גונקו גייסה 25 מיליון דולר. רוצה להגביר את הגיוון האנושי בארגונים
חברת הסטארטאפ Joonko, שפיתחה פלטפורמה טכנולוגית המסייעת למעסיקים לגוון את כח האדם בארגון, השלימה סבב גיוס B בהיקף 25 מיליון דולר בהובלת Insight Partners ובהשתתפות Target Global והמשקיעים הקיימים Kapor Capital ו- Vertex Ventures. לסבב הצטרפו סדרת משקיעים מארה"ב, הסבב החדש מביא את סך ההשקעה בחברה ל-38 מיליון דולר.
Joonko הוקמה בשנת 2016 על ידי עילית רז ופיתחה מערכת מבוססת בינה מלאכותית שמאפשרת למעסיקים גישה למאגר מועמדים ומועמדות שמשתייכים לקבוצות מיעוט. האלגוריתם הייחודי מזהה את הנתונים הדמוגרפיים של כל מועמד למשרה, ומתאים בין קורות החיים שלהם לתיאור המשרה. האוטומציה מאפשרת לחברות לגייס מתוך מאגר נרחב שכולל מועמדים מאוכלוסיות לא מיוצגות, שעברו סינון ראשוני והינם מתאימים מבחינת כישורים. כמו כן המערכת מסייעת לחברות רבות שקבעו לעצמן כמטרה להרחיב את הגיוון האנושי בארגון, אך לא מצליחות לעשות זאת בצורה אפקטיבית באמצעות כלי הגיוס המקובלים.
המאגר של Joonko כולל כיום 130 אלף מועמדים מאוכלוסיות לא מיוצגות בשוק העבודה. שני אתגרים משמעותיים שחברות נתקלות בו היום הם קידום מועמדים מאוכלוסיות לא מיוצגות לעמדות של ניהול ביניים וגיוס של כח אדם לא מיוצג למשרות טכנולוגיות באופיין. ואכן, 64% מהמועמדים במאגר של ג׳ונקו, מיועדים לתפקידי ניהול בינוניים או בכירים ו-53% בעלי רקע טכנולוגי, ולקוחות החברה נעזרות בפלטפורמה לאיוש המשרות המרכזיות בליבת פעילותן. המודל של החברה מבוסס על מנוי קבוע, בניגוד לפלטפורמות אחרות שגובות על בסיס גיוס של מועמדים, שמאפשר לחברות ליהנות מגישה בלתי מוגבלת למאגר מועמדים.
לחברה 150 לקוחות, ביניהן אמריקן אקספרס, פייפאל, אדידס וקרוקס וזאת לצד חברות בינוניות וקטנות רבות ברחבי ארה"ב הפועלות במגוון רחב של תחומים. החברה מעסיקה כיום 45 עובדים, רובם בישראל והשאר בארה"ב. כספי ההשקעה ישמשו לגיוס 25 עובדים נוספים עד סוף שנה זו להרחבת מרכז הפיתוח בישראל והגדלת כח האדם במשרדיה בניו יורק.
עילית רז, מייסדת ומנכ"לית Joonko: "חברות רבות מסתמכות על פניות מועמדים לצורך איוש תפקידים פתוחים, או למשל שיטת חבר מביא חבר, הניסיון מוכיח שהסתמכות על שיטות אלו עלולות להוביל לכוח עבודה הומוגני. כאישה מנהלת ויזמית בהייטק, אני רואה בכך חסם משמעותי להעסקת עובדים מוכשרים מקרב אוכלוסיות בייצוג חסר.
"Joonko שמה את הזרקור בדיוק על המועמדים האלו שנוטים להתעלם מהם או לא לראות אותם כלל. המאגר שלנו כולל מועמדים שהגיעו לשלבים האחרונים בחברות מובילות אך לא קיבלו את התפקיד. השילוב של מאגר כישרונות ברמה עולמית, יחד עם האלגוריתם של מיון והתאמה המבוסס בינה מלאכותית הופך את המערכת שלנו לכלי גיוס משלים שהוא חובה לכל ארגון. סבב ההשקעה יאפשר לנו להתרחב ולשנות את ההרכב האנושי של חברות בכל מקום בעולם."
אילון מאסק וג'נסן הואנג (אנבידיה)אנבידיה מציגה את DGX Spark - מחשב שולחני עם יכולות של מרכז נתונים
הביצועים של מרכז נתונים, בגודל של מחשב שולחני. אנבידיה מציעה את DGX Spark כפתרון חדש למפתחי בינה מלאכותית
מנכ״ל ומייסד אנבידיה, ג׳נסן הואנג, ביקר השבוע במתקן Starbase של חברת SpaceX על מנת למסור לאילון מאסק באופן אישי את מחשב העל הקטן בעולם לבינה מלאכותית, NVIDIA DGX Spark. במהלך המפגש נזכר הואנג כיצד לפני תשע שנים הגיע למשרדי OpenAI – שהיה אז סטארט-אפ קטן בתחילת דרכו - כדי למסור למאסק את NVIDIA DGX-1, מחשב העל הראשון שאנבידיה בנתה במיוחד עבור חישובי בינה מלאכותית.
NVIDIA DGX Spark, שיהיה זמין לרכישה החל מהיום במחיר של 3,999 דולר, פותח על ידי אנבידיה כדי לספק למפתחים, חוקרים ויוצרים ברחבי העולם ביצועי בינה מלאכותית ברמה של מחשב-על גם מחוץ לגבולות הדאטה סנטר, ולאפשר להם לבצע משימות הסקה (Inference) של מודלים בגודל של עד ל-200 מיליארד פרמטרים באופן מקומי.
המערכת כוללת את כל מרכיבי הפלטפורמה של אנבידיה: מעבד GB10 מבוסס ארכיטקטורת Grace Blackwell, כרטיס גרפי מתקדם, חיבוריות NVLink‑C2C עם רוחב פס של עד פי 5 מהדור הקודם, רשת פנימית במהירות 200Gbps, ותמיכה מלאה בספריות CUDA ובתוכנות ה-AI של אנבידיה.
המערכת מסוגלת לבצע פעולות חישוב בקצב של פטה פלופ ומצוידת בזיכרון מאוחד של 128 ג׳יגה, מה שמאפשר למפתחים להריץ מודלים בהיקף של עד 200 מיליארד פרמטרים ולבצע כיוונון למודלים בגודל של עד 70 מיליארד פרמטרים - ללא צורך במעבר לענן או שימוש בתשתיות מרוחקות.
- מניית אנבידיה ב-320 דולר - היעד החדש של האנליסטים
- אני מוכר לך - תשלם באופציות למניות; האם זו מכירה אמיתית ואיך זה משפיע על שוק המניות?
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
מדובר במהלך שמתכתב עם מגמה גוברת של העברת יכולות AI מהמחשוב הענני אל המפתחים עצמם, תוך מתן גישה מיידית, נוחה ומקומית למודלים, נתונים וספריות. אומנם לא מדובר בתחליף מלא לסביבות מחשוב גדולות, אך זו אלטרנטיבה שמצמצמת פערים בין מעבדות קטנות לחברות ענק.
