In den letzten fünf Jahren hat Recursive Cactus als Full-Stack-Entwickler bei einem Top-Tech-Unternehmen gearbeitet, hat sich aber nun entschlossen, den Job zu wechseln.



In den letzten sechs Monaten hat sich Recursive Cactus (wie es sich bei der Registrierung auf unserer Website vorgestellt hat) auf zukünftige Interviews vorbereitet und mindestens 20 bis 30 Stunden pro Woche für LeetCode-Übungen, Algorithmus-Tutorials und natürlich Interviewpraktiken auf unserer Plattform bereitgestellt, um den Fortschritt zu bewerten.

Typischer Arbeitstag für rekursive Kakteen:

Typischer rekursiver Kaktustag:

Aber seine überwältigenden Bemühungen, sich auf das Interview vorzubereiten, forderten seinen Tribut von ihm, seinen Freunden und seiner Familie. Das Studium hat seine ganze persönliche Zeit so verschlungen, dass er praktisch kein Leben mehr hat, außer für die Arbeit und die Vorbereitung auf Interviews.



Ein Gedanke hält dich wach: „Was ist, wenn ich das Interview nicht bekomme? Was ist, wenn die ganze Zeit verschwendet wurde? "



Wir haben alle zu der einen oder anderen Zeit nach Arbeit gesucht, und viele haben dies erlebt. Aber warum bereitet sich Recursive Cactus so viel vor und was ist der Grund für diese Frustration?



Er hat das Gefühl, dass er nicht die hohe Messlatte für Ingenieure erreicht, die allgemein anerkannte Mindestkompetenz, die jeder Ingenieur nachweisen muss, um einen Job zu bekommen.



Um die Messlatte zu erreichen, wählte er eine bestimmte Taktik: Erfüllen Sie die allgemein anerkannten Erwartungen an einen Ingenieur und seien Sie nicht nur der Profi, der er wirklich ist.



Es scheint albern, absichtlich vorzutäuschen, jemand zu sein, der Sie nicht sind. Wenn wir jedoch das Verhalten eines rekursiven Kaktus verstehen wollen, ist es ratsam, herauszufinden, was dieser Balken ist. Und wenn Sie ein wenig über dieses Thema nachdenken, scheint es keine so klare Definition zu haben.

Definition der "Leiste"

Werfen wir einen Blick darauf, wie FAANG-Unternehmen (Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google) die Messlatte setzen. Immerhin sind dies die Unternehmen, die von praktisch allen, einschließlich Arbeitssuchenden, die größte Aufmerksamkeit erhalten.



Nur wenige von ihnen geben spezifische Details zum Einstellungsprozess an. Apple gibt keine Informationen öffentlich weiter. Facebook beschreibt die Phasen des Interviews, nicht jedoch die Bewertungskriterien. Netflix und Amazon geben an, Kandidaten einzustellen, die ihrer Arbeitskultur und ihren Führungsprinzipien entsprechen. Weder Netflix noch Amazon beschreiben genau, wie sie die zugrunde liegenden Prinzipien messen. Amazon gibt jedoch Auskunft darüber, wie Interviews durchgeführt werden, und nennt Themen, die in Entwicklerinterviews diskutiert werden können....



Google, das transparenteste der großen Unternehmen, veröffentlicht seinen Interviewprozess bis ins kleinste Detail und Laszlo Bocks Buch "Arbeitsregeln!" fügt Innendetails hinzu.



Alina (unsere Gründerin) sprach im letzten Beitrag von Technologiegiganten aus historischer Perspektive und erwähnte 2003 das Buch Wie man den Berg Fuji bewegt. , der über den Interviewprozess bei Microsoft während der Zeit spricht, als das Unternehmen ein bekannter Technologieriese war.



Um weitere Informationen darüber zu erhalten, wie Unternehmen Kandidaten bewerten, habe ich mich auch mit Hacking-Programmierinterviews von Gaila Luckmann McDowell befasst, die eigentlich die Bibel für die Befragung potenzieller Kandidaten sindJoel Spolskys Guerilla Interviewing Guide 3.0 , geschrieben von einer einflussreichen und bekannten Persönlichkeit in technischen Kreisen.

Plankendefinitionen

Definition von "Intelligenz"

Es überrascht nicht, dass Codierung und technisches Wissen zu den Kriterien für die Einstellung eines Entwicklers in einem Unternehmen gehören. Das ist doch Arbeit.



Abgesehen davon erwähnen viele Menschen das Kriterium der allgemeinen Intelligenz. Obwohl sie unterschiedliche Wörter verwenden und Begriffe leicht unterschiedlich definieren, weisen sie alle auf ein Konzept dessen hin, was Psychologen "kognitive Fähigkeiten" nennen.





Alle diese Definitionen erinnern an die Theorie des Psychologen Charles Spearman aus dem frühen 19. Jahrhundert, die am weitesten verbreitete Theorie der Intelligenz. In einer Reihe von kognitiven Tests an Schulkindern stellte Spearman fest, dass diejenigen, die bei einem Testtyp gute Leistungen erbrachten, auch bei anderen Tests gute Ergebnisse erzielten. Dieses Verständnis führte Spearman zu der Theorie, dass es einen einzigen gemeinsamen Grundfähigkeitsfaktor („g“ oder „g-Faktor“) gibt, der alle Metriken beeinflusst, unabhängig von bestimmten aufgabenspezifischen Fähigkeiten („s“).



Wenn Sie an die Existenz von "g" glauben (viele glauben, einige nicht ... es gibt unterschiedliche Intelligenztheorien ), stimmt die Suche nach Kandidaten mit hohen "g" -Werten eindeutig mit den Kriterien für Intelligenz in Unternehmen überein.



Während Unternehmen auch andere Kriterien wie Führung und Kultur berücksichtigen, wird die Messlatte normalerweise nicht in diesen Begriffen definiert. Plank ist definiert als Besitz technischer Fähigkeiten sowie (und möglicherweise in größerem Umfang) allgemeiner Intelligenz . Schließlich trainieren Kandidaten ihre Führung und Kultur normalerweise nicht.



Dann stellt sich die Frage, wie man es misst. Das Messen technischer Fähigkeiten scheint schwierig, aber machbar, aber wie messen Sie „g“?

Messung der allgemeinen Intelligenz

Das Buch Boca erwähnte den Artikel von Frank Schmidt und John Hunter 1998 "Die Gültigkeit und Nützlichkeit von Auswahlmethoden in der Personalpsychologie" . Sie versucht, diese Frage zu beantworten, indem sie eine Vielzahl von 19 Auswahlkriterien für Kandidaten analysiert. Die Herausforderung besteht darin, herauszufinden, welche die zukünftige Leistung am besten vorhersagen. Die Autoren kamen zu dem Schluss, dass die allgemeine Intelligenz (GMA-Test) der beste Prädiktor für die Arbeitsproduktivität ist („prädiktive Validität“).







In dieser Studie wird der GMA-Test als IQ-Test betrachtet. Microsoft verwendete jedoch Rätsel wie "Wie viele Klavierstimmer auf der Welt?", Um den IQ um 2003 zu schätzen. Ihre Erklärung:

« Microsoft, , , , , . , , , , »



— « ?», . 20

Schneller Vorlauf bis heute. Google verurteilt diese Praxis und kommt zu dem Schluss, dass "die Leistung bei solchen Fragen bestenfalls eine diskrete Fähigkeit ist, die durch Schulungen verbessert werden kann, sodass sie bei der Bewertung von Kandidaten keinen Nutzen hat".



Wir haben also zwei Unternehmen, die allgemeine Intelligenz testen, sich aber grundsätzlich nicht darüber einig sind, wie sie gemessen werden soll.

Messen wir bestimmte Fähigkeiten oder allgemeine Intelligenz?

Aber vielleicht sind, wie Spolsky und McDowell argumentiert haben, traditionelle algorithmische und computergestützte Interviewfragen an sich wirksame Tests der allgemeinen Intelligenz. Forschungen von Hunter und Schmidt unterstützen diese Theorie. Unter allen Bewertungsinstrumenten mit einem Kriterium hatten Tests mit Arbeitsproben die höchste prädiktive Validität. Bei der Prüfung des höchsten Regressionsergebnisses der Gültigkeit des Bewertungsinstruments mit zwei Kriterien (GMA-Test plus Test mit einer Arbeitsstichprobe) war die standardisierte Effektgröße auf die Bewertung der Arbeitsstichprobe größer als die der GMA-Bewertung, was auf eine stärkere Beziehung zur zukünftigen Leistung des Kandidaten hinweist.



Untersuchungen legen nahe, dass herkömmliche algorithmische Interviews die zukünftige Leistung vorhersagen, möglicherweise sogar mehr als der GMA / IQ-Test.



Rekursiver Kaktus glaubt nicht, dass es einen solchen Zusammenhang gibt:

„Es gibt kaum Überschneidungen zwischen dem bei der Arbeit erworbenen Wissen und der Lösung algorithmischer Probleme. Die meisten Ingenieure beschäftigen sich selten mit Grafiken oder dynamischer Programmierung. In der Anwendungsprogrammierung sind die häufigsten Datenstrukturen Listen und Wörterbuchobjekte. Die damit verbundenen Interviewfragen werden jedoch häufig als trivial angesehen, sodass der Schwerpunkt auf anderen Problemkategorien liegt. "

Seiner Meinung nach ähneln Algorithmusfragen den Microsoft-Puzzle-Fragen: Sie lernen Aufgaben aus Interviews, denen Sie in der Praxis niemals begegnen werden. Wenn ja, dann passt dies nicht wirklich zu den Forschungen von Hunter und Schmidt.



Trotz der persönlichen Überzeugungen von Recursive Cactus glauben Interviewer wie Spolsky immer noch, dass diese Fähigkeiten für einen produktiven Programmierer äußerst wichtig sind.

« , , : „ ?” — .



, . , , . , , Ruby on Rails 2.0».



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Spolsky gibt zu, dass traditionelle technische Interviewfragen keine echten Arbeitsprobleme simulieren können. Sie testen vielmehr allgemeine Informatikfähigkeiten, die in gewisser Weise allgemein, in anderer Hinsicht jedoch spezifisch sind. Wir können sagen, dass dies allgemeine Intelligenz in einem bestimmten Bereich ist.



Wenn Sie also nicht glauben , dass Computer - Intelligenz ist die allgemeine Intelligenz, dann schlägt McDowell folgende:

„Es gibt einen weiteren Grund, warum Kenntnisse über Datenstrukturen und Algorithmen diskutiert werden: Weil es schwierig ist, Fragen zu finden, um Probleme zu lösen, die nicht mit ihnen zusammenhängen. Es stellt sich heraus, dass die überwiegende Mehrheit der Fragen zur Problemlösung einige dieser Grundlagen beinhaltet. "



- Gail Luckmann McDowell

Dies mag zutreffen, wenn Sie die Welt durch die Linse der Informatik betrachten. Es wäre jedoch unfair zu glauben, dass Nicht-Programmierer größere Schwierigkeiten haben, Probleme zu lösen.



An dieser Stelle geht es nicht darum, die allgemeine Intelligenz so zu messen, wie Spearman sie ursprünglich definiert hat. Es handelt sich vielmehr um eine spezifische Intelligenz, die von denjenigen definiert oder verbreitet wird, die in Verbindung mit allgemeiner Intelligenz aufgewachsen sind oder an der traditionellen Computererziehung teilnehmen (Spolsky, McDowell, Bill Gates von Microsoft und vier der fünf FAANG-Gründer haben Informatik studiert oder einige) Ivy League University oder Stanford).



Wenn wir über den Balken sprechen, meinen wir vielleicht wirklich etwas Subjektives, je nachdem, wer die Messung durchführt, und diese Definition unterscheidet sich von Person zu Person.



Diese Hypothese wird durch die Bewertungen gestützt, die Kandidaten von Interviewern auf unserer Plattform erhalten.

Die Bar ist subjektiv

Auf unserer interviewing.io-Plattform trainieren Menschen in technischen Interviews online, mit Interviewern führender Unternehmen und anonym. Interviewfragen ähneln denen, die Sie möglicherweise während eines Telefon-Screenings für eine Position als Backend-Entwickler hören. Die Interviewer stammen normalerweise von Unternehmen wie Google, Facebook, Dropbox, Airbnb und anderen. Hier einige Beispiele für solche Interviews . Nach jedem Interview bewerten die Interviewer Kandidaten in verschiedenen Dimensionen: technische Fähigkeiten, Kommunikationsfähigkeiten und Fähigkeiten zur Problemlösung auf einer Skala von 1 bis 4, wobei 1 „schlecht“ und 4 „erstaunlich“ ist. So sieht das Feedback-Formular aus:







Wenn Sie sich sicher fühlen, können Sie die Schulung überspringen und sich direkt bei unseren Partnerunternehmen für ein echtes Interview bewerben (dazu später mehr).



Bei der Beobachtung der aktivsten Interviewer stellten wir einen Unterschied im Prozentsatz der Kandidaten fest, die diese Person einstellen würde ("Erfolgsquote"). Dieses Verhältnis reicht von 30% bis 60%. Einige Interviewer scheinen viel härter zu sein als andere.







Da die Befragten und Interviewer anonym und zufällig ausgewählt sind ^[1]Wir erwarten nicht, dass die Qualität der Kandidaten zwischen den Interviewern stark variiert. Daher sollte die Qualität der Befragten nicht die Ursache für dieses Phänomen sein. Selbst wenn man solche Eigenschaften eines Kandidaten als Erfahrung berücksichtigt, gibt es immer noch einen Unterschied in der Durchgangsrate für verschiedene Interviewer ^[2]....



Vielleicht sind einige Interviewer absichtlich streng, weil ihre Messlatte höher ist. Obwohl Kandidaten, die die strengeren Interviewer treffen, schlechtere Noten erhalten, schneiden sie im nächsten Interview normalerweise besser ab.



Dieses Ergebnis kann auf verschiedene Arten interpretiert werden:

• Strengere Interviewer unterschätzen systematisch Kandidaten
  
  
• Die Kandidaten sind von strengen Interviewern so erschöpft, dass sie sich zwischen den Interviews tendenziell verbessern, um die höhere Messlatte des ursprünglichen Interviewers zu erreichen

Wenn letzteres zutrifft, sollten Kandidaten, die mit strengeren Interviewern trainiert haben, in realen Interviews bessere Leistungen erbringen. Wir fanden jedoch keine Korrelation zwischen der Schwere des Interviewers und der Geschwindigkeit, mit der zukünftige reale Interviews auf unserer Plattform durchgeführt werden ^[3]....







Die Interviewer auf unserer Plattform repräsentieren die Arten von Personen, denen ein Kandidat in einem realen Interview begegnen würde, da dieselben Personen Telefon-Screenings und persönliche Interviews mit realen Technologieunternehmen durchführen. Und da wir die Interviewmethode nicht vorschreiben, zeigen diese Grafiken auch die Verteilung der Meinungen zu den Ergebnissen Ihres Interviews, sobald Sie auflegen oder das Büro verlassen.



Dies deutet darauf hin, dass die Chancen, einen Job zu bekommen , unabhängig von Ihren tatsächlichen Antworten wirklich davon abhängen, mit wem Sie ein Interview führen . Mit anderen Worten, der Balken ist subjektiv.



Dieser Unterschied zwischen den Interviewern hat uns gezwungen, unsere eigene Definition der Bar zu überdenken, die Kandidaten filtert, wenn sie zu Interviews mit unseren Partnerunternehmen zugelassen werden. Unsere Definition ähnelte stark den binären Kriterien von Spolsky („sei schlau“), überschätzte die Meinung des Interviewers und unterschätzte die anderen drei Kriterien, was zu einer bimodalen, kamelartigen Verteilung führte, die in der folgenden Abbildung dargestellt ist.







Obwohl das aktuelle Bewertungssystem ziemlich gut mit zukünftigen Interviewergebnissen korreliert, haben wir festgestellt, dass die Punktzahl des Interviewers nicht so stark mit zukünftigen Ergebnissen korreliert wie unsere anderen Kriterien. Wir haben das Gewicht reduziert, was letztendlich die Prognosegenauigkeit erhöhte ^[4].... Wie im Film Ricky Bobby: König der Straße hat Ricky Bobby gelernt, dass es neben dem ersten und dem letzten noch andere Orte im Rennen gibt. Deshalb haben wir auch gelernt, dass es nützlich ist, über die binäre Struktur von "mieten - nicht mieten" hinauszugehen, oder, wenn Sie es vorziehen , "Smart - nicht smart".



Natürlich konnten wir die Subjektivität nicht vollständig loswerden, da auch andere Kriterien vom Interviewer festgelegt werden. Und das macht die Bewertung schwierig: Die Bewertung des Interviewers ist selbst ein Maß für die Fähigkeit des Kandidaten.



In einer solchen Situation wird die Genauigkeit jeder spezifischen Messung weniger sicher. Es ist, als würden Interviewer Stöcke unterschiedlicher Länge zum Messen verwenden, aber jeder ging davon aus, dass die Länge seines eigenen Sticks beispielsweise einen Meter beträgt.



Als wir mit unseren Interviewern über die Bewertung von Kandidaten sprachen, wurde die Theorie von Stöcken unterschiedlicher Länge bestätigt. Hier einige Beispiele, wie Interviewer Kandidaten bewerten:

• Stellen Sie zwei Fragen. Wenn beide beantwortet werden, ist der Test bestanden
  
  
• Fragen mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden stellen (leicht, mittel, schwer). Wenn die Antwort durchschnittlich ist, ist der Test bestanden
  
  
• Die Reaktionsgeschwindigkeit ist von großer Bedeutung. Der Test wird bestanden, wenn die Antworten schnell sind (der Begriff „schnell“ ist nicht klar definiert).
  
  
• Geschwindigkeit spielt keine Rolle. Bestehen, wenn es eine funktionierende Lösung gibt
  
  
• Die Kandidaten beginnen mit der höchsten Note. Für jeden Fehler werden Punkte abgezogen

Unterschiedliche Bewertungskriterien - nicht unbedingt schlecht (und in der Tat völlig normal). Sie führen nur eine große Streuung in unsere Messungen ein, dh die Bewertungen der Kandidaten sind nicht ganz genau.



Das Problem ist, dass jemand, der über den Balken spricht, normalerweise die Unsicherheit bei den Messungen ignoriert.



Es wird oft empfohlen, nur erstklassige Kandidaten einzustellen.

„Eine gute Faustregel ist, nur diejenigen einzustellen, die besser sind als Sie. Kein Kompromiss. Immer "



- Laszlo Bock

"Senken Sie nicht Ihre Standards, egal wie schwierig es ist, diese großartigen Kandidaten zu finden."



- Joel Spolsky

„In der Macintosh-Abteilung hatten wir ein Sprichwort:‚ Spieler A stellt Spieler A ein; B-Spieler stellen C-Spieler ein “- das bedeutet, dass großartige Leute auch großartige Leute einstellen”



- Guy Kawasaki

"Jeder eingestellte Mitarbeiter sollte besser sein als 50% derjenigen, die derzeit ähnliche Rollen innehaben - dies legt die Messlatte



höher " - Bar Raiser-Blogbeitrag bei Amazon

Dies sind alles gute Ratschläge. Sie gehen jedoch davon aus, dass "Qualität" zuverlässig gemessen werden kann. Wir haben aber bereits gesehen, dass dies nicht immer der Fall ist.



Selbst wenn Unsicherheit erwähnt wird, wird die Varianz der Fähigkeit des Kandidaten zugeschrieben, nicht dem Messprozess oder dem Interviewer.

„In der Mitte befindet sich eine große Anzahl von„ potenziell nützlichen “Mitarbeitern, die anscheinend in der Lage sind, zur gemeinsamen Sache beizutragen. Der Schlüssel besteht darin, Superstars von diesen "potenziell nützlichen" zu unterscheiden, da Sie keine "potenziell nützlichen" einstellen möchten. Noch nie.

…

Wenn Sie sich schwer entscheiden können, gibt es eine sehr einfache Lösung. Stellen Sie niemanden ein.



Stellen Sie nur niemanden ein, bei dem Sie sich nicht sicher sind. " - Joel Spolsky

Die Beurteilung von Kandidaten ist kein vollständig deterministischer Prozess, aber viele betrachten ihn als solchen.

Warum ist die Messlatte so hoch?

Der Ausdruck "Qualitätskompromiss" bedeutet nicht wirklich Kompromiss, sondern Entscheidungsfindung angesichts von Unsicherheit. Und wie Sie den obigen Zitaten entnehmen können, besteht die übliche Strategie darin, nur dann einzustellen, wenn absolutes Vertrauen besteht.



Unabhängig davon, welchen Messstab Sie haben, legt er die Messlatte wirklich hoch. Absolutes Vertrauen in einen Kandidaten bedeutet, die Möglichkeit einer schlechten Einstellung zu minimieren („False Positives“). Und Unternehmen tun alles, um dies zu vermeiden.

„Ein schlechter Kandidat ist sehr teuer, wenn man bedenkt, wie lange es dauert, alle seine Fehler zu korrigieren. Die Entlassung eines versehentlich eingestellten Mitarbeiters kann Monate dauern und ein Albtraum sein, insbesondere wenn er sich für eine



Klage entscheidet. “ - Joel Spolsky

Hunter und Schmidt berechneten die Kosten für schlechte Einstellungen: "Die Standardabweichung ... beträgt mindestens 40% des durchschnittlichen Jahresgehalts", was heute 40.000 US-Dollar entspricht, vorausgesetzt, das durchschnittliche Ingenieurgehalt beträgt 100.000 US-Dollar.



Wenn Sie jedoch die Messlatte zu hoch legen, stehen die Chancen gut dass Sie einige gute Kandidaten verpassen (falsche Negative). McDowell erklärt, warum Unternehmen viele falsche Negative nicht wirklich stören:

„Aus Sicht des Unternehmens ist es wirklich akzeptabel, eine Reihe guter Kandidaten abzulehnen. Sie sind bereit, dies zu akzeptieren. Natürlich möchten sie dies lieber nicht tun, da dies die Personalkosten erhöht. Dies ist jedoch ein akzeptabler Kompromiss, vorausgesetzt, sie erhalten immer noch eine ausreichende Anzahl guter Kandidaten. "

Mit anderen Worten, es lohnt sich, auf den besten Kandidaten zu warten, wenn der Unterschied im erwarteten Ergebnis im Vergleich zu den Rekrutierungskosten für die Fortsetzung Ihrer Suche groß ist. Darüber hinaus erhöhen die Personalkosten und rechtlichen Probleme von potenziell problematischen Mitarbeitern die Messlatte so weit wie möglich.



Es sieht nach einer sehr rationalen Berechnung von Kosten und Nutzen aus. Aber hat tatsächlich jemand eine solche Berechnung in Zahlen durchgeführt? Wenn ja, würden wir gerne von Ihnen hören. In der Praxis scheint es jedoch sehr schwierig zu sein.



Da alle Berechnungen mit dem Auge durchgeführt werden, können wir dasselbe tun und argumentieren, dass die Messlatte nicht so hoch gelegt werden sollte.



Wie bereits erwähnt, ist die Verteilung der Fähigkeiten der Kandidaten nicht binär, so dass Spolskys Alptraumszenario nicht bei allen vermeintlich „schlechten“ Einstellungen auftritt, was bedeutet, dass der erwartete Leistungsunterschied zwischen „guten“ und „schlechten“ Mitarbeitern möglicherweise geringer ist als erwartet.



Andererseits können sich die Rekrutierungskosten als höher als erwartet herausstellen, da die Auswahl der Kandidaten mit zunehmender Qualifikation schwieriger wird. Per Definition, je höher die Messlatte, desto weniger solche Personen. Die Schadensberechnung von Schmidt und Hunter für „schlechte Miete“ vergleicht Kandidaten nur innerhalb des Pools. Die Studie berücksichtigt nicht die relativen Kosten für die Rekrutierung hochwertiger Kandidaten für den Pool, was heutzutage für viele Tech-Rekrutierungsteams ein großes Problem darstellt. Und wenn andere IT-Unternehmen dieselbe Einstellungsstrategie anwenden, erhöht der Wettbewerb die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, dass ein Kandidat ein Angebot ablehnt. Dies erhöht die Zeit, die zum Besetzen der Stelle benötigt wird.



Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es logisch ist, die Messlatte zu senken, wenn das erwartete Ergebnis zwischen „guten“ und „schlechten“ Kandidaten geringer als erwartet ist und die Rekrutierungskosten höher als erwartet sind.



Selbst wenn ein Unternehmen einen ineffektiven Mitarbeiter eingestellt hat, kann es Schulungs- und HR-Tools verwenden, um die negativen Auswirkungen abzuschwächen. Schließlich wächst die Produktivität eines Menschen mit der Zeit wirklich, er erwirbt neue Fähigkeiten und Kenntnisse.



Bei der Einstellung von Mitarbeitern wird jedoch selten an die Entwicklung der Mitarbeiter gedacht (Laszlo Bock erwähnt dies stellenweise, aber meistens werden diese Themen getrennt voneinander diskutiert). Wenn Sie dies jedoch berücksichtigen, kann eine Verbindung zwischen der Einstellung und Entwicklung von Mitarbeitern hergestellt werden. Sie können über verschiedene Methoden zur Steigerung der Arbeitseffizienz sprechen: entweder für die Schulung bestehender Mitarbeiter bezahlen oder neue einstellen.



Sie können es sogar als Kompromiss betrachten. Warum nicht diese Entwicklung auslagern, anstatt Mitarbeiter intern zu entwickeln? Lassen Sie andere herausfinden, wie sie Talente entwickeln können, und Sie bezahlen später Personalvermittler, um fertige Fachkräfte zu finden. Warum bei Whole Foods einkaufen und zu Hause kochen, wenn Sie für die Lieferung von Fertiggerichten bezahlen können? Warum Zeit in Management und Schulung verschwenden, wenn Sie echte Arbeit leisten können (d. H. Ingenieuraufgaben)?



Vielleicht liegt die Messlatte so hoch, weil Unternehmen nicht wissen, wie sie Menschen effektiv entwickeln können.



Unternehmen reduzieren also Risiken, indem sie die Last des Karrierewachstums auf die Kandidaten selbst verlagern. Kandidaten wie Recursive Cactus haben wiederum keine andere Wahl, als das Interview zu üben.



Zuerst dachte ich, der rekursive Kaktus sei die Ausnahme von der Regel. Aber es stellte sich heraus, dass er nicht allein ist.

Die Kandidaten üben vor dem Interview

Letztes Jahr haben wir die Kandidaten gefragt, wie viele Stunden sie für die Vorbereitung des Interviews aufgewendet haben. Fast die Hälfte der Befragten gab an, 100 Stunden oder mehr für die Vorbereitung aufgewendet zu haben ^[5]....







Wir haben uns gefragt, wie Personalvermittler die Situation verstehen. Alina stellte eine ähnliche Frage auf Twitter - und die Ergebnisse zeigten, dass Personalmanager die Bemühungen der Kandidaten, sich auf Interviews vorzubereiten, stark unterschätzen.





Anscheinend bestätigt diese Diskrepanz nur die versteckte und unausgesprochene Regel der Einstellung: Wenn Sie nicht einer der klügsten sind (was auch immer das bedeutet), ist dies nicht unser Problem.

Überarbeitung der Leiste

Das ist also, was die "Planke" ist. Dies ist ein hoher Standard, den Unternehmen festlegen, um Fehlalarme zu vermeiden. Es ist jedoch nicht bekannt, ob die Unternehmen tatsächlich eine ordnungsgemäße Kosten-Nutzen-Analyse durchgeführt haben. Vielleicht lässt sich die hohe Messlatte durch die Zurückhaltung bei Investitionen in die Mitarbeiterentwicklung erklären.



Plank misst so ziemlich Ihre allgemeine Intelligenz, aber die tatsächlichen Messinstrumente stimmen nicht unbedingt mit der wissenschaftlichen Literatur überein. Sogar die wissenschaftliche Literatur selbst zu diesem Thema kann als zweifelhaft bezeichnet werden ^[6].... Die Leiste misst tatsächlich eine bestimmte Intelligenz in der Informatik, aber diese Messung hängt davon ab, wer Sie interviewt.



Trotz der Unterschiede in vielen Aspekten der Einstellung sprechen wir über die Bar, als ob sie eine klare Bedeutung hätte. Es ermöglicht Personalmanagern, klare binäre Entscheidungen zu treffen, erlaubt ihnen jedoch nicht, kritisch darüber nachzudenken, ob die Definition des „Balkens“ für ihr Unternehmen verbessert werden kann.



Und es hilft zu verstehen, warum der rekursive Kaktus so viel Zeit mit Training verbringt. Dies liegt zum Teil daran, dass sein derzeitiges Unternehmen seine Fähigkeiten nicht weiterentwickelt. Er bereitet sich auf eine Vielzahl möglicher Fragen und Interviewer vor, denen er möglicherweise gegenübersteht, da die Rekrutierungskriterien sehr unterschiedlich sind. Er untersucht Themen, die nicht unbedingt in seiner täglichen Arbeit verwendet werden müssen - alles, um für diejenigen zu gelten, die als "klug" gelten.



Dies ist das derzeitige System, das einen erheblichen Einfluss auf sein persönliches Leben hatte.

„Meine Frau hat mehr als einmal gesagt, dass sie mich vermisst. Ich habe ein geschäftiges, glückliches Leben, aber ich habe das Bedürfnis, mich mehrere Monate lang kopfüber auf die Vorbereitung vorzubereiten, um in Interviews wettbewerbsfähig zu sein. Keine alleinerziehende Mutter kann sich so vorbereiten. “



- Rekursiver Kaktus

Dies betrifft seinen aktuellen Job und seine Kollegen.

„Der Prozess ist sehr aufwändig, sodass ich nicht mehr zu 100% arbeiten kann. Ich wünschte, ich könnte es besser machen, aber ich kann mich nicht gleichzeitig um meine Zukunft kümmern, vier Stunden am Tag Algorithmen üben und meine Arbeit gut machen.



Das ist kein sehr angenehmes Gefühl. Ich mag meine Kollegen. Ich fühle mich verantwortlich. Ich weiß, dass ich nicht gefeuert werde, aber ich verstehe, dass sie eine zusätzliche Belastung haben "



- Rekursiver Kaktus

Es ist hilfreich, sich daran zu erinnern, dass all diese Mikroentscheidungen über Fehlalarme, Interviewstruktur, Rätsel, Rekrutierungs- und Entwicklungskriterien zu einem System führen, das letztendlich das persönliche Leben der Menschen beeinflusst. Nicht nur die Bewerber selbst, sondern auch alle Menschen, die sie umgeben.



Die Einstellung von Mitarbeitern ist alles andere als ein gelöstes Problem. Selbst wenn wir es irgendwie lösen, ist es unklar, ob wir jemals all diese Unsicherheit beseitigen können. Schließlich ist es ziemlich schwierig, das zukünftige Ergebnis der Arbeit einer Person vorherzusagen, nachdem sie ein oder zwei Stunden mit ihr in einer künstlichen Arbeitsumgebung verbracht hat. Wir müssen die Unsicherheit auf jeden Fall minimieren, aber es ist hilfreich, sie als natürlichen Teil des Prozesses zu akzeptieren.



Das System kann verbessert werden. Dies erfordert nicht nur die Entwicklung neuer Ideen, sondern auch die Überprüfung der vor Jahrzehnten gemachten Ideen und Annahmen. Sie müssen die vorherige Arbeit berücksichtigen und weitermachen und dürfen sich nicht daran binden.



Wir sind zuversichtlich, dass jeder in der IT-Branche einen Beitrag leisten und das IT-Einstellungssystem verbessern kann. Wir wissen, dass Sie dies tun können, schon allein, weil Sie klug sind.

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^[1]Es besteht ein gewisses Potenzial für Voreingenommenheit, insbesondere in Bezug auf die Zeit, die Kandidaten für das Training wählen. Eine oberflächliche Analyse zeigt, dass der Zusammenhang nicht so wichtig ist, aber wir untersuchen dieses Problem (wir werden möglicherweise in Zukunft in einem Blog über dieses Thema schreiben). Sie können auch zwischen dem traditionellen algorithmischen Interview und dem Systemdesign-Interview auf der Site wählen, aber die überwiegende Mehrheit wählt das traditionelle Interview. Die angegebenen Erfolgsquoten entsprechen den traditionellen Interviews. [zurück]

^[2]Sie wundern sich vielleicht über die relative Anzahl der Kandidaten bei interviewing.io. Obwohl es schwierig ist, das wahre Niveau zu bestimmen (was das Hauptthema dieses Artikels ist), sagen unsere Praktiker-Interviewer, dass das durchschnittliche Niveau der Kandidaten für interviewing.io dem Niveau entspricht, auf das sie während der Interviews in ihren eigenen Unternehmen stoßen, insbesondere während des Telefon-Screenings. [zurück]

^[3]Dies schließt nur Kandidaten ein, die unseren internen Rekrutierungsstandards entsprechen und zu einem Vorstellungsgespräch in unser Büro gekommen sind. Die Grafik spiegelt nicht die gesamte Population der befragten Kandidaten wider. [zurück]

^[4]Sie erinnern sich vielleicht, dass wir früher einen Algorithmus hatten, der die Statistiken basierend auf der Strenge der Interviewer anpasste. Bei weiterer Untersuchung stellten wir fest, dass dieser Algorithmus auf unerwartete Weise zu einer Varianz der Punktzahlen der Kandidaten führt. Deshalb verlassen wir uns jetzt nicht so sehr auf ihn. [zurück]

^[5]Die Bursts nach 100 und 200 Stunden waren auf einen Wortlautfehler und die Maximalwerte der Umfrage zurückzuführen. Die folgenden drei Fragen wurden gestellt: 1) Wie viele Stunden haben Sie bei Ihrer letzten Jobsuche für die Vorbereitung Ihres Vorstellungsgesprächs aufgewendet? 2) Wie viele Stunden haben Sie damit verbracht, sich auf das Interview vorzubereiten, bevor Sie sich für interviewing.io registriert haben? 3) Wie viele Stunden haben Sie nach der Registrierung für interviewing.io mit der Vorbereitung auf das Interview verbracht (ohne Zeit auf der Website)? Die Antworten auf jede Frage wurden auf maximal 100 Stunden begrenzt, aber bei vielen Befragten lag die Summe der Antworten 2 und 3 über 100. Der Median der Antworten auf Frage 1 betrug 94, was fast identisch mit dem Median der Summe der Antworten 2 und 3 ist. Daher haben wir diese Summe für eine Verteilung verwendet, die größer als ist 100 Stunden. Wichtige Lektionen: Stellen Sie den Maximalwert höher als erwartet einund überprüfen Sie Ihre Umfrage.[zurück]

^[6]Ich finde es etwas schwierig, diese Studie zu bewerten, da ich kein Psychologe bin und Methoden wie die Metaanalyse mir etwas fremd sind, obwohl sie auf bekannten statistischen Instrumenten basieren. Die Frage ist nicht, ob diese Werkzeuge korrekt sind, sondern wie schwierig es ist, über den Forschungseinsatz nachzudenken. Wie der Spaghetti-Code erstreckt sich die Validierung der zugrunde liegenden Datensätze über Jahrzehnte früherer wissenschaftlicher Arbeiten, was die Analyse schwierig macht. Dies ist wahrscheinlich die Natur der Psychologie, in der es im Vergleich zu den Naturwissenschaften schwieriger ist, nützliche Daten zu erhalten. Darüber hinaus stellen sich weitere Fragen zur Methodik, die in diesem Artikel ausführlicher behandelt werden . [Rückkehr]