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这里有Google招聘最优秀人才的秘诀

 2015/4/9 10:07:13    程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:英文来自:Here’sGoogle’sSecrettoHiringtheBestPeople前十秒印象论你不会有第二次机会给人留下第一印象!这句话在面试中是至理名言,有太多的文章描述着一个面试的“头五分钟”是多么的重要,面试官会在这几分钟里对你做出初步的评价。如果他们喜欢你,他们会寻找理由喜欢你更多;如果他们不喜欢你,他们可能会在接下来的面试时间里找理由拒绝你。Toledo大学的两名心理学学生TriciaPrickett与NehaGada
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  英文来自:Here’s Google’s Secret to Hiring the Best People

  前十秒印象论

你不会有第二次机会给人留下第一印象!

  这句话在面试中是至理名言,有太多的文章描述着一个面试的“头五分钟”是多么的重要,面试官会在这几分钟里对你做出初步的评价。如果他们喜欢你,他们会寻找理由喜欢你更多;如果他们不喜欢你,他们可能会在接下来的面试时间里找理由拒绝你。

  Toledo 大学的两名心理学学生 Tricia Prickett 与 Neha Gada-Jain 与他们的导师 Frank Bernieri 协作,在 2000 名学生中做了一个调查:通过面试的前 10 秒钟来判断面试的结果。

  不过问题在于对前 10 秒钟的预测是无用的。

  倾向于用某种方式通过搜索、解释或优先信息来证实一个人的信念或臆测;基于最轻微的交互所作出的无意识判断在很大程度上会受到我们现有的偏见和信念影响。

  换句话说,大多数面试是在浪费时间,因为 99.4% 的时间花在了证实“前十秒印象论”上了。诸如“介绍自己”、“你最大的优点/缺点是什么?”等问题,这些问题可以说是一文不值。同样一文不值的还有面试案例和许多公司都会使用的问题。这类问题的回答是可以通过练习来提高完善的,所以面对这样的预测又有什么意义呢?

  Google 某人力运营部高级副总裁说过:“我相信诸如此类的问题会继续被公司使用,不过我们将尽所能来阻止这个,我们会忽略这些问题的答案。”

  结构化面试的无名英雄

  1998 年,Frank Schmidt 和 John Hunter 发行了一个针对长达 85 年评估预测表现研究的综合分析。他们分析 19 个不同的评估技术并发现在典型的、非结构化面试中,那些预测好的人中在录用后的表现并不好。非结构化面试有一个“r2 of 0.14”,意思是它只能说明一个员工表现的 14%。而最好的预测是出现在一个工作样本测试中,达到 29%。这需要给候选人工作样品(类似于他们会做的工作),并评估他们的表现。不过即便这样也无法取得完美的预测,因为他们的实际表现还会取决于其他方面,比如与他人合作、适应不确定性以及学习。

  结构化面试的出现改善了这一现状,其分为两种:行为和情景。行为面试要求候选人描述现有成果并与现职匹配。情景面试则是与工作相关的假设情况。我们可以发现结构化面试被认为是最公平的,但是为什么没有更多的公司采用呢?原因很简单,它们很难发展:你必须写、测试它们,并确保面试官能够坚持下去;随后你还要不断地更新它们以防止标准案例的出现。这工作量是巨大的。面对这种情况,有一种更好的办法。研究表明,组合评估技能要比单一技能好。

  面试问题示例:

  • 请讲下你的行为对你的团队有积极影响的一次。(跟进:你的主要目标是什么?为什么?你的队友如何回应的?)
  • 请讲下你有效管理团队实现一个目标的情形。方法是什么样的?(跟进:你的目标是什么?你是如何对不同的人采用领导方式的?)
  • 请讲下你难以与人合作的一次(可以使同事、同学、客户)。是什么让你觉得难以合作?(跟进:你采取了什么步骤来解决这个问题?结果怎么样?你还可以怎么做?)

  关于面试还有一个法则:“同样的问题,更精彩的回答。”

  而作为企业该如何去做呢?或许可以参考下面几点:

  • 设定一个高的质量门槛,在你开始招聘时,确定你想要什么特征的并用其规划出一个群体。一个好的法则就是只雇佣比你更好的人。
  • 找到你自己的候选人
  • 客观的评估候选人,包括对下属和同事。确保面试官记好笔记以及对实际雇佣决定的记录,定期的回顾这些笔记并与新员工做比较,以此来完善评估能力。
  • 给予候选人一个加入的理由,明确工作事项。

  本文摘自:“工作法则”

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