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阅读笔记-于超过三家新创公司面试过 400 +位工程师所学得的经验分享

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My Lessons from Interviewing 400+ Engineers Over Three Startups

笔记与摘要

想想我们当初是怎么面试进现在的公司? 是否你已有面试新人的经验 ? 每次面试是你一人做呢还是和你的同事一起? 公司目前的招募流程和面试的方法是什么样子? 你觉得目前你的公司的方法真的可以有效帮你的团队找到适合的人才吗?

这篇是参与三家以上科技新创公司的资深招聘经理分享他在成长快速的公司遇到需尽速找到适合人才的挑战,所发现的事实与因应挑战所创建的高成效面试系统。

首先,他透露有几个目前传统的面试观念值得商榷:

  1. 新创公司订好需要的技术,把订好的技术当作必备条件招募
  2. 以硬技术为主要标准,软技术有会是更好的条件
  3. 从履历数据挑最好的几个出来面试就好

他发现事实是:

  1. 新创公司经常在技术上也还在探索中,并不适合孤注某项技术( 所以挑选一位学习能力比较强的成员胜过只专精在单一技术的成员 )
  2. 软技术与硬技术同等重要。他特别提醒从自我防卫意识、适应力、沟通和跨部门(功能)协调来观察一个人的软技能
  3. 只挑履历数据看起来条件最好的会让团队漏掉真正不错的人才,且有可能这些挑出来的其实不会来公司。 创建完全且一致性的选择和面试系统,才能最佳且无偏见的发掘人才。(作者采用电话面谈做第一轮筛选 )

他们创建了 4 个面试会议的面试系统 : 一次面试有 3+1 个面试会议前 3 个面试会议由团队成员两两来做,每个面试会议有不同主题,不超过 1 小时,最后 1 个面试会议由招聘经理( 或是新创公司的老板) 来面试,在这第 4 个面试会议包含给予应征者对公司相关问题的说明与回复。 ( 文中有个详细的 4 个面试会议表单案例,包含注意事项,与面试主题和时间安排等,很值得参考 ) 4 个面试会议后,再集合所有面试的人开会与决策( Huddle )

他们发现 3 人 ( 2 个面试官 + 1 个应征者) 的面试比 1 对 1 的面试效果好1 对 1 的面试常常会变得没方向,通常是一人问一人回答,对于应征者是不断的拷问,不是很好的面试经验,如果是两个面试官,3 个人在一起,能比较真的看出应征者是什么样的人,且比较有可能开启讨论与对话,有时如果面试官是一男一女,你也许还会发现应征者只对男的问题有回应,或都只看男的面试官,不自觉得显示出对女性的歧视。此外,如果是一对一做技术上的面试,面试官要身兼交互、计时和观察的角色,如果是二对一,那至少在应征者出现碰壁的状况,会有一位以观察者的身份主动提出帮助,解决尴尬的状况。

在 4 个免试会议完后的决策做法是:

  1. 每人先说他们的认为是 “强力建议雇用” 、 “建议雇用”、”建议不雇用”还是“强力建议不雇用”。 每人要说明建议的理由,这里要避免完全由技术来判断的问题。 作者要求每位参与的面试官能给予有批判能力的分析( critical analysis )。
  2. 放大信号,会议中面试官如果有说某位应征者很紧张或技术面试时触礁,就先不看他们的书面报告,如果面试官说面试很顺利、交互性良好,就深入去看这人的面试结果报告,对这位应征者做更多的研究。
  3. 将偏见浮出,不要以为你知道有什么偏见,就能避免偏见。譬如说,当你认为一位应征者命名变量做得不好,那就要讨论这是否非常严重 ? 有可能改善吗? 避免因为偏颇的重点而盖掉一位应征者其他更重要的优点
  4. 表明谁有决策权,纵使大家都参与面试,决策权还是由招聘经理来做。 招聘经理将对面试官给的贡献给予认可,说明他们给的信息在决策上发挥的作用,并清楚让大家了解决策的思考逻辑
  5. 招聘经理接受回馈,并改善面试的流程

上述的面试系统将带来以下好处:

  1. 资深面试官和资遣面试官配对,在一年可以训练出多样的面试技能
  2. 由经验丰富的资深员工带面试,给予职场的学习标竿
  3. 整个团队动员,都有机会参与面试,不要认为这是很浪费时间的事,想想团队挑选未来要每天共事的人,这影响巨大,值得投资
  4. 新创公司成长快速的状况下,有更多人能有技巧且有效地面试将是这团队的优势
  5. 从这些面试参与能够了解谁擅长哪方面的面试, 谁可以在哪方面做贡献
  6. 可更多元的角度来评量,减少偏见
  7. 团队将有更大的候选人才库,且将更有凝聚力、更多才多艺,也更多样

作者认为如果你想要最顶尖的 10 % 人才,那么你必须用面试( 电话、面对面 )筛选掉 90% 的应征者。 如果你要运行很多面试,那么你需要有个有效的面试系统,在成长快速的新创公司,这会是很重要的商业策略,将带给公司很大的优势。

心得

我已于多处看到不要以履历筛掉人才的呼吁,他们共同的经验是很多瑰宝事实上不是履历最漂亮的人,就如好出身的人不一定是最佳人选,他可能缺乏贫困中长大的人的韧性,而这些贫困中长大的人可能很早就要去工作维持家计,不可能有漂亮的学历。 当今天越来越多谈连人才筛选都要用 AI 来做的时代( 其实已经有这样的服务了),一个人的特质是否能经由字面(不管是书面或网络上的信息) 就能完全呈现 ? 我们是否给来应征的人公平的机会? 这都是想获得最适合自己公司的人才的组织需要思考的事。

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