14 4月

组建团队:找人看重经验还是天资

文 / Mike Bushong:作家及市场营销高级管理人员。

原文链接:http://architects.dzone.com/articles/building-teams-experience-or?mz=123873-agile

很明显,在招贤纳士的时候,你会希望碰到一位集经验与天资于一身的人。但鱼和熊掌不可兼得。因此,被迫在两者间做出选择之时,你会怎样选择?选择经验还是天资?

选择经验的情况

选择经验的主要情况是为了降低风险。如果你要确定一个人是否能够胜任工作,唯一的方法是这个人能否证明之前完成过同样的工作。在这种情况下,你寻找的人有具备的能力与其过去完成的任务相匹配。

这种类型的招聘标准在很多情况下都能派得上用场。在管理者职业生涯的早期,其兴趣所在可能是建立一个稳定的基础。有一些可以依赖的稳定成员,并且这些成员不需要过多的个人管理,这就是个好的开端。在其他情况下,如果所要完成的工作主要是大家公认的基础性工作,在公司中很常见,对于这种工作,常常经验胜过天资。还有就是团队中已经有很多天资颇高而缺乏经验的成员,这些成员需要帮助,引导他们避开一些常见的陷阱。

经验不足的情况

选择有经验的人面临的挑战是很难有人告诉你这个人拥有多少经验。

例如,我们所接触到的简历中,有的人每2~3年换一次工作。在这些人当中,有人在这一领域拥有15年的经验吗?还是说更像有5段2~3年的经验?长时间在一个位置的工作较同样的事情一遍又一遍地重复做,得到的经验是不同的。当遇到在一个特定领域具有多年经验的候选人时,我们需要注意的是,年限代表经验的层次和水平。否则我们寻找拥有经验的人而最终却雇佣到的人却缺乏经验。

与经验相关的另一个问题是经验前后关联,需要因地制宜的。我以前的雇主聘请了一位从思科公司过来的高管,他的做法很快就悄无声息地在办公室不胫而走。他打算采用思科的方案,而思科方案不关注所用操作系统的版本号。事实上,思科所扮演的角色很大程度上并不适用于处于挑战者角色的公司。这意味着思科(至少是某个特定角色)的经验与当前公司关系不大。只在特定的情境下觊觎他人的经验很危险。

最后,我们要以怎样的频度雇佣领路人式的员工呢?“引领”和“带头”这样的字眼我们经常看到,并且为之兴奋。但在这里我们要注意,将要聘用的人是否真的是带头人,还是仅仅管理别人的工作而已。为什么你会认为新任高管做的第一件事是把所有旧同事找来做事呢?因为在某种程度上,这些管理者经常录用已经做过自己所需要东西的那些人。

选择天资的情况

如果说经验限制了底线能有多低,那么天资就是天花板能爬到的高度。

当你雇佣颇具天资的人时,关心更多的不是这个人做过什么,而是他们学习的速度有多快。雇佣能够迅速学习并极具驱动力的人,你会得到其远远超出预期的能力。这些潜在的能力经常可以带动团队的其他成员。尽管不具有相关的经验,作为同事间的正向压力源,这样的人最合适不过了。

一般来说,大多数人都会认同低买高卖的准则。招聘颇有天资的人理念上正好与之契合。而且这的确是持续超出预期的唯一途径。经验形成了预期,而天资可以超出这些预期。如果团队偏向了某一方面,那么你可以问自己是否正在避免失败或在促进成功。哪种做法都是可行的,都是针对不同对象的,但你应该明确地针对自己的目标做出选择。

天资不足以奏效的情况

不给颇有天资的人提供成功所必要的工具和指导,这可不是个办法。每个人都会犯同样错误的原因在于每个人都会遇到同样的问题,那些才华横溢的新员工可能也不例外。所以,如果不把这些新员工与具有经验的员工安排在一起的话,那么新员工也会犯他人犯过的错误。

这意味着你需要对这些颇有天资的雇员进行指导,但这需要协调。无论是他们直接的反馈,还是来自团队中资深员工的声音。你需要确保团队中的这些青年才俊正在学习别人的经验。当然,这些颇具天资的雇员具有可培养潜力时,这样的策略才奏效。这就是为什么需要寻找具有可塑性的人才。当你发现这两种品质都具备的时候,那这个人就可以是你所建立团队中的一员了。

你倾向于哪种选择?

这取决于你是要发展自己的事业,还是要守住事业。如果你需要确保处理方案风险更低(例如,你被找来修复一些东西)的话,那么可能会倾向于选择经验,用来控制导致问题的欠缺。但是,如果你试图超越预期,那么唯一的办法就是选择那些颇具天资的人。

这里值得注意的是,无论天资还是经验都不是年龄的代名词。你可以找到符合这两种情况的所有年龄段的人。问题在于你寻找的人是否真的曾经做过你所需的工作,或者这个人真的是颇具天资,可以帮你开拓道路。

这样的选择会对面试有何影响?

从偏好的角度讲,你做的面试可能会发生什么样的变化呢?如果你在寻找颇具天资的人,那就会很少问已有的代码中例子,会更多针对一些难于解决的问题询问思路。你想要了解的是这些应聘者的能力所在,而不是他们对以前工作所回忆起的内容。如果你对应聘者的经验感兴趣的话,那么对工作的介绍和描述会更重要。

问题的关键是面试的差别取决于你想要找什么样的人。如果对两种情况做没有区别的面试,那么你可能并没有有效地选择针对天资或经验的问题。要考虑一下如何直截了当地调整自己的策略。

底线

我个人认为你无法做到完美的平衡——哪怕是一点点,你也会出现这样或那样的倾斜。如果让我被迫选择向哪个方向倾斜,我倾向于向天资倾斜。我从来没有过自己能够完全胜任的工作,但是我的工作机会一个接着一个。自己不断地成长意味着我从来不会太安逸,这样会迫使我越来越努力。

成功的反义词不是失败,而是平庸。成功与失败有很多共同之处。真正要避免的是平庸。你周围的一切都要求你脱颖而出,但不要陷入这种永久的,千篇一律的状态。天资才是脱颖而出的关键。如果你真的想成功,就需要另辟蹊径,这可能意味着,一路走来,你必须在颇有天资的人身上多投入些资本。

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824295

09 2月

Matt Cutts:我早年在Google学到的10条经验

文 / Todd Hoff:High Scalability创始人 。

原文链接:http://highscalability.com/blog/2015/2/4/matt-cutts-10-lessons-learned-from-the-early-days-of-google.html

【编者按】本文来自Google公司资深工程师Matt Cutts。加入Google以前,Cutts在北卡罗来纳大学教堂山分校攻读计算机图形学方向博士学位。他写的文章深入浅出,简明易懂,实用价值很高,因此他在互联网上具有相当高的名气。 日前,High Scalability创始人Todd Hoff整理了其与Cutts的谈话,总结了后者早年在Google学到的10条经验,值得很多人学习。以下为原文:

我所认识的Matt Cutts是这样的,他是Google的老员工(2000年入职),目前担任Google公司Webspam团队的负责人,他与This Week in Tech(TWiT)创始人Leo Laporte曾在TWiT一起亮相,从中我们可以看到他一贯的敏锐、体贴,是个真正的好男人。走过路过,不要错过!

出乎意料的是他所做的谈话,早年在Google学到的经验。此番谈话也使Matt看起来异常风趣,像是个讲故事的好手。谈话讲述的是他早期在Google一些故事。故事呈现了一个非常人性化的Google。当你认为在Google所做的一切都是人工智能搞定的一种计算之时,Matt提醒大家,那些都是人工所做的判断,通常只是这些人尽力而为的结果。

谈话的核心内容是借助创造力来进行创新,来解决问题。当你陷入进退维谷的境地时,就要变得富有创造力。质疑自己的设想,下面的谈话也许能帮到你。

谈话虽短,但值得一看。很多有趣的小细节,只有身经百战、远见卓识者才能拥有。谈话中亦充满了智慧。这就是我对Matt谈话的评注!

1. 创造力导致天壤之别

Matt Cutts在Google头一个大型项目是开发色情网站过滤器。孤军奋战了一段时间后,他发现没人能帮到他。于是他的妻子烘焙了一些饼干。任何在服务器上找到色情信息的人,都会得到他发给的饼干。这样的战术相当奏效,以至于这些饼干被周围的人称为色情饼干,其他团队也采用了这个策略。抛出一个难题的同时给予人们小小的、象征性的奖励,这样做能够创造奇迹。

2. 当面对相互矛盾的制约时,一个优秀的管理者常常能够找到冲突双方都满意的创造性解决方案。

撒旦是与上帝为敌的魔王!Google首次面对的重大争议是要找比撒旦更邪恶人,而找到的答案却是微软?当然不是啦!面临的争议是基于《数字千年法案》(The Digital Millennium Copyright Act, DMCA)的删除请求。去年Google收到大约3.5亿条DMCA删除请求。显然,你无法手动去搞定这一切,而同时也很难知道一个请求是合理的还是不合理的。对带有【REEFER MADNESS】(赤裸之城)这样信息的内容来说,删除请求似乎是合法的,但由于它不受版权限制,因此这样的请求是不合理的。

Google最初收到的删除请求来自山达基教会,目的是为了压制对其进行的批评。他们试图压制的网站在挪威,而网站的所有者不愿意处理反向通知(counter notification),因为他们不想承担在美国的诉讼风险。Google应该怎么办呢?

差则思勤,Google是这样解决的:

  • 删除了页面并添加了说明:“由于DMCA删除请求的原因,搜索结果予以删除”。
  • 投诉了chillingeffects.org,这是一项由北美多间大学联合进行的学术研究项目。本项目最关注的是言论自由和知识产权问题。

Google开始对每一项不得不删除的合法请求开始做同样的事情。

3. 要积极主动。没人关心你的职业生涯,相对你所做的事,也没人关心你赚多少钱。要自己想要的。否则你就会完全偏离方向。

Matt是“自告奋勇”去做广告产品前端工作的,他为此大约工作了一年时间。在这期间,Matt看到了人们开始向Google发送垃圾邮件,于是他跑到主管工程的副总裁那里说“我想去做反垃圾信息处理这块内容”,这位副总裁答应他了。就这样一路走来。而在这之前Matt很大程度上依赖于别人指使他应该做什么。

你会惊讶,仅仅告诉别人“我想做某事”,竟然会产生这么大区别。假如你是经理就请记住,如果有人想要做一些事情,那么他们就会加倍地去努力。

4. 明确你的设想,进行反思

如果你完全用传统思维想问题,那很难使你从人群中脱颖而出。很难有冲劲儿,也很难变得与众不同。这些地方往往是最让人拿不准的,也是最好的机会。你相信别人不相信的事情吗?

5. 质疑设想的训练

我们通常不善于质疑自己的设想。近似的一种方法就是拿当前的一些事情问自己:发生了什么变化?与过去相比,世界有哪些不同?

例如,对于美国平价医疗法案来说,有两点显著区别:1)可以使用对已存在疾病的保险获得医疗服务;2)你不必非要从雇主那里上保险,而可以自行去交易所购买。

影响:1)自己经商的人数可能会增加;2)像Uber那样依靠独立承包商运转的公司,可能会支持这项法案。

像医疗保险那样的东西可能会发生非常大的涟漪效应(ripple effect)

拿Google来说,以前Google的搜索引擎依靠规模庞大的真实物理机,都是一些价格昂贵的机器。Google对廉价的商品硬件(commodity hardware)做了横向扩展(scale out)。这就意味着Google可能付出更低廉的代价而获得成长。这也意味着机器越多出现的错误就越多。因此你需要知道如何让整体比局部更可靠,这可不是一件容易事。

这也不仅仅是购买廉价的硬件就能解决的问题。在一些转折点你可以有很多认识和领悟。例如,机械硬盘的寻道时间是10毫秒。如果你在RAM中做同样的事情,每秒钟可以做很多次寻道。把网站全部索引都放到RAM里代价高昂,但你可以获得更高的吞吐量。因此权衡来讲这样做还是值得的。

6. 商品硬件是Google取得成功的原因吗?

不!成功是数以百计创新的结果。这样的成功不是灵感乍现而后万事大吉。因此成功不仅源于廉价的硬件,也不仅源于网页排名。成功源于Map Reduce模型,Spanner数据库等创新性的技术。成就一个成功的公司需要许多创新,成就一番个人事业,也需要很多创新。

7. 设想受到质疑,环境发生变化,你必须适应。使用数据你可以做很多非常酷的东西。

在很长一段时间里,我被人工智能难住了。1999年的时候,人工智能还很笨,不能做任何事情。如今状况已经大为改观。很大程度上是因为世界上有了更多的数据。

“Google Brain”是Google运用深度神经网络算法所建立的系统,用来观看YouTube,看看能学习什么。“Google Brain”具有自身可以识别猫咪的神经网络。这项技术同样被用于地构建更出色的词语识别系统。因此,每部Android手机都具有更佳的语音识别能力,这要归功于深度学习算法。这项技术使错误率下降30%,具有紧凑的模型,可以应用在电话上。

如今,技术已经先进到可以指出所识别的景致身处何方。像瀑布、建筑、美国加利福尼亚州中部的约塞米蒂国家公园、棕榈树、大海和雪景。计算机现在甚至还能给图片加标题。

8. 事情会向不好的方向发展,你必须对此有所准备。

在Google也并不全是成功和甜点这样美好的事情。Matt记得所有的诉讼和证词,这对一位工程师来说挺没意思的。这样的情况源于其他公司的诉讼,而这些诉讼来自于各个国家。

会有苦日子,少不了困难,所以自己要做好准备。

9. 不管将要身处何境,都要与快乐相伴,按动快门,使瞬间永恒。

如果你乐意的话,可以记录每一个会议。这没有多少成本。十年后,你要记住八个伙伴围坐的乒乓球桌,一起谈论如何让Google的搜索质量更好。你要记住那条大狗,要记住过去的美好时光。

碰到有趣或是离奇的事情,拍些照片。比如有人曾经为了再次被搜索收录而寄送过来的一块儿巨大的饼干,其他的例子还有四月的愚人节恶作剧以及万圣节的传统。

Matt曾经与他的团队成员打赌,他们可以对自己的头发任意处置。团队成员出色地拦截了四分之一的垃圾邮件,将Matt的头发全剪掉了

每周例会上的趣事是员工可以盘问公司高层,他们为什么做出这样那样的决定。

10. 不管你正在做什么,尽量确保这件事有价值,确保是你所在乎的事情,是人们想要的东西。

Matt一直认为Google是一个工具,而Google的员工一直尽其所能使Google成为最棒的工具。

Fred Brooks在他的论文The computer scientist as toolsmith(计算机科学家的使命是制造工具)中写到:

如果我们正确地认识自己的角色,那么我们就可以更清晰地认识到成功的标准:工具制造者的成功在于,也只在于,工具的使用者在他的帮助下成功。

http://www.csdn.net/article/2015-02-06/2823866

2015.2.06~2015.02.08CSDN首页焦点大图推荐:

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