38年前，金山从办公软件起步。发展到今天，其核心产品WPS已经成为拥有全球6.76亿月活设备的办公产品。随着AI技术的发展，金山办公也基于长期积累不断探索办公的新边界——从“Office AI”走向“AI Office”，推动办公软件从工具效率提升迈向“人机协同”的新阶段。
图 金山办公WPS灵犀（产品截图）
对于一家以研发人才为核心需求的科技企业而言，AI时代不仅带来了产品变革，也带来了人才识别的新挑战。尤其是随着AI能力不断深入办公场景，研发团队正在探索一系列新的技术命题：如何让AI更准确理解用户在文档创作、协作办公等复杂办公场景中的需求，如何提升亿级用户产品的智能化体验，以及如何通过端云协同实现更稳定、更高效的产品服务。因此，企业招聘的不只是研发岗位，更是在寻找能够共同解决真实技术问题、创造长期价值的技术伙伴。
在此背景下，金山办公与牛客AI面试展开合作，从研发岗位初面场景切入，探索如何借助AI提升技术人才评估效率与质量。
01.从研发初面开始，AI进入WPS的真实招聘流程
金山办公的校招具有鲜明的特点：统一规划、统一招聘、统一分配。这种中台式的招聘模式，可以让企业在整体层面统筹人才标准、招聘资源和预算。但也意味着，校招团队需要在有限的资源下，面对多业务、多岗位的人才需求。
以研发岗位为例。一方面，研发人才需求量大，且与国内一线互联网企业、硬件企业等存在高度重合，招聘竞争激烈；另一方面，技术人才的专业能力评估具有较强门槛，传统初面往往需要技术面试官投入较多时间。
此前，金山办公技术岗位初面的平均面试时长约为45分钟。对于大规模校招而言，面试官的时间和精力很容易被消耗在重复性的初筛环节。AI面试因此进入金山办公的视野。
但对于研发岗位而言，AI面试显然不能只是把传统面试流程简单地“自动化”。真正需要解决的问题是：AI能不能理解具体岗位的人才要求，并按照企业自己的标准完成一次有效的技术初面？
这也成为金山办公与牛客AI面试合作的起点。
2025年，双方从研发岗位初面场景切入，希望通过AI完成候选人基础技术能力评估，将面试官从大量重复性的初筛工作中释放出来，把更多时间投入到需要经验和专业判断的环节。同时，结构化的AI面试流程也让候选人能够在相对一致的标准下展示自身能力，提升招聘过程中的一致性和可解释性。
02.从“会面试”到“懂岗位”，AI面试的关键是能否理解岗位
对企业来说，AI面试的价值不仅在于进入原有招聘流程，更在于能否按照企业的人才标准完成有效评估。通过建立更清晰的人才评价标准，让匹配岗位要求的人更容易被识别。
金山办公长期招聘信息技术领域专业人才，而牛客长期服务技术人才群体，在笔试、竞赛等招聘场景中也积累了大量技术人才评估经验。双方的合作从具体岗位需求出发，共同建立更加匹配实际招聘场景的评估方案。
在试测阶段，金山办公结合AI面试结果与后续人工面试反馈进行复盘，观察哪些能力维度能够被AI较好识别，哪些内容还需要进一步验证，再由牛客结合实际案例，对组卷方式、追问轮次、评估维度以及权重进行持续调整。
当AI能够按照相对统一的标准完成基础技术能力评估后，面试官的工作方式也随之发生变化。AI负责标准化、结构化的基础评估，面试官则将更多精力投入到深度判断、业务理解和综合能力考察中。AI面试与面试官并不是简单的替代关系，而是在重新划分面试过程中的工作。
03.不只是节省面试时间，更要让人才评价更稳定
提高面试效率是AI面试最容易被看到的价值。随着应用深入，金山办公开始更加关注“AI能不能帮助企业提升人才评估的质量？”以及“能不能让候选人获得更好的招聘体验？”
效率解决的是“面试官有没有足够时间”，质量解决的则是“企业能不能更稳定地找到匹配岗位需求的人”。计算机基础、专业技术能力、问题解决能力以及未来发展潜力，本身就是多个需要综合判断的能力维度，很难依靠一次面试、一个面试官的经验完成完整判断。
而AI的优势之一，恰恰在于能够把部分评价标准进一步结构化。通过统一的题目、追问逻辑和评估维度，AI可以对候选人的基础能力进行相对一致的考察，也能够减少不同面试官因为经验、判断方式不同而产生的差异，让候选人在更清晰的评价框架中展现自身能力。
对于企业而言，这种变化的意义并不只是“少面45分钟”，而是让人才评价逐渐从依赖个人经验，走向更加结构化、标准化的能力评估。这也是金山办公与牛客AI面试合作进一步深入的方向。
目前，双方正在沟通将AI面试进一步应用到政企相关岗位，并根据新的岗位特点开展模型和方案测试。随着应用范围扩大，AI面试也正在从研发岗位初面这一单一场景，逐步向更多岗位和人才评估环节延伸。
04.当AI改变研发工作的方式，人才标准也正在发生变化
过去，企业招聘研发人才，通常会重点关注专业背景、技术能力、编程能力等指标。但随着AI逐渐成为研发工作中的基础工具，这些标准正在发生变化。
从金山办公的人才规划和建设方向上来看，未来的技术人才，可能会呈现出更加突出的两类能力方向。
一类人才，能够理解用户需求和产品价值，明确最终需要交付什么，并能够借助AI完成从需求理解、方案设计到开发交付的完整过程。对于他们而言，AI不只是一个提高编码效率的工具，更是完成端到端工作的能力杠杆。另一类人才，则会在某一个技术方向上持续深入，拥有足够的专业深度和技术积累，能够解决复杂问题，形成难以被简单替代的专业能力。
两条能力侧重点虽然有所不同，但背后的变化是一致的：技术人才的价值正在从“会不会做技术”，进一步走向“能不能利用技术和AI创造价值”。同时，无论技术路径如何变化，扎实的工程基础、持续学习能力、责任意识以及团队协作能力，仍然是技术人才发展的共同底座。
这一判断，金山办公也在用自己的行动验证。今年7月，一批应届生入职后，与不少老员工一起接受了统一的“全栈工程师”培训。按照公司规划，未来程序员的评级体系也将逐步转向全栈工程师序列。
这也意味着，招聘端需要重新思考人才评估的方式——什么样的人能够真正与AI协同？谁能够利用AI完成端到端交付？哪些人拥有足够的技术深度，能够成为某个领域的专家？这些问题，都会逐渐进入未来技术人才的评价标准。
而AI面试可能承担的角色，就是把这些越来越复杂的人才标准进一步拆解，转化成可观察、可评估、可持续优化的招聘指标。在这一过程中，AI主要负责基础能力的结构化评估，关键用人判断仍由业务团队和面试官完成，企业也会结合实际招聘结果持续复盘和优化评估标准。
对于WPS而言，这仍然是一场进行中的探索。从研发岗位的小范围验证，到题目和评估方案的持续优化，再到更多岗位场景的进一步尝试，AI正在逐渐进入更深层的招聘业务。
在这场转型中，企业需要重新定义的不只是办公软件，也包括未来要一起完成这场转型的人。
除此之外，对于即将进入金山办公的年轻人来说，创新与匠心依然是重要的底色；而对于招聘团队来说，如何识别那些既有技术深度、又能够与AI协同创造价值的人，正在成为新的命题。
未来，牛客也将持续探索AI在人才招聘与评估中的更多可能，致力于帮助企业建立更高效、更精准、更智能的人才识别与匹配体系，让企业能够更好地发现人才、理解人才，也让每一个真正有能力的人，都有机会被看见。
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