学历对一个程序员来说真的那么重要吗? googleHr 表示 更看重解决问题能力
2016-10-02 12:16
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你拥有傲人的电脑/互联网技术,作为荣誉学生毕业于世界一流的名校,能对面试中的各种刁钻问题对答如流。但这一切,还不一定能保证你获得 Google 的 Offer。
根据 CNN 对 Google 人力总监 Laszlo Bock 的采访,这家全球最受求职者欢迎的公司的招聘思路已经开始发生改变。常青藤光环由于前版本太强已经被官方移除,新版本中人力部门不会将低学历和低成绩的求职者直接刷掉。据
Bock 所说,学校的成绩只与工作前两年呈弱相关关系,与之后的工作表现毫无关系。
根据现有的资料,并不能肯定“成绩与工作表现的弱相关关系”这一结论是从何得来。由于申请人的分数呈现正态分布,故大部分申请者的成绩很可能落在一个相差不大的区间,而成绩的微弱差异与工作表现的关联不高几乎是必然。尽管理论依据有瑕疵,Google 的招聘思路改变还是很清晰。
另外,像下面这些招牌的虐脑问题也将在 Google 面试中消失。理由是,这类问题是一种可练习的技能,并不能准确反映面试者的能力特点。
你将整个西雅图的窗户都洗了,该收多少钱?
一辆校车里能装下多少个高尔夫球?
请给三藩市设计一个疏散方案?
一天中时钟的三根指针重合多少次?
为什么沙井盖是圆的?
世上有多少个钢琴调音师?
学习成绩与脑筋急转弯,都是可以通过训练而提高的,那么 Google 是否想用更内在和自然的人力属性来替代可训练的人力属性?聪明的 Googler 打算用行为学做新的标尺,因为对这类问题的回答更能体现一个人的稳定特征,而非特训出来的人造特征。
多年前,对于是否存在“招聘天才”,Google 在公司内部做了个基于上万个样本的研究。发现面试官的打分与录取者的工作表现关联性为零。也就是说,“多年前”的招聘方法根本就是错的。目前
Google 更多地将大数据工具应用到招聘中,一方面有公司多年积累的数据库做支撑,另一方面基于大数据的招聘选择对内对外都更据说服力。
两年前,Google 内部设立人力创新实验室(People Innovation Lab),在 Brian Welle 和 Jennifer Kurkoski 主持下,启动了名为“gDNA”的项目。具体运作方式是这样的:他们将随机抽出 4000 名 Google 员工,每年完成两期深度的调查。调查包括了经过严格验证的问题,定量分析的回答,内容包括个性、角色的演变、对文化的态度、工作的项目、同时以及 Google 人如何适应网络上的人际关系等等。
Google 作为一个数据公司,用数据驱动管理似是理所当然。单以人力资源部门来说,Bock 不会通过反复游说或者请一纸公文来要求大家配合新的 HR 政策,他会拿出数据分析来支持所建议的改变。例如,他们发现最佳的面试次数是 4,因为在 4 次面试后公司对招聘决策已经有了 86% 的把握,而早年平均每个应聘者面试次数是 25。通过可靠的数据分析得出结论,往往能掀开被直觉蒙住的眼睛,这种方法论几乎可以应用到公司运作的每一个环节。
求职者心想:好吧,那你到底要怎样的人?Bock 总结道,Google 更希望面试者具有解决问题的能力,能在领导位置中合理放权,并且具备一定的文化个性。而这三点是否就够了呢?Bock 说,在简历上展示你自己,我们会看的(我们不会在 200 万份简历中漏掉你的)。
根据 CNN 对 Google 人力总监 Laszlo Bock 的采访,这家全球最受求职者欢迎的公司的招聘思路已经开始发生改变。常青藤光环由于前版本太强已经被官方移除,新版本中人力部门不会将低学历和低成绩的求职者直接刷掉。据
Bock 所说,学校的成绩只与工作前两年呈弱相关关系,与之后的工作表现毫无关系。
根据现有的资料,并不能肯定“成绩与工作表现的弱相关关系”这一结论是从何得来。由于申请人的分数呈现正态分布,故大部分申请者的成绩很可能落在一个相差不大的区间,而成绩的微弱差异与工作表现的关联不高几乎是必然。尽管理论依据有瑕疵,Google 的招聘思路改变还是很清晰。
另外,像下面这些招牌的虐脑问题也将在 Google 面试中消失。理由是,这类问题是一种可练习的技能,并不能准确反映面试者的能力特点。
你将整个西雅图的窗户都洗了,该收多少钱?
一辆校车里能装下多少个高尔夫球?
请给三藩市设计一个疏散方案?
一天中时钟的三根指针重合多少次?
为什么沙井盖是圆的?
世上有多少个钢琴调音师?
学习成绩与脑筋急转弯,都是可以通过训练而提高的,那么 Google 是否想用更内在和自然的人力属性来替代可训练的人力属性?聪明的 Googler 打算用行为学做新的标尺,因为对这类问题的回答更能体现一个人的稳定特征,而非特训出来的人造特征。
多年前,对于是否存在“招聘天才”,Google 在公司内部做了个基于上万个样本的研究。发现面试官的打分与录取者的工作表现关联性为零。也就是说,“多年前”的招聘方法根本就是错的。目前
Google 更多地将大数据工具应用到招聘中,一方面有公司多年积累的数据库做支撑,另一方面基于大数据的招聘选择对内对外都更据说服力。
两年前,Google 内部设立人力创新实验室(People Innovation Lab),在 Brian Welle 和 Jennifer Kurkoski 主持下,启动了名为“gDNA”的项目。具体运作方式是这样的:他们将随机抽出 4000 名 Google 员工,每年完成两期深度的调查。调查包括了经过严格验证的问题,定量分析的回答,内容包括个性、角色的演变、对文化的态度、工作的项目、同时以及 Google 人如何适应网络上的人际关系等等。
Google 作为一个数据公司,用数据驱动管理似是理所当然。单以人力资源部门来说,Bock 不会通过反复游说或者请一纸公文来要求大家配合新的 HR 政策,他会拿出数据分析来支持所建议的改变。例如,他们发现最佳的面试次数是 4,因为在 4 次面试后公司对招聘决策已经有了 86% 的把握,而早年平均每个应聘者面试次数是 25。通过可靠的数据分析得出结论,往往能掀开被直觉蒙住的眼睛,这种方法论几乎可以应用到公司运作的每一个环节。
求职者心想:好吧,那你到底要怎样的人?Bock 总结道,Google 更希望面试者具有解决问题的能力,能在领导位置中合理放权,并且具备一定的文化个性。而这三点是否就够了呢?Bock 说,在简历上展示你自己,我们会看的(我们不会在 200 万份简历中漏掉你的)。
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