大数据招聘,我就这样被算法选中

杰德·多明格斯今年26岁,从未上过大学,被镀金公司的算法判定为编程高手,而后被这家新创公司招聘为程序员。

去年夏天,26岁的杰德·多明格斯(Jade Domingues)收到一封突如其来的邮件,旧金山一家初创公司请他去面试程序员。多明格斯那个时候住在加利福利亚州帕萨迪纳市一间租来的屋子里,靠信用卡赊账度日,他正在自学编程。多明格斯在高中表现中等,也没想过要上大学。但是,在云端的某处有那么一个人,他认为多明格斯有可能是个天才,再不济也是块未经打磨的原石。

“招人时使用的传统指标可能有错,大大的错了,”镀金公司的首席科学家薇薇安·明这样评论。

镀金公司的创始人卢卡·邦马萨和希尔罗德·德赛希望让发现优秀程序员的过程实现自动化。

那个人就是卢卡·邦马萨(Luca Bonmassar),他通过一种技术发现了多明格斯,这一技术将对企业如何招聘,以及优秀的人才是否在此过程中被遗漏提出重要的问题。新的理念让人把目光从传统的人才指标上移开来一点,比如招募者一般都很关心的麻省理工大学的学位、谷歌公司供职的经历、同事或友人的推荐等等,同时投入更多注意力在一些简单的概念上面:这个人的表现如何?这个人能够做什么?能不能量化分析它?

这项技术是镀金公司(Gild)的产品,这是一家成立不到两年的初创企业,邦马萨是联合创始人之一。类似镀金公司这样的一小批新公司正奔着这样一个目标努力,那就是让发现有才华的程序员——有着巨大的市场需求量的一个群体——实现自动化。他们的工作属于大数据的范畴,大数据就是利用计算机来收集和分析各种各样的信息,执行许许多多的任务,不管是推荐图书、在网站上投放有针对性的广告,还是预测治疗效果或股票价格。

让算法帮你,发现那些未被人发现的人才

近来,越来越多的学者和企业家将大数据应用在人力资源管理和人才搜寻的过程中,创建了一个叫做劳动力科学的新领域。镀金公司在做的,便是看看这些技术是否也可以用来预测一个程序员在工作中的表现。镀金公司在互联网上搜刮线索:他或她写的代码得到其他程序员的好评吗?这些代码是否被重用?这个程序员如何交流想法?他或她在社交网站上如何与人相处?

镀金公司的方法在很大程度上还仅仅处于初始的阶段,成效如何还有待检验。目前,关于使用大数据来进行招聘的想法有存在很多建设性的争议,同样存在的还有兴奋,尤其是在那些很难找到优秀人才的产业。

镀金公司预期今年的收益大约有200万到300万美元,并且公司已经筹得了1000万美元左右的融资,其中包括LinkedIn的早期投资人、风险资本家马克?卡凡(Mark Kvamme)的一大笔钱。测试或使用镀金公司的技术进行招募的不乏大牌客户,包括Facebook、亚马逊、沃尔玛、谷歌和Twitter。

企业用镀金公司的技术来发掘新的候选人,同时也评估他们已经在考虑雇佣的人选。镀金公司自己也使用这项技术——他们急需能干的编程人员,可开出的薪资又抵不过大一些的技术公司,所以才找到了杰德。算法判定杰德的编程分数是整个南加州最高的,是几乎无人能敌的100分。

杰德是谁?他能帮助镀金公司吗?他的故事又告诉了我们关于现今招聘制度和任人唯贤的什么?

能力决定一切吗?

硅谷的人大多认同一些特定的想法,比如发展、效率和速度是好的。技术能够解决大部分的事情。变化是难免的;动荡没什么好害怕。或许硅谷人最最相信的一条,就是能力决定一切。