写点什么

科技公司招聘大摸底:哪个公司面试最容易,哪个公司最爱给 offer?

  • 2019-08-30
  • 本文字数:4200 字

    阅读完需:约 14 分钟

科技公司招聘大摸底:哪个公司面试最容易,哪个公司最爱给offer?

我发现很多求职者都提出过同样的问题:有多大比例的求职者能够拿到 offer。而另一方面,招聘人员特别是招聘经理,也关注着类似的指标:在收到 offer 后,有多少求职者愿意接受?


毫无疑问,各家企业的人力资源部门都会非常关注这些数字。但据我所知,没有哪家企业愿意主动公开这类信息。于是我决定整理自己掌握的信息,通过 Glassdoor 上的资料汇总出大致可信的数字,得出的结论很有意思:


  • offer 发放比例最低的公司是 Yelp;

  • 对网上投递简历最不友好的公司是 Facebook;

  • 求职者最爱吐槽的公司是 Netflix;

  • Netflix 不招实习生和应届生;

  • 谷歌面试在求职者眼中难度最高,IBM 则最简单。


不过我要强调一点,由于存在以下干扰因素,我的信息源并不是百分之百可信:


  • 接受过面试的求职者在网上留下有价值信息的比例并不太高;

  • 在网上留下信息的人们,很可能是在面试当中遇到了非常糟糕的状况;

  • 相较于没能通过面试的人们,拿到 offer 的求职者们在网上发布信息的积极性更高;

  • 相较于拒接 offer 的人,接受 offer 的求职者们更乐于在网上发布信息;

  • 相较于高层求职者,基层求职者更乐于在网上发布信息。


但是,我觉得足够充分的样本量仍然能够在一定程度上消除以上的诸多干扰。另外,如果说所有的评论信息当中都存在类似的偏见,那么有可能这就不再是严格意义上的“偏见”,而更像是一种企业间的共性。

数据

我主要关注软件工程相关职位,包括软件工程师以及数据科学家等,具体涵盖初级以及高级岗位(不过大多数属于初级岗位)。对于每一轮面试,我都会收集以下信息:


  • 结果:没有 offer/拒绝 offer/接受 offer。

  • 难度:难度较低/难度适中/难度较高。

  • 体验:负面/中立/正面。

  • 面试:包括申请流程、面试流程以及面试问题等。


我剔除了价值比较有限的评论内容。我从 27 家主要科技企业处共收集到 15897 条评论,这些企业至少有 100 条评论与软件工程相关职位有关。从技术层面讲,面试资料可以来自求职者在面试过程中的任何时间点,不过本次调查使用的样本大多数由已经完成现场面试的求职者提供,因此我们的分析也将以此为基本前提。


以下是各家企业及其全部与软件工程师相关职位的汇总统计。评论数量似乎与每家公司的软件工程师岗位数量成正比。不出所料,目前规模最大的软件工程师雇主为谷歌、亚马逊、Facebook 以及微软。与其他 FAANG 公司相比,苹果与 Netflix 之所以相关评论较少,是因为:


  1. 苹果公司并不属于软件公司。

  2. Netflix 公司的规模相对有限(员工约为 6000 名,相比之下 Facebook 的员工达 40000 名)。


感兴趣的朋友可以点击此处查看各家公司各职能岗位的原始评论计数。



Glassdoor 软件工程面试统计当中,涉及的各主要科技企业。


关于这套数据集,首先需要强调的是即使针对同一家公司,不同职位的面试反馈也会出现巨大差异。例如,对于 Facebook 公司的数据科学家职位,只有 25.4%的求职者认为面试难度较高,但高级软件工程师职位的同一指标则为 36.4%。同样的,只有 51%的高级软件工程师求职者认为自己在面试当中获得了正面的体验,相比之下 69.5%的数据工程师求职者表示自己很享受整个面试过程。



之所以存在这样的差异,是因为不同的职位拥有不同的招聘流程(例如,高层职位往往更多通过电子邮件以针对性方式预约,而基层职位则更多依靠批量性质的校园招聘)、不同的期望以及不同的面试方式。某些企业会在各不同职位当中采用相同的流程,新员工在加入之后通过团队匹配流程找到最适合自己的职位;但大多数企业仍然委派各团队分别进行招聘,因此同一企业之内的不同部门也会对面试经历产生显著影响。


在继续阅读本文之前,再次提醒大家,评论当中可能存在大量偏见以及差异性因素。调查结果并非定论,仅供您参考。

面试结果

我个人最好奇的第一项指标,当然是 offer 发放比例与 offer 接受比例。



从图表中可见,有 18.83%的求职者拿到了谷歌发出的 offer;而在所有收到 offer 的求职者中,有 70%选择了接受。由于之前提到的评论信息偏见,我觉得实际接受比例应该要低得多。通过与我认识的招聘人员交谈再加上阅读在线资料,我认为统计得出的 offer 发放比例要比实际情况高一点,大约百分之几。例如有资料指出,谷歌的面试 offer 发放比例大概是 10%到 20%之间,而亚马逊则为 20%(请注意,这些信息同样来自互联网上的匿名人士)。同样的,offer 接受率接近 90%的情况也显然不太可信。招聘人员告诉我,如果能有 80%的求职者愿意接受 offer,那这支人力资源团队已经是神仙级别了。


offer 发放比例最低的十家企业都是互联网巨头包括 Yelp、谷歌、Facebook、Airbnb 以及亚马逊等。他们也是那种比较挑剔的用人单位。当然,这并不是说 offer 发放率较高的企业就不挑剔,只是其它企业会进行提前筛选,而且仅面试自己已经了解或者觉得很有希望的求职者。现场面试的成本很高,因此现场 offer 发放比例越高,相应的财务成本也就越低。


另外,offer 发放比例与 offer 接受比例之间也存在着很强的相关性。纵观全部 27 家调查涵盖的企业,其相关系数高达 0.81。如果我们只考虑至少拥有 300 条评论的企业(包括苹果、Uber、亚马逊、谷歌、微软、甲骨文、Yelp、思科、IBM 以及 Facebook),那么相关性还会更上一层楼,达到 0.89。这意味着 offer 发放比例越高,收益率就越高。道理在于,一旦求职者通过了这些科技巨头的面试,那么他们在面试其他企业时的成功率也会大大增加。因此,这些选择性较强的企业相当于在为求职者做背书,求职者们会借此与他们真正想要效力的企业进行劳资待遇谈判。

求职者来源

接下来我的研究内容是企业如何寻找求职者。在交流当中,每一位招聘经理都向我强调称,推荐是最重要的途径。但是确切的推荐数量取决于具体企业、职位以及角色需求。高级职位往往要比基层职位更重视推荐,具体原因包括以下几点:首先,基层推荐可能来自初级工程师,他们在判断好友的业务能力方面并没有特别丰富的经验;其次,高层职位往往承担更多领导责任,因此与文化契合度的重要性也更高一些。


对于基层职位,约有 10%到 20%的求职者来自推荐渠道,Uber 在这方面比例最高,接近 30%。在高级职位方面,推荐比例则明显更高。Salesforce、Uber 以及思科都有约 30%的推荐比例。考虑到走推荐渠道的求职者在总体数量上要远远低于其他渠道,因此可以看到,与随机申请者们相比,拥有推荐信的申请人成功拿下对应职位的机会要高得多。




在基层职位方面,面试参与者主要来自校园招聘。微软与甲骨文都有超过半数求职者是通过招聘会以及科技讨论等校园活动招募而来。谷歌、Faecbook 与 Airbnb 等热门互联网企业较少依赖校园招聘,但这部分求职者仍占全部数量中的 20%到 30%。这意味着大型科技企业仍将其大部分招聘活动集中在少数高人气院校身上(即技术常青藤联盟,包括斯坦福大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、多伦多大学以及滑铁卢大学)。来自这些学校的毕业生未来又会介绍自己的同学,最终形成强大的人脉圈,最终令各大科技巨头企业变成常青藤联盟校友会的延伸机构。


但我们也完全可以理解招聘人员采取这种筛选方式的理由。而对于那些未能考上顶尖工程技术学院或者根本没上过大学的求职者们来说,统计结果就相当令人沮丧了——如果你是其中之一,我个人的建议是请务必整理出一份强大而有说服力的技能组合,然后祈祷招聘人员能够恰好发现你的长处。


你可以多写点技术博文或者论文,为开源项目做贡献,参加黑客马拉松及编程竞赛;最重要的是,多多发布你的成果,让世界意识到你是一位多么了不起的软件工程师。约有 15%至 25%的基层职位求职者由招聘人员挑选而来;高层职位求职者的这一比例大致加倍。如果拥有多年的工作经验,但却缺少足够相关的技能/成果组合来吸引招聘人员,同时也拿不出推荐信,那就真的麻烦了。


如果其它办法都走不通,大家也可以选择那些对于申请者比较公平友好的企业。在这方面态度最积极的公司是 Twitter、亚马逊以及 Airbnb,其大约半数求职者来自在线申请通道。而网上投递简历最不友好的企业分别是 Facebook、微软以及甲骨文。

面试体验

几乎每一位未能通过面试的求职者都会抱怨几句,但这显然不能反映面试的真实体验。而且我们看到,有 60%的求职者认为面试体验比较正面。



作为一家以提供销售解决方案而闻名的企业,Salesforce 显然非常善于给求职者留下良好的印象。参加 Salesforce 面试的求职者给出了最高的正面体验比例。其他排名先前的企业还包括英特尔、Adobe 以及 SAP。而求职者们认为面试感受最差的两家公司,分别为 Netflix 与 Snap——报告正面体验的比例仅为三分之一。当然,这两家公司的评论也最少,因此此种结果也可能源自负面结果造成的偏见。



offer 发放比例与正面体验比例也有很强的相关性(0.75)。如果大家接受了 offer,当然更有可能报告正面的面试体验。而负面体验与 offer 发放率也确实表现出强烈的负相关性(-0.67)。



求职者的负面体验感越强,接受 offer 的可能性自然就越低。如果收到 offer 的求职者拥有正面的面试体验,那么接受 offer 的概率可高达 87.5%。但是,如果其体验比较负面,那么接受 offer 的比率将迅速下降至仅 33.8%。



一般来说,高级职位的求职者对面试流程的要求更为严苛。他们通常本身就拥有面试能力,因此希望面对更优秀的面试官。这可能也就解释了 Netflix 的面试体验为什么如此糟糕。不同于其他企业低于三分之一的高层职位面试比例,Netflix 只招聘高层职位——他们不招实习生,甚至不接受任何刚刚毕业的应届生。


面试难度

首先,我整理出了 Glassdoor 计算出的初始难度分数。根据这项指标,谷歌与 Airbnb 的面试在求职者眼中难度最高,而 IBM 的面试则最为简单。


但实际难度的统计要更为复杂。毕竟没能拿到 offer 的求职者可能更倾向于强调面试的难度,本次统计发现,offer 发放率与认为面试过难的求职者比例间,存在-0.49 的相关性。


求职者对各家公司的评价

我觉得最好是把关于各家企业的所有评论整理成字云,这样更直观也更好玩。我删除了评论当中的公司名称与位置,大家能猜出以下几幅图各自代表哪家企业吗?提示:谷歌、Netflix、微软、亚马逊。答案放在文章结尾处。



图一



图二



图三



图四


结论:由上到下分别是亚马逊、Netflix、谷歌、微软、


鸣谢:


感谢 Ben Krause、Miels Brundage、Larissa Schiavo、Karson Elmgren 以及其他几位不愿透露姓名的朋友为本文提供的帮助。


原文链接:


https://huyenchip.com/2019/08/21/glassdoor-interview-reviews-tech-hiring-cultures.html


2019-08-30 17:344598

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

Open WebUI大模型对话平台:适配Ollama的实践与探索

百度开发者中心

人工智能 大模型

天谋科技专家解析自动化领域正在经历的 IT 行业的老路

Apache IoTDB

聊聊Swift中的宏

珲少

长连接网关技术专题(十一):揭秘腾讯公网TGW网关系统的技术架构演进

JackJiang

即时通讯;IM;网络编程

智能制造领域智能问答系统

悦数图数据库

利用SEO服务器优化你的网站,获得更多曝光机会

一只扑棱蛾子

服务器

聚贤帮斩获“公益明星组织奖”,赵远峰表示将坚守公益初心

科技汇

文心大模型ERNIE-Tiny:轻量化技术的全面解读

百度开发者中心

人工智能 大模型

物联网浏览器(IoTBrowser)-整合机器学习yolo框架实现车牌识别

EquatorCoco

人工智能 机器学习 物联网

国际标准图查询语言 GQL 正式发布,悦数图数据库业界首家原生支持

悦数图数据库

智能调度|AIRIOT智能车队管理解决方案

AIRIOT

物联网平台 智慧系统 智能车队管理

多元 CPU 性能调优的技术挑战、产品设计和业务实践

百度Geek说

cpu 百度智能云 企业号 4 月 PK 榜 btune

芜湖等保测评机构有哪些?在哪里?

行云管家

等保 等保测评 芜湖

国密加密卡定义以及作用简单说明

行云管家

数据安全 国密 国密加密卡

生态短讯 | Tapdata 与 TDengine 完成产品兼容性互认证,打造物联网实时数据生态

tapdata

垃圾车的新用途:车外装摄像头,结合AI检查市容

算AI

人工智能 创业 AI 创新

Databend Cloud 正式上线腾讯云市场,加速挖掘数据创新价值

Databend

多高的学历才能轻松找到工作?这个热点有点扯吧~

王中阳Go

Go 面试题 大厂面经 求职面试 面试行情

从源码到实战:探寻App中的等待神秘力量,强制等待vs隐式等待

测试人

软件测试 自动化测试 测试开发

用户行为分析模型实践(四)—— 留存分析模型

vivo互联网技术

hive 数据分析 Clickhouse 留存分析模型

深入理解Transformer技术原理 | 得物技术

得物技术

架构 Transformer AIGC 企业号 4 月 PK 榜 注意力机制

容器化Java程序秒级弹性伸缩实践

HelloGeek

Java 容器 弹性伸缩

GaussDB(DWS)基于Flink的实时数仓构建

华为云开发者联盟

数据库 华为云 华为云开发者联盟 华为云GaussDB(DWS) 企业号2024年4月PK榜

开放签电子签章第一季度总结和第二季度目标

开放签开源电子签章

开源 电子合同 电子签章

华为云CodeArts IDE For Python 快速使用指南

华为云开发者联盟

云计算 华为云 华为云开发者联盟 华为云CodeArts 企业号2024年4月PK榜

[图数据库]gStore1.2在Ubuntu和Java环境下的安装与试用

alexgaoyh

Java ubuntu 国产化 图数据库 gstore

电商新宠:淘宝拍立淘API接口助力精准搜索商品信息

技术冰糖葫芦

API 接口 API 测试 pinduoduo API

科幻成真,未来已来!“2024上海智能机器人展会”大赏前瞻

AIOTE智博会

机器人展 智能机器人展 机器人展览会

LED显示屏品质受LED灯珠的影响

Dylan

性能 信息 LED显示屏 全彩LED显示屏 led显示屏厂家

科技公司招聘大摸底:哪个公司面试最容易,哪个公司最爱给offer?_文化 & 方法_Chip Huyen_InfoQ精选文章