随着数字时代的到来,算法技术飞速发展,其被广泛应用于社会领域的各个方面。算法在便利人们生活日常的同时,也带来了一些问题,如算法推荐、大数据杀熟、算法歧视等。具体到用人单位对劳动者的雇佣过程中,自动化决策算法的使用在提高效率的同时也会对劳动者造成算法就业歧视,算法就业歧视侵犯了劳动者的平等就业权,加深了职场就业偏见,同时也造成了劳动者个人信息保护的难题。为实现公平就业,在劳动者遭受算法就业歧视时能得到有效的司法救济,研究算法就业歧视的司法救济问题具有重要的理论意义和现实意义。本文运用文献研究法与案例分析法等研究方法,以应对算法就业歧视的司法困境为研究目标,首先对国内外近些年发生的、与算法就业歧视相关的典型案例进行检索、梳理与总结,引出了算法就业歧视的广狭义概念,其次概括出算法就业歧视具有自主性、超打探性和隐蔽性的三大特点。自主性体现了算法设计者和运行者的自由意志;超打探性则是指算法技术通过追踪、打探应聘者简历等表面信息背后的内容,计算超出用人单位应当掌握的应聘者个人信息范围,并预测应聘者未来的行为特征以此来造成用人单位对应聘者的选择偏见;隐蔽性主要表现为歧视主体和歧视内容的隐蔽。再次分析算法就业歧视的成因归于算法设计者的价值影响、算法思维的固有缺陷以及算法黑箱的不透明影响,论证了算法就业歧视的司法救济存在相当的必要性,既有利于保障劳动者的平等就业权、化解职场就业偏见而且能够解决算法就业歧视与数据权利的冲突难题。再次分析了当前算法就业歧视的司法救济存在司法救济规定不足、算法就业歧视认定标准不明确、举证责任分配不合理和法律责任形式单一等困境,最后通过对美国和欧盟的反算法就业歧视司法救济制度进行研究借鉴,提出了引入公益诉讼制度、明确算法就业歧视的认定标准、确立举证责任倒置制度以及民事责任与行政责任并行的应对建议。