当前，大多数公司的技术人员面试流程，都多多少少在扯淡。最终导致的是，老板招不到合适的员工，而求职者也找不到适配的岗位。因此，这中间存在着很大的改进空间。那么，如何改进这一流程呢？来看看Rachel Thomas是怎么说对吧。

这位Rachel姐姐，可不是《老友记》里的那个万人迷瑞秋（Rachel）。她是一名数学专业女博士，能写一手好代码，还能提供“传道授业解惑”的培训咨询。目前她就职于 http://www.fast.ai/，这是一个技术分享平台，从该公司网站的域名后缀（ai）就可猜到，这是一个偏向于“人工智能（AI）”的平台。

说到Rachel，你或许不太了解。但说起她的老板，Jeremy Howard，你或许能知道的更多一些。他是Enlitic的创始人（已辞职），也是著名大数据竞赛平台Kaggle的前任主席，精通数据科学。Jeremy现在进行时的工作，就是创办并经营的这家 http://www.fast.ai/平台。在这个平台里，不但免费提供了很多关于深度学习技术的系列视频教程（免费！免费！免费！重要的事情说三遍！），还提供了由Jeremy本人亲自讲授的课程“Practical Deep Learning For Coders”（面向程序员的深度学习实战），同时他还在TED做了个精彩演讲（有200多万的点击量），欢迎你去 围观。

 

好了，言归正传，回到我们要聊的话题：对于招聘官来说，如何进行一场高质量面试呢？

有人认为，面试，不就是招聘最牛逼的员工嘛！然后据此打造最牛逼的团队。可Rachel却不这么认为，这是因为：

• 最牛逼的个人，并不等于最牛逼的团队！

根据CMU（卡内基梅隆大学）和MIT（麻省理工学院）的大量研究表明：最牛的个人，并不一定就能打造牛的团队。个人的IQ（智商），并不能同步映射到团队的“队商”上来。一个牛逼的团队，要具备如下几个特征：

• 团队的贡献度，要大于某一两个英雄做出的贡献度。
  
• 在搞定复杂场景下的任务时，团队的表现，要优于个人表现；
  
• 一个优秀的团队里，要有比较多的女性。因为如果在一个团队里有更多的女性，那么就可让任务做得更加细腻，工作进程的推动得更快。
  

小编注：在这方面，阿里和罗辑思维都做的不错，阿里有一半左右的员工为女性，而罗辑思维的总裁和副总裁近一半都是女性。其实，说来说去，CMU和MIT的研究结论，并没有超过中国古代的用人哲学：“三个臭皮匠（团队），顶个诸葛亮（英雄）”！这里顺便勘误一下，这个“皮匠”乃误传，实为“裨将”之谐音，也就是“副将”啦。

那么，在实际工作中，公司的招聘趋势，是不是就和研究结论一致呢？比如说，在招聘时，公司是不是就招聘了更多的女性员工呢？

答案：当然不是！

这是因为：

• 面试官更喜欢招聘——像自己的人！
  

Triplebyte，是家非常有意思的公司。从其企业的口号：Helping Engineers Find Great Startups（帮工程师找到伟大的创业公司），就可以看出，这是一个帮技术人员找工作的公司，它有意思的地方在于，既不需要技术人员提供简历，也不需要技术人员在面试时跑到白板旁演示一大堆算法流程，看起来很酷吧，要不你 也去试试。

 

通过对求职者提供服务，Triplebyte收集了大量的面试数据。通过统计数据分析发现，最最令人触目惊心的是，初创公司招聘的程序猿，通常和公司业务需求，竟然没有一毛钱的关系！ 

问题何在？症结就在于，公司招聘了一大堆和公司创始人文化和教育背景相似的人！比如说，如果公司创始人是位男性代码达人，那么他就倾向于招聘男性的高段位的Coder，那说好的“男女搭配，干活不累”呢？

如果“惺惺相惜”就能解决实际业务的话，那就让我们一起搞基好了！公司要的是“取长补短”，而非“齐头并进”！

小编注：用中国术语来说，就是“武大郎开店－－－高我者不用”，这对企业（特别是初创企业）来说，切不可取！

当然，反过来，对于求职者来说，知道这个结论，也多少是有好处的。那就是在应聘某家企业时，求职者可以先调查一下公司创始人的文化或教育背景，然后“投其所好”，这在某种程度上，能提高应聘成功率。

除此之外，为了能招聘到更合适的员工，Rachel还为公司HR提供了很多建议，比如说，如何降低漏聘率（False Negative），也就是说，很不错的应聘者，却被HR放走了。还比如，如何构建一个清晰的、一致的、基于数据驱动的招聘流程等，具体详情，你可以移步至Rachel的博客上， 一探究竟。

本文由 北邮@爱可可-爱生活 老师推荐， 阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《 How to Make Tech Interviews a Little Less Awful》，作者：Rachel Thomas，译者：张玉宏（著有《 品味大数据》一书），审校：我是主题曲哥哥。