源自 Google 的招聘哲学:你真的了解招聘吗?

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发布于: 2020 年 06 月 24 日
源自Google的招聘哲学:你真的了解招聘吗?

引言

随着科技的快速发展,企业之间的竞争已经变成人才的竞争,因而各大公司都将招聘工作视为最重要的工作之一,但是大家对于招聘本身的研究却不够,有的公司或许有一些招聘标准,然而从招聘理论和方法论的层面去研究招聘的却不多见,很多面试官也是按自己的直觉来评价候选人,这样客观性和公正性就很难保证,如果招聘到不合适的候选人,对候选人和公司都是一个双输的局面。



本文从与候选人沟通的氛围开始,到客观评价人才的方法和岗位胜任力与能力的关系,层次递进地分享伴鱼对招聘的研究与理解。我们认为科学评价人才是招聘过程中对人才最大的尊重,所以分享出来和大家一起讨论研究,本文部分思想和数据源自Google的《Work Rules!Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead》。

愉快交流

候选人和面试官是平等的关系

通常我们会认为面试官是强势的一方,可以决定候选人能否通过面试,但是如果我们跳出面试环节,站在整个招聘流程的角度来看的话,那就未必了,候选人可以在投递简历、面试邀约和接受offer等环节决定是否选择我们,只是这一部分的压力完全被HR承担了,面试官没有感觉到而已。特别地,伴鱼的人才策略是打造面向未来的精英团队,越优秀的候选人可供选择的机会越多,导致这个情况会更加被放大。因此,面试官一定要站在整个招聘流程的角度来对待面试环节,平等地对待每一个候选人,给予候选人足够的尊重,和HR配合一起将招聘工作做好。



所以,候选人和面试官是完全平等的关系,面试官这个称谓的其实是有问题的,面试主持人才是更合理的称谓。

面试是教学相长的交流

在面试过程中,要么是面试官提出问题,候选人解答;要么是由候选人分享自己的项目与经历,和面试官进行重复的交流。在候选人解答问题和分享经历的过程中,如果给出的是正确的解决方案,那么面试官应该给予足够的肯定;如果给出的是精彩的解决方案,那么面试官应该给予足够的赞扬;如果给出的解决方案不够完美,那么面试官应该去引导候选人去思考更好的方案。



有时候候选人分享了一种新的解决方案会让面试官思路更加开阔了,面试官可以更深入的讨论;有时候候选人的方案不够完美,面试官可以礼貌地指出方案中的问题,一起开放的讨论或者分享更完美的方案。一般来说,如果候选人在面试中感受到了思想的碰撞,那么这就是一次很好的面试,同时这也会增加团队对候选人的吸引力。



所以,面试应该是一次教学相长的交流,候选人和面试官在教与学的情景中不断变换关系。

面试官要掌控面试的节奏和氛围

面试是两个陌生人进行一次一个小时左右的深入交流,这其实已经是一个稍显尴尬的经历了,而且面试官还有评估候选人的明确目标,这要求面试官掌控好面试的节奏,朝着目标推进面试流程。但是,比面试目标更重要的是面试氛围,面试官一定要给予候选人足够的尊重,确保这次面试是一次愉快的交流。如果面试中出现了有分歧的观点,面试官应该控制好氛围,尽量理解候选人的观点,如果确实很难达成共识,那么面试官可以切换到下一个话题,一定要确保优秀的面试体验,必要的时候可以友好的结束本次面试,然后和HR协商后再找合适的面试官再对候选人进行重新的评估。



但是,给予候选人足够的尊重并不代表不能去challenge,面试过程中,对候选人适当的challenge是必须的,同时也要能虚心接受候选人的challenge,因为面试是一次平等的交流,一次教学相长的交流。所以,面试官一定要掌控面试的节奏和氛围,确保提供优秀的面试体验。

科学的评估方法

四轮面试准则

面试官通过4轮面试就可以有86%的自信确认是否聘用候选人,4轮面试之后的每一轮面试仅可能提高1%的效用,所以不值得浪费伴鱼人和候选人的时间和增加了候选人的心理压力,我们的面试轮次最多为四次,当然特殊的情况可以适当增加。

样例测试

预测候选人在工作中的表现最好的方法是工作样例测试,预测准确度为29%。这种方法需要安排候选人完成一项与其将要负责岗位工作中类似的工作样例,然后评估他们的表现。比如让候选人编写一段算法代码,解释一段代码的含义,做一个架构设计等。当然这种方法也不能无偏差地预测工作表现,因为实际的工作表现还取决其他技能,比如与同事的合作能力,责任心和学习能力等等。

一般认知能力测试

预测候选人在工作中的表现有效性排第二位的方法是一般认知能力测试,预测准确度为26%。一般认知能力不完全等同于智商,但和智商密切相关,主要包括理解能力、学习能力、抽象思维能力和解决问题的能力等。一般认知能力是有标准的测试方法,对于国内来说,高考成绩是一个比较好的参考标准,但是也不够准确,数学、物理和化学非常优秀,语文和外语非常差的严重偏科的候选人也很常见。在面试过程中,通过讨论一些超出候选人知识和经验范围的问题,在给予必要的背景知识的情况下,观察候选人能否快速理解和学习背景知识,并且运用它来解决问题也是一个比较好的办法。

结构化测试

结构化测试和一般认知能力测试的有效性相当,预测准确度为26%。结构化测试的每一个问题都有明确的应答评估标准,它会让对于候选人的评估完全是基于候选人的表现,而不是面试官的评价标准高低和问题的难易。结构化测试有两种类型:行为测试和情景测试。行为测试要求候选人讲述过去的成就,并于当前的工作进行对比;情景测试会虚拟一个与工作相关的场景。面试官需要深入评估候选人的故事的可信度和思考过程。



例如:讲一次你的行为对团队带来积极影响的一次经历。(追问:你最初的目标是什么?为什么?你的队友如何反应?之后你有什么计划?)

尽责性评估

尽责性评估的预测准确度为10%。尽责性评估是指候选人把工作彻底完成还是做到差不多就行。一般来说尽责性评估高的候选人有更强的责任心,更有 Owner 意识。尽责性评估需要和一般认知能力测试组合评估才能更加有效,预测准确度达到36%。这个也符合直觉,一个聪明并且责任心强的人大体不会太差。尽责性评估一般可以通过结构化测试来进行评估。

面试之外的评估

如果候选人的简历上有技术博客和github等信息,那么面试官一定要花时间看看,并且确认是否为候选人原创,总的来说,优秀的原创内容和足够的作品数量对以后工作预测准确度是很高的。另外如果恰好有同事或者朋友与候选人共事过,那么可以好好去做一下背景调查,一起共事的评价是非常有效的评估方法(但是背景调查不能影响候选人目前的工作,比如不能对候选人现在的同事和 Leader 做背景调查等)。

伴鱼人需要的关键能力

候选人有各种各样的能力,但是对于招聘来说,我们应该关注胜任岗位需要的能力--胜任力模型,即候选人拥有这些能力,就一定能够很好的胜任招聘岗位的工作。这里要区分一下能力和知识,能力是指需要长时间才能培养出来的技能,知识是短时间学会的客观事实和主观经验。所以在招聘过程中候,我们要重点对能力进行考察,因为如果能力不合格就会导致不能胜任岗位,并且培养周期可能需要以年为单位来计算的;对于知识的方面,如果有某些不全面的地方,这个培养周期是很短的,是公司和候选人都可以负担的起的事情,不过对于专业基础理论的系统性是有要求的,因为这也是一个需要很长的时间才能培养。



总的来说就是,在面试考察过程中,对短时间可以改变或者学习的,可以放低考察要求,对于长时间才能改变或者培养的,必须要重点考察。下面是伴鱼对于研发工程师的胜任力模型的描述。

一般认知能力

因为我们的工作需要不断创新,经常会碰到各种未知的情况,所以我们想要聘用可以快速理解问题,通过快速学习来适应新的环境,并且能解决问题的人,因此一般认知能力是非常关键的能力。我们要通过候选人在现实生活中遇到未知问题时是如何学习和解决问题来进行评估(上文中一般认知能力测试的方法),而不是简单查看他的成绩和学校来决定。

Palfishyness(像伴鱼人一样)

我们希望加入伴鱼的候选人都能发展的非常好,所以我们要找和伴鱼的特征和气质相符的Palfishyness。Palfishyness包括一些特质,比如热情,谦逊,心态开放,责任心强,自我驱动,渴望接受挑战,能够自我管理的成年人。Palfishyness可以通过结构化测试、尽责性评估以及面试之外的一些方法进行评估。

计算机科学理论

计算机应用技术的发展是日新月异的,但是它依赖的基础计算机科学理论几十年来变化不大,所以计算机科学理论知识扎实的人是可以很轻松应对计算机应用技术的变化,做到举一反三的,而反过来却不能成立。计算机科学理论是比较好评估的,可以通过有确定正确答案的问题来进行评估,另外样例测试也是非常有效的评估手段。

工作经验

工作经验对于工作年限短(二年以内)的候选人评估的价值不大,但是对于工作年限长(二年以上)的候选人是非常有效的评估手段,因为如果一个候选人工作年限很长,但是工作经验依然没有亮点,那么很大程度可以评估出他的计算机科学理论、一般认知能力和Palfishyness相关的综合能力是不够优秀的。工作经验可以通过样例测试、结构化测试和面试之外的信息来综合进行评估。

与职级体系对齐

在伴鱼我们认为所有对人才评价的指标都应该源自职级体系,所以招聘是需要与职级体系对齐的。伴鱼的职级体系对于每一个职级都有明确的胜任要求(行为)和胜任能力(能力)的定义,所以在招聘的时候对于特地职级的候选人,还需要考察当前职级对于的胜任能力,这个是招聘中非常重要的一点。后续的文章再系统介绍伴鱼的职级体系的设计理念。

详细记录面试评价

我们要详细纪录面试中所有讨论的问题、候选人的答案以及面试官给出的评价,而不是仅仅是简单的记录评估结果,这样后续的面试官能够通过面试纪录中的问题和答案再进行评估,确保对候选人的评价能够更加客观。



并且,通过对于候选人入职的表现和面试时的评估纪录进行对比,可以不断调优我们的招聘流程和评估机制,使得我们的招聘变成一台可以不断修正的机器。



例如:索引优化:候选人掌握前缀原则,了解二级索引和主键索引的区别,但是不知道可以利用覆盖索引来避免回表。



欢迎了解伴鱼技术团队

参考

  • Laszlo Bock.Work Rules!Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead



发布于: 2020 年 06 月 24 日 阅读数: 2201
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评论 (7 条评论)

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看了下贵公司的技术博客,额。。继续加油。不要成为只会写ppt的选手
2020 年 07 月 27 日 18:58
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哈哈,https://tech.ipalfish.com/blog/about/有我的微信,有兴趣的话,可以聊聊
2020 年 07 月 27 日 20:51
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嗯嗯 我个人觉得贵公司的技术博客无论从选题还是内容深度都与贵公司infoq上的这些内容还是有差距的,无意冒犯,个人观点。很多都只是说了一下某个技术怎么用,没有更深入的内容体现。
2020 年 07 月 28 日 10:51
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公司的技术博客的一个池子,然后精选一部分发到infoq上。infoq上的内容是公司技术博客一个子集吧
2020 年 07 月 28 日 11:12
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结合中国国情,不能拿来就用。比如中国人性格比较含蓄,不太乐于表达。
还有中国研发人员和国外研发人员在工作环境上也是有很大不同的。现在国内的企业都比较浮躁,导致候选人的心态也是一样的,看重短期利益,而不会看重长期包括35岁现象都是和西方科技公司有很大区别的
2020 年 06 月 27 日 22:22
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是的,这篇文章是在谷歌文章的基础上结合我们的实际情况总结而来的,主要上数据来自谷歌的文章,其他的原文差别已经非常大了
2020 年 06 月 28 日 10:03
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非常好的分享,感谢支持InfoQ,首页推荐这篇。
2020 年 06 月 24 日 18:46
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