想跳槽？来看看技术面试里的那些门道

众所周知，技术能力的评价技术求职者的重要的一项指标。但是，求职者的面试表现到底是如何被判定的呢？怎样的面试分数统计才能更加靠谱地衡量求职者的真实水平呢？美国的在线技术面试平台 interviewing.io 通过分析海量数据，给出了自己的答案。

1 为什么面试数据能进行对比分析？

面试官和面试者通过我们的平台进行沟通时，他们面对的是一个协作的编码环境，可以进行语音、文字聊天，以及通过白板来直接讨论技术问题。面试官通常来自不同的大公司，比如 Google、Facebook 或 Yelp，还有专注于工程的新兴公司，例如 Asana、Mattermark、KeepSafe 等。

每一次面试后，面试官会对面试者进行全面打分，包括其技术能力。技术能力的打分范围是 1~4 分，1 分代表“资质一般”，而 4 分代表“非常棒！”（你可以在这里看到反馈）。在我们的平台上，通常 3 分及 3 分以上就意味着这个面试者能力不错，可以进行下一轮面谈。

这时候，你可能会说，这听上去还不错，但也没什么特别的吧？很多公司都将这类数据收集在它们的渠道之中。而我们的数据与众不同的是：同一位面试者可以进行不同的面试，每次和不同的面试官或者不同的公司进行面试，这就可以进行一定程度可控的、有趣的对比分析。

2 为什么你的面试表现波动不稳？

我们的数据显示：同一个人在一次面试中的表现，其数据有相当大的波动，这很让人惊讶。请先来看一个图直观感受一下。在下图中，每个 ICON 代表一个参加了 2 次及 2 次以上面试的面试者的平均技术分数。Y 轴表示其表现的标准差，数值越大，代表这个面试者的表现越不稳定。鼠标悬停在图中每个 ICON，你可以深度研究面试者的每次表现。（数据来自 2016 年 1 月的 299 份面试，去掉了分数小于 2 的面试记录。）

面试表现的标准差和平均值

（回复关键词「面试」查看原文，可以体会鼠标悬停在图表上的动态效果）

正如你所看到的，大约25% 面试者的表现非常稳定，其余的却布满了整个图（即非常不稳定）。我们非常好奇，波动性是否随人的平均分数而变化。换句话说，是实力较弱的参与者比实力更强的波动更为剧烈吗？答案是否定的——当运行标准差与平均值回归，我们想不出任何有意义的关系（R2~ = 0.03），这意味着人们布满整张图（即非常不稳定），不管他们有多强的实力。

• 许多人至少得到一次 4 分也至少得到一次 2 分。
• 看一看较高分区域范围（3.3 分或者更高），变化是在合理范围内的。
• 看一看“平均”表现者（2.6~3.3 分），数据看上去就很混乱不定。

如果是我，需要根据这些数据作出一个决定，聘用哪一位面试者，就是管中窥豹了。那就好像是，欣赏墙上的油画，或者挑选酒窖里的好酒，甚至可能只是看到沙发的背面而已，太主观随意了。

正因如此，你可能会说，无论什么原因，这样来比较技术分数都是错误且幼稚的，至少有种情况，对同一个面试者，一个面试官可能打 4 分而另外一个面试官可能打 2 分。我们在本文的附录中探讨了这个问题。这个问题确实需要讨论。然而我们大多数面试官都来自非常有实力的工程品牌公司，为了确保品牌实力，他们不会改变面试者面试表现的不稳定性，也不会修改面试官的打分。

那么，真实生活中，你要作出决定是否要招聘某个人时，你可能需要尽最大努力避免两件事——错误肯定（错误地引进低层次的人）和错误否定（拒绝了你本应该招聘的人才）。大多数顶尖公司的面试范例指出，错误肯定比错误否定还要恶劣。这有道理吗？因为有足够多的渠道和人才资源，即使有很高的错误否定率，你还是会得到你想要的人才。但是，如果错误肯定率很高，你招聘了更低层次的人才，潜在地，在某种程度上，你也给你的产品、文化以及未来招聘标准带来了不可逆的损害。当然，公司为整个产业设置的招聘标准和方式，看上去是有很多的渠道且源源不断的人才资源。

然而，优化高错误否定率的弊端，会给现有的工程招聘标准带来危机。目前典型的招聘案例是否给出了足够的信息？或者说，基于对人才如此大的需求，是否错过了有资质的人才，仅仅因为我们管中窥豹？

那么，抛开苍白夸张的说教，考虑到面试者表现的不稳定性，一位优秀的面试者在一次面试中可能失败的原因是什么呢？

3 面试失败的原因，源于你的表现

接下来，你可以看到整体接受面试人群的平均表现的分布图：

面试者平均技术表现分布图

要计算出一位给定平均分数的面试者面试可能失败的几率，我们必须做一些统计工作。首先，基于面试者的平均分数（近似 0.25），我们把面试者分成几组。然后，对每一组，我们计算出他们失败的可能性，即得到 2 分或者更少的分数。最后，为了让围绕着起始数据集的工作量不那么大，我们重新采样了数据。在重新采样的过程中，我们把一个面试结果当作一个多项分布，或者换言之，假设每个面试者都是一个加权的 4 面骰子，与所在的组群相对应。然后，我们再扔几次骰子，给每一组创建一个新的“模拟”的数据集，然后用这些数据集计算出新的失败概率。下面，你会看到 10000 次重复这个过程的结果。

用平均分数模拟的面试结果

如图所示，上面的分布彼此重叠。这很重要，因为这些重叠告诉我们，这些分布组可能没有显著差异（例如 2.75 和 3 之间）。当然，随着更多海量的数据，每组之间的轮廓可能更加明朗。另一方面，如果需要大量的数据来检测失败率的差异，这可能表明，人的行为在本质上是高度可变的。在完成这些之后，我们可以非常肯定地说，低端光谱（2.25）和高端光谱（3.75）之间有显著差异，但居于中间的人的状态，还是混乱不定。

然而，使用这些分布图，只能计算出得到某个平均分数的面试者会失败的概率（参见下面阴影区域 95% 置信区间）。而整体素质很强的人（例如平均值~ = 3），可能会搞砸技术面试，高达 22%。这一事实，表明了面试过程肯定还有改进的余地，同时也使频谱中间模糊区域更大（即看不清楚状态的人会更多）。

平均分数对应的面试失败概率

4 面试结果，真的是一锤定音？

通常，一想到面试，就会想到那些可重复的结果，可以得到关于面试者足够多的资历信息。然而，我们收集到的数据，虽然它可能很薄弱，却给出了一个截然不同的结果。而且，这个结果与我以往作为一名招聘人员的经验相一致，并且这些看法在技术社区中也是存在的。

Zach Holman 的 Startup Interviewing is Fucked（译注：《创业公司不切实际的面试工程师的方法》一文）认为：面试过程与亟需人才的工作是脱节的。TripleByte（译注：也是美国的一个技术招聘平台）通过观察自家的数据，也得出了类似的结论。最近，rejected.us（译注：一个分享用户面试失败经历的平台）也得出关于面试结果不稳定的更深刻的表述。

我绝对相信，许多曾经被 A 公司拒绝的人，会在另一次面试中表现得更好，最终以人格魅力结束面试，6 个月后被招入 A 公司。尽管每个人都付出最大努力，但是招聘流程陷入了一个怪圈，混乱不定、随机且糟糕。

是的，技术面试本身就是失败的，它没有为面试案例提供可靠的确定性信息，这当然有可能。算法面试是一个热议的话题，我们很感兴趣。特别让我们兴奋的一件事是，跟踪面试表现作为面试的函数类型，我们得到平台上越来越多不同的面试类型 / 方法。的确，我们的长期目标之一是，真正挖掘数据，看看不同的面试风格，以及写出重要的数据驱动语句，哪一种技术面试会给出最有力的信息。

然而，与此同时，相比这样一个重要的决定仅仅基于一次任意的面试，我会认为利用整体表现更有意义。整体表现，一方面可以帮助纠正异常不佳的表现，一方面也可能不小心淘汰那些最终在面试中表现很好的人，或随着时间的推移，淘汰那些仅仅记住 _Cracking the Coding Interview_（中文版：《程序员面试金典》）的人。我知道，像这样不严谨地收集整体表现数据，整体表现并不总是有效的。但至少，在这种情况下，只要面试者的表现勉强合格，或他们的表现与你所期望的大相径庭，那么就再做一次面试，或许能发现些许不同的特质，然后再作出最后的决定。

5 为什么面试的原始分数有说服力？

你们会充满疑问，使用原始分数来评估面试者，这肯定会有一些很明显的问题。我们现在来讨论一下。问题是，即使面试官可能是高级工程师级别，经验很丰富，原始分数仍只是由反馈组成，他们不会修正面试官的严格标准（例如，一个面试官给 4 分，而另一个面试官给 2 分），也不会适应面试技能的变化。在内部，使用一个更复杂的和全面的评级系统来确定面试技能，如果可以表明，原始分数与计算出来的评级紧密关联，那么，相对地使用原始分数，我们不会觉得不好。

我们的评级系统的工作原理是这样的：

1. 基于每个反馈项的加权平均，为每次面试创建一个分数。
2. 针对每位面试官，我们使用这个分数，对他们面试的每位面试者进行互相比较。
3. 基于比较结果，使用贝叶斯排名系统（Glicko-2 修改版本），为每位面试者评级。

因此，每个人只能与同一位面试官面试的其他人比较，仅仅基于分数而排名。这意味着，一位面试官的分数从来没有与另一位面试官的分数直接进行比较，所以我们就避免了面试官严格标准的不一致问题了。

话又说回来，为什么我要提起这个？你们都是聪明人，你可以分辨，哪些人已经完成了面试题，哪些人还在假装做数学题。在做所有这些分析之前，我们想确保我们相信自己的数据。我们已经做了很多工作来构建一个可信的评级系统，与原始编码分数关联起来，来看看它们在决定实际技能上是如何强大。

原始技术分数的可靠性

这些结果非常有说服力。虽然，还谈不上能够完全依靠原始分数，但足以相信原始分数是有用的，可以近似确定面试者的能力。

本文作者为著名的人力资源专家 Aline Lerner，已获其授权。感谢 InfoQ 编辑 Cindy 的精心编译。