Refer、求職者から初月給の20%を請求 ― ただし採用された場合のみ

技術者向けのAI「リバース・リクルーター」。採用されたときに候補者が支払い、雇用主は何も支払わない

求職者は、厳選された相互関心に基づく紹介に対して初月給の20%の成功報酬を支払う ― リクルーティングの「誰が払うか」という経済構造を逆転させる

以前のラウンドで250万ドル、加えてこれまで公表されていなかった750万ドルのシード資金

29歳のAndre Hamraは、ブラジルで10代の頃から人々の就職を手助けしてきた。スタンフォードのビジネススクール在学中に、就職支援を申し出るチラシを貼り出したところ、需要がReferとなり、2024年半ばに設立された。初期ユーザーのHansheng Liuはイリノイ州のコンピュータサイエンス専攻の卒業生で、最初に試したときは不採用だったが、より強い履歴書を持って再挑戦した後に採用された。

ユーザーは経験、希望給与、勤務地、企業規模、ビザの必要性に関する質問に回答し、1日最大5件の紹介を依頼できる。雇用主は3営業日以内に回答する必要があり、不成立となったマッチングは推薦にフィードバックされる。Hamraによれば、ユーザーの半数以上が紹介から24時間以内に面接を確保しており、プラットフォームはスタンフォードや他のトップ大学の枠を超えて、米国の技術者全般に拡大した。

リクルーティングの経済構造は、雇用主側で中間業者に報酬を支払い、候補者には手当たり次第の応募と音信不通を残してきた

AI生成の履歴書が応募を判別不能にしたため、厳選された相互関心に基づく紹介が希少なものになった

採用者に成功報酬を課すことで、本気の候補者が自ら選別され、それはまさにプラットフォーム上の雇用主が望むものである

雇用主が選んだ職種の紹介を受け入れることで、求人の供給が募集記事のスクレイピングではなく関連性を保つ

成功時のみ候補者に課金することで、プラットフォームは市場の弱い側と利害を一致させる ― そしてその手数料は、紹介を本気のものに保つフィルターとしても機能する。

2026年7月時点で、Referは新たな資金を使ってより多くの企業をプラットフォームに呼び込む計画だった。ちょうど、スタンフォードや他のトップ大学のソフトウェアエンジニアから、米国の技術者全般へと焦点を広げたばかりだった。