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首頁精彩閱讀你覺得每次技術(shù)面試志在必得？數(shù)據(jù)可能要讓你失望了。
你覺得每次技術(shù)面試志在必得？數(shù)據(jù)可能要讓你失望了。
2017-04-21
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前言

一般來說，當(dāng)我們想到面試時，我們會想到當(dāng)中有有某種規(guī)律可循，有完全的準(zhǔn)備應(yīng)該能夠取得不錯的結(jié)果。不過，我們收集的數(shù)據(jù)證明事實并非如此。

我每天都看幾百場技術(shù)面試，原因在于幾年前，我和幾個合作伙伴共同創(chuàng)立了一個面試平臺——  interviewing.io ，通過這個平臺人們可以匿名地進行技術(shù)面試，并在此過程中找到工作。

因此，我可以看到同一個人在不同面試中表現(xiàn)的所有數(shù)據(jù)。在這些數(shù)據(jù)中，我發(fā)現(xiàn)了個人在面試中表現(xiàn)有很大的波動，這也讓我開始對單次面試結(jié)果的可靠性提出質(zhì)疑。

如何獲得這些數(shù)據(jù)

每當(dāng)面試官和面試者在我們的平臺上相匹配時，他們將在可協(xié)作的編程環(huán)境中通過語音，打字等進行交流，最終進入技術(shù)問題的面試。

這些面試問題一般是在電話面試中會遇到的關(guān)于后端軟件工程的問題。面試官一般來自 Google ， Facebook 和 Yelp 等大型公司，同時也有像 Asana ， Mattermark ， KeepSafe 等關(guān)注工程師方面的創(chuàng)業(yè)公司。

在每次面試后，面試官會對面試者進行評價打分，其中包括技術(shù)能力。技術(shù)能力得分為 1 到 4 分，其中 1 為“不怎么樣”， 4 為“出色！” 一般達到 3 分就是很不錯的成績了。


你可能會認(rèn)為這并沒有什么大不了的。許多公司都有這類面試數(shù)據(jù)。

但是我們的數(shù)據(jù)與眾不同之處在于：同一個面試者可以進行多次面試，每個面試都是與不同的面試官或不同的公司。這些整體的數(shù)據(jù)能有利于更全面的評估每個人的面試水平。

發(fā)現(xiàn)#1：你的面試表現(xiàn)很不穩(wěn)定

我們先從一些顯而易見的發(fā)現(xiàn)開始。

下圖可以看到，每個人形的圖標(biāo)代表在平臺上進行過 2 次或多次面試的個人平均技術(shù)得分。


y 軸表示面試水平的偏差值，該數(shù)值越大，表示面試的表現(xiàn)越不穩(wěn)定。

正如你所看到的，僅有約 25％ 的面試者的面試水平較穩(wěn)定，其余的面試表現(xiàn)都不穩(wěn)定。

但是值得注意的是，每個圖標(biāo)代表著平均值。反之你只能根據(jù)一個數(shù)據(jù)值做出決定。這就使事情變得不確定。

同時此圖表還有一個更直觀的版本，從中你可以更全面的了解每個人在每次面試中的表現(xiàn)。從中得到的結(jié)果是難以置信的。

例如：

· 很多技術(shù)評分為 4 分的人也得到過 2 分。

· 技術(shù)高分者（ 3.3 分及以上），仍然能看到分?jǐn)?shù)的波動。

· 技術(shù)評分一般（平均在 2.6 分到 3.3 分之間）的面試者的情況也很不明朗。

同時讓人好奇的是，是否發(fā)揮的不穩(wěn)定性會根據(jù)個人技術(shù)分?jǐn)?shù)的高低變化。換而言之，技術(shù)低分者是否比技術(shù)高分者發(fā)揮更為不穩(wěn)定呢？答案是否定的。當(dāng)我們對標(biāo)準(zhǔn)差與平均值進行分析時，并沒有發(fā)現(xiàn)任何相關(guān)聯(lián)系（ R 平方?=  0.03 ），這意味著無論技術(shù)水平有多高，每個人在面試時的發(fā)揮都是不穩(wěn)定的。

看了這些數(shù)據(jù)后，我不僅反思僅根據(jù)一次面試的表現(xiàn)就作出招聘決定，其可信度究竟有多高呢?

所以對于面試官來說，在現(xiàn)實中面試他人時，需要盡量避免兩件事情——錯誤的肯定（錯誤招聘到?jīng)]有達到標(biāo)準(zhǔn)的人）和錯誤的否定（拒絕本能勝任此工作的人）。無論哪種情況對于公司的發(fā)展都是不利的。

發(fā)現(xiàn)＃2：過去的表現(xiàn)會影響你某一次面試的發(fā)揮

根據(jù)以下圖表，可以看到所有面試者的平均技術(shù)評分的分布情況。


在已知其技術(shù)平均分的前提下，為了弄清楚該面試者在面試中失敗的幾率，我們還需做一些統(tǒng)計工作。

首先，我們根據(jù)面試者的技術(shù)平均分進行分類（每相差 0.25 分為一個類別）。接著計算每個類別面試者在面試失?。醇夹g(shù)得分為 2 分及以下）的可能性。由于我們的起始數(shù)據(jù)集不大，我們對數(shù)據(jù)進行了重新采樣。

然后，我們?yōu)槊總€類別創(chuàng)建一個新的“模擬”數(shù)據(jù)集，并使用這些數(shù)據(jù)集計算其面試失敗率。以下你可以看到重復(fù)多 次這個過程所得到的結(jié)果：


正如你所看到的，當(dāng)中的許多類別彼此重疊。這一發(fā)現(xiàn)很重要，因為這些重疊告訴我們，這些分類之間可能并不存在統(tǒng)計學(xué)上的顯著差異（例如在 2.75 分和 3 分之間）。

當(dāng)然，隨著更多的數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，不同組之間的差異可能會變得更加清晰。另一方面，如果我們需要大量的數(shù)據(jù)來分析失敗率的差異，那么也可能表明人們面試發(fā)揮在本質(zhì)上就很不穩(wěn)定。

雖然我們可以自信地說，頻譜的底端（ 2.25 分）與頂端（ 3.75 分）之間存在顯著的差異，但是對于介于兩者之間的面試者來說，差異還是很不明顯的。

通過以上分布情況，我們試圖計算不同分?jǐn)?shù)區(qū)間的面試者在單次面試中失敗的概率：


面試注定很不樂觀了嗎？

一般來說，當(dāng)我們想到面試時，我們會想到應(yīng)該有某種規(guī)律可循。不過，我們收集的數(shù)據(jù)說明事實并非如此。

很多人有類似的經(jīng)歷——在一次電話面試中被 A 公司拒絕后，但是因為在另一次電話面試中發(fā)揮出色，最終可能在六個月后又接到了 A 公司的電話。

盡管每個人都做出了最大的努力，但是面試過程中不確定性也在繼續(xù)。

但目前值得去做的是盡可能多的掌握不同類別面試的相關(guān)數(shù)據(jù)。事實上，我們的長期目標(biāo)之一就是通過深入了解這些面試數(shù)據(jù)，從而基于數(shù)據(jù)做出一些推論，探尋哪種類型的技術(shù)面試的成功幾率最大。

與此同時，我傾向于在面試中根據(jù)綜合表現(xiàn)做出判斷要比基于單次表現(xiàn)的意義更大。

綜合表現(xiàn)不僅能夠有助于彌補偶爾的表現(xiàn)不佳，而且能夠淘汰掉那些偶爾在一次面試中表現(xiàn)出眾的人，以及那些單純熟記程序員寶典的人。

我知道在現(xiàn)實中收集綜合表現(xiàn)能力的數(shù)據(jù)有一定難度。但是假設(shè)一個面試者的能力與你預(yù)期的差別很大，在作出最終決定之前，再給他們一次面試機會或者采用不同的角度考核是很有必要的。


原作者  Aline Lerner
編譯 CDA 編譯團隊
本文為  CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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