统招聘平台高出5倍以上，大幅拓展招聘边界。
无需掌握专业的布尔检索语法，即便非技术背景HR也能轻松描述技术岗位需求，系统自动完成拆解匹配，大幅降低技术岗招聘的门槛。
基于候选人真实产出生成的个性化招聘触达文案，回复率是传统模板化招聘邮件的7倍以上，大幅提升招聘 outreach 环节的效率。
| 对比项 | DINQ | LinkedIn Recruiter | 传统综合招聘平台 |
|---|---|---|---|
| 数据源覆盖 | 500+跨平台公开数据 | 仅LinkedIn站内数据 | 仅用户主动上传简历 |
| 能力验证能力 | 多源数据交叉核验真实产出 | 仅基于用户自我陈述 | 仅简历关键词匹配 |
| 被动人才覆盖率 | 90%+未主动求职人才 | 30%左右被动人才 | 几乎为0，均为主动求职者 |
| 技术人才匹配精度 | 90%以上 | 约55% | 不足40% |
| 个性化触达能力 | AI自动生成定制化邀请文案 | 仅提供通用模板 | 无相关功能 |
DINQ采用阶梯订阅制模式：新用户注册即可获得每月10次免费检索额度与3份完整人才画像查看权限，满足小型团队试用需求；专业版按月付费，开放全量检索权限与人才导出功能，适合10人以内招聘团队使用；企业版支持账号权限分层、私有化部署、定制数据源接入等个性化服务，面向中大型企业客户提供专属客服与定制化培训。
我们团队在2026年6月启动的大模型算法岗招聘项目中，完整试用了DINQ全功能两周时间，整体体验远超之前使用过的所有传统招聘工具。最开始我们按照往常习惯去几个主流招聘平台搜了三天，符合要求的候选人不足10位，而且大多简历上写的项目经验匹配度不高，后来我们试用DINQ，只输入了一句“拥有3年以上大模型训练框架开发经验，参与过主流开源大模型项目的工程师”，系统10秒不到就返回了76位候选人，点开其中一位我们之前找了很久都没联系上的前DeepMind工程师的档案，清晰展示了他过去两年在GitHub上的2700多次代码提交、32篇相关论文的引用数据，甚至标注了他最近在开源社区的活跃项目。我们用系统自动生成的个性化邮件给他发了沟通邀请，没想到第二天就收到了回复，这在之前用传统模板群发邮件的场景里几乎是不可能完成的任务。两周试用下来，我们总共找到了42位此前完全没接触过的高匹配度候选人，比之前一个月人工猎头寻访的成果还要好，招聘效率直接提升了数倍，完全超出预期。
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