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學歷對一個程式設計師來說真的那麼重要嗎? googleHr 表示 更看重解決問題能力

你擁有傲人的電腦/網際網路技術,作為榮譽學生畢業於世界一流的名校,能對面試中的各種刁鑽問題對答如流。但這一切,還不一定能保證你獲得 Google 的 Offer。

根據 CNN 對 Google 人力總監 Laszlo Bock 的採訪,這家全球最受求職者歡迎的公司的招聘思路已經開始發生改變。常青藤光環由於前版本太強已經被官方移除,新版本中人力部門不會將低學歷和低成績的求職者直接刷掉。據 Bock 所說,學校的成績只與工作前兩年呈弱相關關係,與之後的工作表現毫無關係。

根據現有的資料,並不能肯定“成績與工作表現的弱相關關係”這一結論是從何得來。由於申請人的分數呈現正態分佈,故大部分申請者的成績很可能落在一個相差不大的區間,而成績的微弱差異與工作表現的關聯不高几乎是必然。儘管理論依據有瑕疵,Google 的招聘思路改變還是很清晰。

另外,像下面這些招牌的虐腦問題也將在 Google 面試中消失。理由是,這類問題是一種可練習的技能,並不能準確反映面試者的能力特點。

你將整個西雅圖的窗戶都洗了,該收多少錢?

一輛校車裡能裝下多少個高爾夫球?

請給三藩市設計一個疏散方案?

一天中時鐘的三根指標重合多少次?

為什麼沙井蓋是圓的?

世上有多少個鋼琴調音師?

學習成績與腦筋急轉彎,都是可以通過訓練而提高的,那麼 Google 是否想用更內在和自然的人力屬性來替代可訓練的人力屬性?聰明的 Googler 打算用行為學做新的標尺,因為對這類問題的回答更能體現一個人的穩定特徵,而非特訓出來的人造特徵。

多年前,對於是否存在“招聘天才”,Google 在公司內部做了個

基於上萬個樣本的研究。發現面試官的打分與錄取者的工作表現關聯性為零。也就是說,“多年前”的招聘方法根本就是錯的。目前 Google 更多地將大資料工具應用到招聘中,一方面有公司多年積累的資料庫做支撐,另一方面基於大資料的招聘選擇對內對外都更據說服力。

兩年前,Google 內部設立人力創新實驗室(People Innovation Lab),在 Brian Welle 和 Jennifer Kurkoski 主持下,啟動了名為“gDNA”的專案。具體運作方式是這樣的:他們將隨機抽出 4000 名 Google 員工,每年完成兩期深度的調查。調查包括了經過嚴格驗證的問題,定量分析的回答,內容包括個性、角色的演變、對文化的態度、工作的專案、同時以及 Google 人如何適應網路上的人際關係等等。

Google 作為一個數據公司,用資料驅動管理似是理所當然。單以人力資源部門來說,Bock 不會通過反覆遊說或者請一紙公文來要求大家配合新的 HR 政策,他會拿出資料分析來支援所建議的改變。例如,他們發現最佳的面試次數是 4,因為在 4 次面試後公司對招聘決策已經有了 86% 的把握,而早年平均每個應聘者面試次數是 25。通過可靠的資料分析得出結論,往往能掀開被直覺矇住的眼睛,這種方法論幾乎可以應用到公司運作的每一個環節。

求職者心想:好吧,那你到底要怎樣的人?Bock 總結道,Google 更希望面試者具有解決問題的能力,能在領導位置中合理放權,並且具備一定的文化個性。而這三點是否就夠了呢?Bock 說,在簡歷上展示你自己,我們會看的(我們不會在 200 萬份簡歷中漏掉你的)。

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