4ヶ月でゼロから$50Mまで。12ヶ月で$100M+。 これは、@JoinHandshakeが AI の最も貴重なリソースである 2,000 万人の学生と専門家を利用していることに気づいた経緯です。 10年間、@GarrettLord学生と博士号取得者のためのキャリアネットワークを構築してきました。素晴らしいビジネスであり、順調に成長しています。その後、AIが起こりました。 昨年のクリスマス、ギャレット氏は、50万人の博士号と300万人の修士号からなる自身のネットワークが、まさにフロンティアのAIラボがモデルをトレーニングするために切実に必要としていたものであることに気づきました。 彼は休暇中に全国を飛び回り、研究室のリーダーと話し、既存の会社内で新しいビジネスを立ち上げました。8か月後、同社は現在、7つの主要なフロンティアAIラボすべてと協力しており、シリコンバレーの歴史の中で最も急速に成長している企業の1つになりました。 私たちの会話の中で、ギャレットは次のように語っています。 🔸 Handshake がこの機会を見つけた経緯 🔸 AI モデルを改善するために人間の専門家 (物理学の博士号など) が必要な理由 🔸 この「データラベリング」が実際に何を意味するのか 🔸 実際の仕事の内部: 生物学の博士号が GPT-5 をより賢くするために 8 時間行うこと 🔸 スタートアップの中にスタートアップを構築するためのプレイブック:チームを分け、オフィスを分け、すべてを分離する 🔸 「ジェネラリスト」から「エキスパート」へのデータラベリングへの移行が、一生に一度のビジネスチャンスを生み出した理由 🔸 AI がエントリーレベルの仕事をなくさない理由 - 若手従業員の生産性を 10 倍向上させる「アイアンマン スーツ」を作成しています 今すぐ👇聞く • ユーチューブ: • スポティファイ: •林檎： ポッドキャストをサポートしてくださった素晴らしいスポンサーに感謝します。 🏆 @coderabbitai — コードレビューの時間とバグを半分に短縮します。直ぐに： 🏆 @orkesio — 信頼性の高いアプリケーションとエージェントワークフローのためのエンタープライズプラットフォーム: 🏆 @AnthropicAI — 問題解決者と企業のための AI:

“You’re here to find a match, not to judge.” That’s how @ivanhzhao looks at hiring. At @NotionHQ, interviews are built to strip away the script and formality, replacing performance with honest conversation. To complete the picture, the team also leans on backchannel references for context no interview could ever provide. Full episode linked in the comments.