从分析8000条工程师招聘信息所学到的 - 博客 - 伯乐在线
& 从分析8000条工程师招聘信息所学到的
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【导读】：Aline Lerner 过去以编程谋生，现在从事招聘工程师的工作。去年，她通过参考全年的有效招聘数据编写了，她在文中指出，在一份工程简历中，出身并不是一个特别有价值的信号，而拼写和语法的错误才是关键。下面是她再次尝试写一篇含有大量数字和图表的文章。
如果你曾经参与软件工程师的招聘，你就会知道这个过程可能会多么令人受挫。最难的部分是引起应聘者的注意。为了了解是什么让工程师会对某些招聘信息有兴趣，而不是其他东西，因此我在Hired与优秀的人一起合作。
成立两年的Hired是一个工程师创建简历和企业向那些工程师提出面试要求双向选择的平台。每个面试要求包括工资信息、职位名称和个人信息。平台提供了由成千上万的候选人，数以百计的公司和它们之间成千上万的信息所组成的丰富数据库。
我们通过分析了一个约8000条招聘信息的样本，来检验一些因素，包括公司声誉和大小，工程师的期望薪金，信息的个性化程度以及消息是来自雇主还是工程师或创始人自己。我们的目标是确定哪些因素可以预测一个工程师是因为接受最初的面试邀请而加入一家公司（又称”吸引率“）。
在这个过程中，我们发现：
给予越多的有效机会，越少的候选人会认为追求低于他们期望薪资的职位是有价值的
信息个性化是非常重要的，但不是所有的个性化会被均等对待
如果让他们自由发挥，工程师和创业者在人才吸引上与招聘人员（的能力）一样平淡无奇
这是一个含有可以找出的所有影响因素以及各自在预测吸引率中不同重要性的图表。这些值来自于对最具有统计意义的因素进行逻辑回归分析。Y轴代表在回归中系数的标准值。它用-1到1的分值来表示这些因素在预测候选人对一个机会是否感兴趣的权重。在X轴之下的矩形条表示该因素有负面影响。注意在本文中的所有图都是互动的（译注：在译文中不能互动，是因为截图。以下类同），所以你可以做其他有趣的尝试。
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这些结果需要一些解释，那么下面我发掘到一些更有趣的结论。
Pay People What They’re Worth | 依照他们的价值给出薪资
在影响一个候选人是否对一份工作感兴趣的所有因素中，最初的薪资水平有最显著的影响。我们使用的特定衡量标准是雇主起初给出的薪资除以工程师的薪资期望。换句话说，薪资水平能在多大程度上满足工程师的薪资期望。一个正相关表明最初的薪资水平超过预期越多，得到肯定的答复的可能性越大。这是毋庸置疑的。
可能性有多少呢？假设最优薪资是120000美元，在这个数值上有45%的面试吸引率。当这个薪资降低到110000美元结果这个吸引率为34%。上升到130000美元则吸引上升至54%。对于一个期望120000美元工资的工程师，如果增加一万美元的薪资，将导致吸引机率提高20%，相反减少一万美元的薪资支付将导致吸引机率降低25%。换句话说，几乎没有人愿意减薪10000美元。有趣的是，假设给出160000美元的薪资只有75%的吸引率，因为候选人往往会由于职位太高而拒绝聘用。候选人知道他们的价值，并且他们不愿意降低身价。在一个竞争激烈的市场中，期望有人接受减薪是不合理的。下面的图表显示了这个影响是如何被实际印证的——记住75%的offer都在工程师工资的20%（浮动）区间。
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一旦一个候选人的工资已经得到满足，他们将基于一个公司的优点做决定。正如你在下面可以看到的，在不加入一家公司的影响因素中，对公司价值观缺乏兴趣是其他原因的两倍。薪酬是一个客观的衡量标准，封装不仅有经济实力的企业在提供，而且他们多么需要你的技能。我相信如果有一种方法可以去量化，“多么有趣的项目，你愿意参与工作”，“多么优秀的人，你愿意与其共事”，“你可以产生怎样的影响”等等，那么这些数字将像现金一样重要。
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值得注意的是在最初的聘用意向中讨论薪资问题可以节省候选人和招聘人员的时间。没有必要在面试中花时间去发现一个与期望薪资50000美元的差异。
Personalization | 个性化
作为一名招聘人员，出于职业的本能我会定期的发送冷漠的电子邮件。然而我曾经是一名工程师，所以我发自内心的鄙视招聘人员的垃圾邮件。为了防止认知失调侵蚀我的大脑，我想了解怎样个性化是足够的。为了测试怎样个性化会影响到吸引率，我把招聘信息分成了3类。
1. Not personal at all. 完全无个性
这个信息可能已经发给过平台上任何符合职位条件的人并且仍然是有意义的。例如：
2. Somewhat personal. 部分个性
这个信息提到一些关于你很容易识别的事情，并且可以更好地匹配到招聘的公司。例如：
还有下面这样的：
3. Totally personal. 完全个性
这个信息显然是为你而写，你如同美丽雪花独一无二。这个信息可能会深度讨论你过去的工作或者为某种原因提及一些你可能因感兴趣的项目，又或者在谈论公司愿景时，唤起你的特殊感觉。我们不会特意编辑发件人的信息，因为在邮件中消息本身作为点睛之笔才是恰到好处的。例如：
不管是这篇文章的标题阅读近8000条信息还是为它们的个性化程度打分，这些显然都是难以实现的。为此我写了一段小脚本，对少于60个字符的内容用最小距离算法进行归类。（包括所有收件人和发件人的姓名），那些超过限值的消息。我会浏览后手动打分。
首先，这是所有信息中个性化的分布（N=7818）：
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正如你所看到的，绝大多数的信息实际是信件形式，并且令人惊讶的是几乎没有真正个性化的信息（高达0.76%-0.8%）。
那么做了多少个性化的事情呢？结合上文，整个平台的平均吸引率约为49.6％。下面是按照个性化程度对吸引率进行的分类：
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图表中真正令我吃惊是添加一些个性化似乎没有带来任何影响。事实上，完全无个性化和部分个性化对于吸引率的影响是相同的。换句话说，这样的介绍只会得到诸如“啊！我看到你在Local Good College就读过，我们的创始人也是，而且还参加了Local College 的运动队”这样的礼节性回复；或者只是随意提到上一家雇主或参加过的项目，也会得到类似的回答。而另一方面，在平台上真正的个性化信息有73％吸引率。
不幸的是，总共只有60真正的个性化信息，可能是因为花时间写一些独特的东西真的很难。如果你自己不是一个工程师，知道应该说些什么也是很困难的。为此我打破了个性化的层级不管它是来自一个招聘者还是工程师/创始人。或许这并不意外，与工程师和创始人相比，更多的个性化信息来自于招聘人员（人均）。
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令人意外的是信函形式的绝对数量像DID来自工程师和创始人消息一样。事实上，工程师和创始人发送的信息85％以上都是信函形式；更令人惊讶的是因为这些群体也是经常收到以这种信息的人。
基于这些发现，看来如果你足够了解主题，投入一点努力使信息真正的个性化很可能是值得的。在现实世界中这是相当难做到的，一个候选人的信息如果确实存在互联网上的话，可能散落在互连网的各个角落。在一个类似Hired这样的招聘平台上，某个候选费尽心思写了一个自我总结，谈论自己的兴趣，提供了一个简历，并且往往不止这些，比如一份GitHub简历。在招聘平台上，大部分做招聘的人也在实际从事产品开发，他们以这样的角色去谈论项目相关的内容，这样的个性化是值得费上一番心思的。
信息的来源
个性化尽管如此，我依然好奇不管信息来自于谁（招聘人员，工程师或创始人），会与吸引率有怎样的关系。为了控制个性化的干扰，我只关注了无个性化信息（N=6827）。吸引率的分布令人意外：
招聘人员：53％
创始人：49％
工程师：47％
换句话说，招聘人员的吸引率是唯一有统计学意义的并且招聘信息与工程师和创始人相比写的更好。我对这些结果感到非常惊讶，所以我做了一些调查。首先，让我们谈谈在什么情况下招聘人员可能会发送招聘消息。
随着公司的成长，创始人越不太可能自己做招聘。下面，你可以看到在企业创立的各阶段招聘信息有多少是来自于招聘专员：
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说到招聘者做或多或少的整体介绍是没有真正意义的，因为或许大公司已经有很大的声誉，正好有更多的招聘者做招聘广告，又或者可能支付更高的薪水。当我控制了这些因素，影响基本没有了，并且所有的吸引率几乎都是一样的，除了一些异常的招聘消息。这里有一个很好的例子。
是什么让信息做到比我的还要特别引人注目，但后来我看了同一等级非招聘人员的信息。
那么有什么区别？我认为秘诀在语气。招聘人员的信息听起来令人兴奋，它用热情弥补了在技术深度上的缺乏。换句话说，这样的：
另一方面，非招聘者的语言是生硬且带有试探性的。在不同的工作机会间切换也做的不是很好。也许这里的结论是，如果你不能做到个性化，你至少应该变的热情。我想在这里鼓励的最后一件事是网络招聘，但是如果到了紧要关头，为了你的利益最大化还是雇佣优秀的招聘人员，他们知道如何找到正确的目标。尽管如此，上述的招聘方式并不能代替与目标群体的真正接触，具备这样的经验会比那些一遇到陌生人就感觉不舒服，甚至有呕吐反应的人表现得更好。
于是在一天结束的时候，是什么使得招聘信息更有吸引力？是什么驱使工程师对某个机会感兴趣而不是其他？现在你可以做什么更好的吸引工程师对贵公司感兴趣？
如果可以的话，尽可能让招聘信息更个性化。谈论你从事什么工作，候选人已经做的事情与招聘内容有什么样的关系，你为他们在做一些事情的原因。攀亲带顾，人造的个性化不算在内。
即使是创始人的亲自招聘也并没有从本质上增加价值，除非他们是个性化的和有针对性的。
写好招聘信息是很难的，并且当工程师和创始人作为招聘人员，他们不一定比专职招聘人员做的更好。在另一方面优秀的招聘人员是更有价值的。专业的人与非专业的人相比，能够做出更多有吸引力的信息。
试图克扣优秀人才工资是不会让你有任何朋友。而且一开始就让薪资透明化，假设这些薪酬是有竞争力的，可能是一个更好的策略。
最后，我想做出一些感谢。与往常一样，感谢Statwing为这篇文章所做的必要的统计分析。如果你喜欢漂亮的，交互式的图表，请查看Plotly。非常谢谢来自Hired的Elliot Kulakow在SCIENCE上的帮助与美化。最后，感谢为这篇长文做校对的每个人。
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