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韩轶平:招聘应该优先考虑如何获取人才
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| 受访者 韩轶平 关注 0 他的粉丝 作者 杨赛 关注 0 他的粉丝 发布于 2015年8月31日 | QCon北京2018全面起航:开启与Netflix、微软、ThoughtWorks等公司的技术创新之路!
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个人简介 韩轶平,现任一点资讯美国公司的职务,领导硅谷研发团队的构建和技术开发工作。曾就职于雅虎美国总部,北京雅虎全球研发中心,担任研发总监和高级资深架构师职务,多年领导跨国研发团队经验。曾领导全球个性化推荐平台研发团队,是雅虎新一代个性化推荐平台的架构设计和系统开发领导者。此前负责领导雅虎北京搜索系统团队,并曾就职于雅虎美国核心网页搜索团队。初始加入雅虎,专注于在Hadoop平台上构建雅虎搜索引擎,深度参与了Hadoop和Pig的早期研发工作。拥有丰富的大数据处理,机器学习, 个性化推荐以及搜索引擎的经验 。他本科毕业于浙江大学后于美国纽约州立大学石溪分校攻读计算机博士学位。作为Hadoop中国云计算大会的创始人之一,组织和领导了2009到2011年的Hadoop in China大会,积极在中国推动Hadoop和相关的大数据技术。

全球架构师峰会(International Architect Summit,下简称ArchSummit)是由InfoQ中文站主办的一次全球性架构师峰会。ArchSummit专门针对架构师人群,讲述与架构和架构师相关的各方面趋势、技术和案例。这也是继QCon之后,InfoQ中文站主办的又一次高端技术盛会。

   

1. 大家好,我在Archsummit深圳的大会现场,今天很高兴邀请到一点资讯的研发副总裁韩轶平接受我们的采访。您曾在雅虎的美国总部与北研带过技术团队,本次的分享也是有关跨国团队的管理,又在Hadoop社区做过很多贡献,对社区的情况比较了解。在我看来国际开源社区的运作方式可能与国际团队是有点像的,包括在工具方面的利用与集成,并且对集成比较依赖。这次想向您了解一下,作为开源社区比较好的开发者,要变成一个公司的跨国团队管理者,通常已经具备了什么条件,又会有什么短板呢?

韩轶平:这个是一个很好的问题,有很多技术人员,在做了很多开源工作之后,随着职业生涯的成长逐步到了一个选择点。你想问的是,怎么样扩展自己的管理能力对吧。你刚刚说的一点很对,开源社区的经验会给你的管理工作带来帮助。你会接触很多东西,比如工具,多地写作的流程,各个分散式的开发过程等等,这些都会对你十分有帮助。还有一个很重要的经验是,你会跟来自世界各地性格迥异的开发者们相互交流,使你在交流方面获得很多的经验,我觉得这是一个对从开源社区的开发者转型为一个技术管理者,尤其是跨国团队的技术管理者的一个优势。

那么开源社区与跨国团队的管理工作区别在哪呢?开源社区本质上是一个自主组织的系统,加入到开源社区里来的那些开发者,更多是一种自发行为,大家的想法或者目的性一致性相对会更高一些。而在企业中去管理一个研发团队时,特别是在需要去建设一个研发团队的时候,你是需要去把一些有各种想法和目的的人揉合到一块儿,拧成一股绳,然后去达成一个共同的目的。

要将目的各异的人团结起来的过程是需要有很多经验的,这些经验与在开源社区时是相当不一样的,有些人需要你去做一定的工作才能将他们集合到一起。这就要求我们在转型过程中,学会更多的去注重如何塑造团队,在塑造的过程中如何跟人做更深入的交流,而且在交流的过程中,你需要站在管理者的角度看问题。在开源社区中大部分情况会是从对等的角度或者纯技术的角度看问题,而成为管理者后看问题的角度需要进行变化,达到目的方式也要发生变化,这是最大的区别。

实际上区别还可能更广泛一些,开源社区的经验对管理跨国团队的帮助十分大,因为你已经接触了一个“跨国的团队”,而真正需要你弥补的是开发者转型管理者后,看待问题的角度与广度。

不论是跨国团队还是本土团队,作为管理者最重要的经验,我认为是团队的塑造。其他的除了在文化语言或者技术方面的问题,基本上是一样的。

   

2. 你们是怎样的招聘方式?

韩轶平:对一点资讯来说,现在是站在了整个信息咨询行业或者媒体行业最前沿,我们在引导媒体行业的转型。我们转型的核心是用数据驱动深度的个性化,用搜索和推荐的技术去帮助媒体更贴近用户,为用户定制化。在这个核心里,我们依靠的是大数据的处理和挖掘能力,这是我们团队的优势。

对与招聘这个问题,我认为最有效的方法是靠reference。当你或你身边的人,有与你们熟悉或共同工作交流过的人,去招聘这样的人实际上是最可靠的。我们大部分团队成员都是用这种模式招聘来的——我们的招聘过程基本上就是通过朋友或者朋友的朋友,以这种模式去发现人。具体如何招聘会有几大类别:第一类是在大数据挖掘方面有深厚积累的大公司,这可能是个最好的来源。这个行业比较早的比如谷歌,雅虎,facebook等公司都积累了相当多的数据挖掘方面的人才。第二类,大数据方向需要很深厚的学术背景,所以学校是一个很好的来源,比如像CMU,斯坦福这些学校在数据挖掘方面都是很强的,学校的毕业生里能让我们找到很多相当不错的人。对大公司来说,我觉得实习生是很值得去投入的,可以从学生中筛选出一些高水平的人作为将来的候选。第三类是对于数据挖掘行业来说,经常会有很多的学术会议,这些会议上会聚集大量的包括学生在内的业内人士,以及学校的老师。我们团队里边有很多的数据挖掘方向的成员,他们最早就是在学术会议上认识的。所以我觉得这可能是最有效的三个来源,而招聘最好的方法就是通过你朋友的朋友。

   

3. 从老板的角度出发,不同地区有不同的生活标准,在偏远的地方招人通常能够降低成本,但可能难以招到一流的人才,你们是如何解决跨地区的团队的成本与薪资问题的?

韩轶平:先不说具体薪酬结构的问题,我觉得首先应该说一说我们招聘的目的是什么,在招聘过程中作为一个管理者最需要优化的东西是什么。从我的角度来讲,我最先优化的不是降低成本,而是招聘质量。

我们众所周知的一个道理,是行业最顶尖的人才,他的产出可能是中等水平的人的十到一百倍。你可能需要付给他两到三倍的工资,可是他一个人能抵得过十个人。所以单纯地在招聘上优化成本,最后并不能使你的投入产出比达到最高。而且我们所处的这个行业是一个高度的知识、智力密集型的行业,很多事情需要很深厚的技术基础,需要有水平的人去做,你不能仅仅能用人数去比较。如果用五个值一千块的员工去解决需要一个值四千块的员工来解决的问题是大错特错的。很多时候这样是解决不了问题的,所以你必须要招到那个能解决问题的人。这是我们想做招聘工作的管理者首先要清楚的事实,从自己的思想上把这个问题想明白。知识、智力密集型行业的招人目标是招到正确的人,以此优化你的投入产出比。

通过这两点回过来看,我不会往成本低的方向调整,而会往人才质量最高的方向去调整,以最能满足我招聘需求的方向做调整,所以我们需要把这个想法修正过来。

我们接着讲薪酬结构的问题。因为各地的收入水平不一样,所以当你的团队分布于不同地理位置时,必然会有不同的消费水平,那么薪酬结构如何决定呢?在我们这样的企业里,薪酬结构一般分成两个部分:一是基本工资部分,二是奖励性或者业绩型的收入部分。第一部分对应的是基本生活需求,要考虑多少收入能满足他的生活教育医疗等等这些基本需求。第二部分对大公司来说可能更多的是通过奖金、提成等模式。而对我们这样的创业型公司来说,第二部分更多的可能会是期权的模式,以期权的增值能力作为奖励。

我现在把这两部分可以分开说明。先说第一部分,也就是基本工资部分,它满足的是一个生活的需求,所以这部分必须跟所在的地区的生活水平挂钩,来满足这部分。举个具体的例子,我们的美国团队的基本收入方面是按照美国的生活水平定制的,北京团队是按北京的生活水平定制的。第二部分是奖励的部分,这部分其实跟员工在什么地方工作关系不那么重要,重要的是他能真正地产生多少效益。对这部分薪酬来说,无所谓你的团队在什么地方,它的高低只跟这个人的能力与最后的产值,以及与他对公司的重要性有关。所以把这两部分分开考虑以后,薪酬结构的分配方法我觉得已经很清晰了。

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