报告概述
本报告是Gem发布的第六年度招聘基准报告，基于2021年6月至2025年5月期间收集的数据，涵盖1650万申请人、1500万候选人和120万招聘记录。报告聚焦招聘领域的关键指标变化，包括招聘增长、团队规模、招聘人员工作量、面试强度、来源渠道表现和漏斗通过率。通过按公司规模、行业、部门和地理位置的分层分析，为招聘领导者提供数据驱动的洞察，帮助其在精益团队和激烈竞争的环境下优化招聘策略。
报告的核心结论
招聘市场正在缓慢复苏，但总量仍远低于峰值。
2024-2025年度整体招聘同比增长8.3%，为2021年后首次持续反弹。然而，招聘总量仍比2021年峰值低约30%，复苏主要由小型和成长型公司驱动，大型企业恢复较慢。
招聘团队规模已精简至新常态，且趋于稳定。
团队规模较2021年减少约14%，但2025年首次实现同比正增长（+1.1%），表明裁员最严重的时期已过。团队在更精简的结构下运作，被迫提高效率。
招聘人员工作量翻倍，但产出显著下降。
每位招聘人员管理的申请量较2021年增长93%（从2758增至5327），但每位招聘人员的招聘数下降43%（从50.5降至29.0）。产出在2024年触底后趋于稳定，表明效率压力持续存在。
招聘流程变得更加精挑细选且资源密集。
每次招聘的平均面试次数增加33%，技术岗位平均需35-36次面试。非技术岗位（如销售、市场、运营）的面试次数也显著增加，反映出组织在各职能中优先考虑精准度而非速度。
直接寻源和重新发现已成为高质量招聘的核心渠道。
直接寻源仅占申请量的2.6%，却贡献了11.3%的招聘；重新发现候选人占寻源招聘的46%（2021年仅26%）。关系驱动和主动外呼渠道的产出效率远超求职板和营销渠道。
报告回答的关键问题
招聘市场何时能从衰退中恢复？
报告显示，2024-2025年度整体招聘同比增长8.3%，为2021年后首次正增长，确认了复苏拐点。但总量仍比2021年低约30%，复苏不均衡，小型公司恢复更快，大型企业仍落后28-34%。
招聘漏斗的通过率目前是多少？
2025年，从申请到录用的整体通过率仅为0.5%，即每200名申请人中约1人被录用。早期审核阶段筛选更严，仅8%的申请人进入面试前阶段，但一旦进入录用阶段，接受率高达82%。
哪些招聘来源的转化效率最高？
内部调动（32倍于申请占比）、推荐（11倍）和直接寻源（4倍）的转化效率远超求职板。虽然求职板和公司营销贡献了约90%的申请量，但仅占约一半的录用。重新发现候选人已成为寻源招聘的重要来源。
技术岗位与非技术岗位的招聘难度差异有多大？
技术岗位（工程、数据科学等）每次招聘平均需35-36次面试，26小时面试官时间，漏斗通过率仅0.1-0.2%；非技术岗位（销售、客服等）面试次数约20次，通过率0.6-0.7%。技术岗位的招聘周期也更长，中位时间39-43天。
不同公司规模的招聘策略有何不同？
小型公司（1-99人）早期筛选宽松（25%进入面试前），但后期收缩，整体录用率0.3%；大型企业（5000+人）早期筛选极严（不足10%进入面试前），但后期转化更强，录用率0.7%。初创公司追求速度，大公司强调结构与选择性。
报告中的代表性数据
整体招聘同比增长
2024年6月-2025年5月，与2021年6月-2022年5月基线相比，为2021年后首次正增长。
每位招聘人员年申请量
2024年6月-2025年5月，较2021年的2,758增长93%，反映申请量激增。
申请到录用通过率
2024年6月-2025年5月，相当于每200名申请人中约1人被录用，较2021年的1.65%下降显著。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 按公司规模（1-99、100-499、500-999、1000-4999、5000+ FTEs）分类的招聘增长趋势图表及同比变化率，展示不同规模企业的复苏差异。
- 各地区（旧金山湾区、纽约、美国其他都市、国际）招聘增长对比，以及按行业（计算机软件、IT服务与硬件、制造业、金融服务）的细分数据。
- 招聘团队规模的历史变化，包括按公司规模、行业和地理位置的绝对人数和百分比变化，揭示团队精简的持续程度。
- 每位招聘人员管理职位空缺数的四年趋势，按公司规模和行业展示工作负荷压力。
- 每位招聘人员的申请量和招聘数变化，以及按部门和公司规模的详细基准，用于评估效率。
- 每次招聘所需的平均面试次数和面试官小时数，按技术/非技术部门分类，体现过程复杂性。
- 2025年按来源渠道（求职板、公司营销、推荐、直接寻源、内部调动等）的申请占比和录用占比对比，以及按公司规模、行业的差异分析。
- 重新发现候选人（来自CRM/ATS的已有候选人）在寻源招聘中的占比变化，按公司规模和部门展示这一高潜力渠道的崛起。
- 完整的漏斗通过率数据，包括从申请到录用的各阶段转换率，按公司规模、行业、部门、地理位置及人口统计特征（性别、种族）的对比。
- 关于招聘优先事项、技术栈和AI-first招聘趋势的额外章节，提供更广泛的行业背景和分析。
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