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2023找工作地狱!凭什么选择雇你?

2023找工作地狱!凭什么选择雇你?

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作者@geniusroger2000
发布在一亩三分地

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一亩三分地网站从求职角度的体验文章很多,总体体验都是一个字“难”。我想从hiring manager的角度来分享下招聘市场的情况,也谈谈一些tips和对于职业发展的思考。

背景:在一家mid-late stage startup,整体行业在冬季,所以hiring以backfill为主。之前曾经不差钱,现在各种仰望LLM公司们的融资。

一些数据:这里的数据是从今年年初至今,包括PM,TPM,SW eng。

PM(junior/mid level)- 职位post以后一个周末600+ applicant,一周post下线,一个月之内fill

TPM(senior level)- post以后3天800+applicant,一周post下线,最终职位由于预算原因cut

SW eng (full stack,junior/mid level)- post以后1天1000+ applicant,2天post下线,面试中

SW eng (full stack,mid level)- post以后1周600+ applicant,面试中

SW eng (specialist,mid level)- post以后一周200+applicant,一个月多fill

SW eng (specialist,senior level)- post以后两个月,最近一个月150个applicant,还在面试中

数据应该不出大家意外,市场的确很难,特别是对于没有经验的人。但是senior和specialist招聘也没有比过去容易很多,最终发offer的candidates还是都能拿到multiple offers。

俗话说要“知己知彼”,我想分享下招聘的流程和看重的点,这样才能更好地有针对性准备。一般作为HM都会和recruiter一起制定职位需求,包括工作年数,技术关键字,目标公司或者组。这些都会反映在job posting上,所以投职位前仔细看一看,对于特别想去的职位对应着改改简历还是值得做一下的。之后,我个人会和HR一起过十几份简历,calibrate每个candidate的优势 弱势,是否会大概率符合我们的要求,建立一个hiring bar。

1000+简历是怎么筛选的?

由于recruiter彻底overloaded,我自己也参与筛选了100多份简历。每份简历会比较快地过一下,核心在于最快选择出大概率合适的candidates,强调precision而不是recall。倒也不是盲目相信符合下面要求的就是牛,只是能够提高找到合适candidate的概率。

主要关注点是:

年数。在candidate多的情况下,年数要求是最方便的一个filter。逻辑是:工作了这么多年,一些常识总是培养好了,可以快速上手。至少交流起来专业术语能在同一个频道。

技术关键字。逻辑是:能够看懂现在的code base,快速上手。

公司和学业背景。逻辑是:别人已经筛选过一波了,相信他们的bar和眼光。

(这里顺便吐槽下LLM为什么还没加到简历筛选里?可以用自然语言来分类简历。)

海投是不是一个好策略?

个人觉得不是。原因正如上面说的,在candidate足够多的情况下,很难会看到你的简历,看到了也未必能留下印象,最终反而是浪费时间。特别是不要去投明显不符合要求的职位。与其花很多时间海投,不如尽量找connection。比如校友,linkedIn recruiter,在公司工作的员工等等,能够让HR愿意花更多的时间去看你的简历,才是更优的时间投资。

当然可以理解有人因为身份的原因不得不短期找到工作。那也可以采取均衡的方法,合适的职位花力气找connection,如果能很快投一下的职位那就投一下,哪怕不是很符合要求。但如果既不合适,申起来也费力,那与其花时间回答网申问题,不如不投。

bar真的高了吗?

获得面试机会的bar高了,并且高了不少。筛简历是成本最小的filter,candidate人数增加对于这一步的影响最大。之前比如要求5年工作经验,因为投的人不多那3年也给试一试;没有直接相关的经验,那么沾边的也可以来看看;但现在完全可以按照job description的要求来,甚至把optional的当成required来看。

但是面试本身的bar个人认为并没有高太多,特别是最后onsite阶段。如果是之前tech screening,的确可以通过提升要求,进一步从大量candidate里筛人,所以general hiring的公司往往电面难度会提升。但对于onsite,从我的角度来说,不是要去找到所有candidate里最强的人,而是找到第一个符合我招聘需求,并且在局部区域(比如同时参与onsite的一批人)中最好的那个。所以没有太大动力去提高出题难度,吹毛求疵要求代码质量等等。大家不必过分迷信一定要刷hard,一定要bug free,不如能够补齐短板,或者增加其他长板。而且准备差不多了就上,等你hard都会了别人早就已经招完了。

如何增强简历?

上面说了,简历的目标就是“能够让HR愿意花更多的时间去看你的简历”,所以供需关系一定要明确。个人觉得是亮点的地方:突出关键字,往job description靠一靠。如果学校好就突出学校,公司好就突出公司,尽量让亮点显而易见。突出项目的scale,影响力,最终结果。

很多工作经验不多的朋友难点在于获取更多项目经验。个人觉得去上bootcamp的课目前难度已经无法通过简历筛选了;但其实有很多开源项目能够贡献。如果是我的话,1)先去了解市场里哪些技术需求更高(大概率是ML相关)。因为反正经验不多,学什么不是学。2)了解该方向的开源项目,把项目了解得和自己工作的codebase一样熟练 3)能上手,有实际的项目贡献。

招聘说完了来谈谈自己的想法,市场不好的时候都是反思自己策略的机会 -- 我也经常会想自己的竞争力在哪里,如何在非常差的市场里也能找到工作。分享下个人的思考,需要的话下次有空展开说。

connection。我个人觉得找工作并不是证明“你最优秀”,而是“别人碰巧知道你优秀,聊下来的确不错”。

background matters。在市场不好的情况下就是更强的signal,所以每步都尽量往上跳一跳是合理的做法。

specialist vs generalist。个人体验是先宽,后窄,再宽。“先宽”开始几年尽量接触不同的技术栈,找到自己的兴趣;“后窄”在senior / staff阶段成为某个方向的专家,最好要end to end pipeline熟练,这些技术积累会成为以后找工作的“矛”;“再宽”sr staff+需要更广的系统经验,或者management track需要融合非技术的部分。 

eng manager的竞争力在哪里。个人觉得市场下行的时候管理比技术更难找工作。一方面是公司不扩张,没那么多层级和管理需要,另一方面管理这种主观的东西要衡量好坏更难。结合上面说的,可能竞争力在于有reputation and connection;有强signal背书,比如大厂管理,名校MBA什么的,尽量往上面靠靠;mid management还是要以技术为基本。

(欢迎关注我的油管频道Emma Zheng,

关于职业发展,投资,生活)

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