Эволюция «машины по воспроизводству талантов» Google
Однажды, когда мы собрались на заседание совета директоров Google, Пол Отелини, глава Intel и член нашего совета, сказал в заключение: «Особенно впечатляет то, что ваша команда сумела построить первую в мире машину по воспроизводству талантов. Вы создали систему, которая не только умеет нанимать выдающихся людей, но и растет вместе с компанией и становится лучше с каждым поколением». Услышав это, я почувствовал себя марафонцем, который добрался до финиша и рухнул наземь с чувством глубокого облегчения.
Был апрель 2013 г., и за предыдущие два года Google выросла более чем на 10 тыс. человек. Получается, что каждый год к нам присоединяются около 5000 человек. Для этого мы ежегодно рассматриваем 1–3 млн кандидатов, которые подают заявления о работе, и получается, что компания нанимает около 0,25% из них. Для сравнения: в 2012 г. Гарвардский университет принял 6,1% кандидатов (2076 из 34 303 человек). Туда очень трудно попасть, но, выходит, в 25 раз проще, чем получить работу в Google.
Все началось с основателей
Ларри и Сергей при содействии Урса Хольцля (один из первой десятки работников Google, ныне наш старший вице-президент по технической инфраструктуре) заложили основы системы рекрутирования Google. Вначале было желание нанимать только самых смышленых. Позже мы доработали процедуру, потому что интеллект сам по себе не добавит творческой жилки и не сделает командным игроком. Но все же нам было с чего начать. Как объяснял Урс, «у меня был очень маленький опыт работы — небольшой стартап, всего семь человек в компании; потом нас приобрела Sun, и команда быстро выросла с семи человек до примерно 50, вот только эффективность стала ниже, чем прежде. Все потому, что большинство недотягивало до нужного уровня. А компании они стоили больше, чем приносили, так что было бы намного лучше, если бы мы работали командой из 15 человек — но действительно блестящих. Я боялся, что если Google наберет 50 инженеров, то производительность будет ниже, чем с десятью».
Основатели понимали, что важно нанимать сотрудников коллективно, и порой проводили собеседование вместе, усевшись за стол для пинг-понга, который был размером в два раза больше нашего единственного стола для
совещаний. Интуиция подсказывала им, что если проводить собеседование
в одиночку, то неизбежны ошибки. Эта подсказка интуиции позже получила документальное воплощение в исследовании 2007 г. «Мудрость толпы», о котором пойдет речь ниже. Даже Сьюзен Войцики, хорошо знавшая Ларри и Сергея еще с тех пор, как владела гаражом, который они арендовали под первый офис Google, должна была пройти собеседование, чтобы занять должность первого руководителя по маркетингу. Очень важно, что они инстинктивно умели придерживаться стандарта объективности. Это значило, что есть один интервьюер, который принимает главное и окончательное решение на основании указанного стандарта. Сегодня эта обязанность разделена между двумя группами старших сотрудников: одна занимается кадрами в области управления продуктами и инжиниринга, другая — продажами, финансами и остальными должностями. Но у нас есть одна последняя инстанция для каждого — да, каждого! — кандидата: наш глава Ларри Пейдж.
Единственная задача двух упомянутых групп — обеспечить соблюдение планки качества, установленной основателями. Когда вы создаете компанию или команду, то знаете точно, кого хотите нанять: человека с высокой мотивацией, умного, интересного и увлеченного вашим новым предприятием. Первые несколько человек, которых вы наймете, будут отвечать этому стандарту. Но они уже не станут придерживаться того же стандарта, что и вы. И не потому, что сами плохи или некомпетентны, а потому, что иначе понимают, кого именно вы хотите найти. Каждое поколение нанятых сотрудников окажется из-за этого чуть хуже предыдущего.
Компания будет расти, а вместе с ней — и побуждение нанять приятеля или ребенка нужного клиента, чтобы помочь им в жизни или укрепить отношения. И почти всегда это будет компромисс в отношении качества. Как результат, вы будете все дальше отходить от привлечения звездных кандидатов, как в те времена, когда вы были маленькой компанией или командой, к найму крупной компанией средних работников.
В былые времена: изумительные сотрудники, но черепашья скорость
До 2006 г. гуглеры испробовали все в деле поиска кандидатов. Мы применяли традиционную тактику, например, давали объявления о вакансиях на сайтах вроде Monster.com. Тактика работала, но не совсем. На одного принятого кандидата приходились десятки тысяч, которым пришлось отказать*. Мы тратили многие часы, отделяя зерна от бурного потока плевел. Как и все, мы проводили проверку рекомендаций и послужного списка. Но мы, кроме того, создали систему отслеживания кандидатов, чтобы сравнивать их резюме с резюме гуглеров. Если находилось пересечение — скажем, вы учились в одной школе и в одно время с нашим гуглером или работали в одно и то же время в Microsoft, — то гуглер часто получал автоматическое сообщение с запросом о том, знает ли он вас и что о вас думает. Идея заключалась в том, что почти всегда кандидат предоставляет о себе только блестящие отзывы и такие «закулисные» отклики будут более честными. Такой подход должен был выявить тех, кто, образно выражаясь, подлизывался к вышестоящим и пинал не добившихся успеха**.
И эти сведения, и многие другие собирались в одну большую папку в 50 и более страниц на каждого кандидата, а затем комиссия по найму все это изучала. Комиссий было много, и в каждую входили люди, знакомые со спецификой вакансии, но напрямую с ней не связанные. Например, комиссия, занимавшаяся вакансиями по онлайн-продажам, состояла из специалистов по продажам, но в нее не входил менеджер по персоналу или
* Весной 2012 г. мы начали использовать алгоритмы лучшего соответствия кандидатов и должностей. К середине 2013 г. эффективность процесса рекрутирования достигла 28% (на каждую тысячу кандидатов приходилось на 28% больше нанятых, чем раньше).
** Эту фразу впервые произнесла Роос Вонк, профессор университета Радбоуд в Нидерландах. В своей работе, замечательно озаглавленной «Эффект раболепия. Подозрительность и нелюбовь к тем, кто заискивает перед вышестоящими» (The Slime Effect: Suspicion and Dislike of Likeable Behavior Toward Superiors // Journal of Personality and Social Psychology, 1998. Vol. 74, No. 4. Pp. 849–864), она обыграла датское выражение: «лизать тех, кто выше, и пинать тех, кто ниже». В ее работе были описаны несколько экспериментов. Целью первого было продемонстрировать, что люди, которые ведут себя так, «а) чрезвычайно нелюбимы и б) славятся своим подхалимажем».
кто-то из тех, кому предстояло напрямую работать с кандидатом. Так соблюдалась объективность.
Мы заключали договоры с рекрутинговыми компаниями. Но им былотрудно понять, что именно мы ищем, поскольку мы желали получить скорее «толковых универсалов», а не экспертов. Компании были просто-таки заинтригованы тем, что мы предпочитали взять кого-то умного и любознательного, а не специалиста, который в точности знал, что нужно делать. Такая путаница доводила до стресса, когда мы настаивали, что будем плтить только за успешных кандидатов, а не комиссионные за ангажирование, как поступало большинство их клиентов. И это еще не все. Мы требовали проводить десятки собеседований, отвергали более 99% кандидатов и к тому же, как правило, предлагали зарплату ниже, чем эти кандидаты получали на своей нынешней работе.
Мы пробовали разные сумасшедшие штуки. В 2004 г. мы вывесили в Кембридже и на 101-м шоссе в Калифорнии рекламные щиты с загадкой в виде криптограммы в надежде, что любопытные и амбициозные компьютерщики ее решат. Вот этот щит.
первое простое число
из 10 цифр в последова-
тельности знаков после
запятой константы
e
Рекламный щит с криптограммой 77.
Тот, кто правильно решал ее*, получал ссылку на сайт со второй загадкой.
* Если вам интересно, ответ — 7 427 466 391.
Поздравляем. Вы перешли на уровень 2.
Пройдите на сайт www.Linux.org и введите Bobsyouruncle в качестве логина, а решение уравнения — в качестве пароля.
f(1) = 7182818284
f(2) = 8182845904
f(3) = 8747135266
f(4) = 7427466391
f(5) =
___________
Вторая загадка © Google, Inc.
Тот, кто смог решить вторую загадку*, видел вот что.
Наши поздравления.
Отличная работа. Вы прекрасно справились. Мазл тов. Вы находитесь в Google Labs, и мы рады вас видеть.
Создавая Google, мы поняли: найти то, что вы ищете, будет проще, если оно само вас ищет. А мы ищем лучших инженеров в мире. И вот вы здесь.
Как вы можете догадаться, каждый день мы получаем очень много резюме, поэтому разработали эту скромную процедуру повышения коэффициента «сигнал/шум». Мы приносим извинения за то, что отняли у вас столько времени, просто чтобы попросить вас обдумать наше предложение о работе. Надеемся, вы согласитесь, что дело того стоило, когда познакомитесь с некоторыми интересными проектами, которые мы разрабатываем сейчас. Ниже вы найдете ссылки на более подробную информацию о нашей деятельности. Но прежде чем вы погрузитесь с головой в проблемы машинного обучения и генетических алгоритмов, пожалуйста, направьте свое резюме по адресу problem-solving@google.com.
Перед нами множество инженерных проблем, которые, возможно, не имеют решения. Но если решения есть, то они могут изменить многое. Если нет, ну что же: все равно интересно попытаться. Мы готовы использовать ваш могучий блистательный мозг, чтобы выяснить это.
Некоторые сведения о наших текущих проектах:
• Почему вам стоит работать в Google
• Хотите интересную работу, которая важна для миллионов людей?
• http://labs.google.com
Награда за решение обеих загадок © Google, Inc.
И каков был результат? Нулевой**. Щит вызвал шквал интереса в прессе,
но оказался пустой тратой денег. Кадровой службе пришлось работать с потоком резюме и запросов. Большая часть визитеров не справились с обеими
* Это десятизначные числа в последовательности знаков после запятой константы
e, сумма — 49. f(5) — 5966290435.
** В 2013 г. мы заглянули в свои кадровые записи и убедились, что так и есть. Хотя рекламный щит не помог никого нанять напрямую, но 25 нынешних гуглеров сказали, что по крайней мере видели его. Все они подумали, что это просто шутка. Вот что заметил один из них: «Загадки — это здорово, но повесить щит с длинной криптограммой вдоль автострады — не лучший способ рекламы». И небезопасный!
загадками. А поговорив с теми, кто справился, мы увидели, что тот, кто неплохо выступает в сольных состязаниях, не всегда может стать хорошим
командным игроком. И хотя победители состязаний — блестящие игроки, часто они умеют играть только на одном поле. Или привыкли решать задачи с конечными результатами и четкими решениями, не умея справляться с многозначными вызовами реального мира. Это одна из задач Google: мы ищем тех, кто умеет решать не только текущие, но и любые, пока неизвестные проблемы, которые, возможно, готовит будущее.
В процессе рекрутирования мы рассматривали кандидатов с разных точек зрения, считая, что одна-единственная даст неверную перспективу. Но кое-что из собранного нами не имело отношения к делу. Каждый кандидат должен был представить результаты теста на проверку академических способностей (Scholastic Aptitude/Assessment Test, SAT), оценки школьных экзаменов, если таковые имелись, и приложения к диплому колледжа. Когда я сам проходил собеседование, то не мог поверить, что Google хочет, чтобы я позвонил в свой колледж и представил выписки 13-летней давности. И это требование казалось еще глупее тем, кто окончил обучение лет 20–30 назад*.
Мы думали, что требование оценок и выписок — слишком грубый инструмент для выявления мозговитых парней. Кроме того, обнаружилось
разочарующе большое число людей, пытающихся мухлевать со своими документами. Но в 2010 г. проведенный анализ показал, что академическая успеваемость не дает возможности точно судить об успехах кандидата через два-три года после выпуска, поэтому мы прекратили требовать оценки и выписки, за исключением недавних выпускников.
В середине 2000-х интервьюеры могли задавать кандидатам любые вопросы на свое усмотрение, но никогда не следовали конкретной схеме, поэтому в их обратной связи часто недоставало интуитивного видения.
Отсутствие координации между интервьюерами означало также, что мы часто забывали спросить о чем-то особенном, поэтому кандидату приходилось возвращаться на повторное собеседование. Это оставляло у многих кандидатов неприятное ощущение. Пресса в те дни была переполнена ужасающими историями о принятом в Google порядке набора кадров: «Они обращаются с вами, как с расходным материалом...»78; «С грустью могу сказать, что отзывы о компании (или ее кадровой службе), ее бесцеремонности и грубости... НЕ преувеличены»79.
* Хотя мы всегда требовали школьные баллы и выписки, мы учитывали ограничения, о которых я расскажу в главе 5. Мы всегда пытались как можно разумнее подходить к оценке кандидата в целом.
Как вы уже, наверное, поняли, рекрутинговая машина двигалась как корова на льду. Процесс найма в Google мог занять полгода и больше, а кандидат мог выстрадать 15 и даже 25 собеседований, прежде чем получал предложение о работе. Гуглер мог провести собеседование с 10 и более кандидатами из сотен и тысяч, подавших заявление на одну и ту же вакансию, потратив 10–20 часов на интервью и написание отчета по каждому факту приема на работу. А теперь умножьте это на 15–25 собеседований на каждого успешного кандидата, и получите 150–500 часов рабочего времени на один факт найма. И это не учитывая время, потраченное рекрутерами, комиссиями по найму, членами руководства и основателями компании. Но если смотреть на ситуацию в ретроспективе, то дело того стоило. Рекрутинговая машина имела чрезвычайно консервативную конструкцию. Она была сосредоточена в первую очередь на том, чтобы избежать неправильных решений и не дать добро тем, кто в процессе собеседований производит хорошее впечатление, но потом работает неэффективно. Мы были готовы упустить двух отличных работников, если это помогало отсеять хотя бы одного неудачника. Маленькая компания не может позволить себе нанять того, кто окажется сплошным разочарованием. Плохие работники, как и плохие политики, оказывают отравляющее воздействие на всю команду, и понадобится много времени, чтобы их обучить или убрать из коллектива. Google росла
очень быстро, поэтому очень многое было поставлено на карту. Так что мы держали вакансию открытой, пока не находили точно такого кандидата, как надо. Эрик Шмидт сказал мне однажды: «Реальность такова, что есть несколько сотрудников, от которых тебе нужно бы избавиться. Но цель рекрутирования в том и состоит, чтобы не принимать таких на работу!» И мы надеялись, что комбинация наших строгих рекрутинговых планок и исключительного внимания к подбору кадров поможет успешно привлекать замечательных людей. Среди первой сотни нанятых нами сотрудников были люди, которые позже стали главами компаний (Yahoo и AOL), венчурными инвесторами, филантропами. Конечно, многие остались гуглерами и возглавили некоторые из важнейших инициатив компании. Cьюзен Войцики, например, руководила нашими проектами рекламных продуктов, прежде чем возглавить YouTube.
И теперь, 16 лет спустя, около трети из первой сотни принятых в компанию людей по-прежнему с Google*. Вообще-то редкость, чтобы первые
* Среди них — Салар Камангар, Урс Хольцль, Джефф Дин и Санджай Гхемават (наши вице-президенты и старейшие гуглеры), Джен Фицпатрик, Бен Смит и Бен Гомес (вице-президенты по инжинирингу), Стейси Салливан (вице-президент и руководитель по культуре), Мэтт Каттс (глава нашей команды по спаму и один из самых
сотрудники стартапов так долго держались в команде, — и еще реже эти сотрудники продолжают расти в личностном и профессиональном отношении после того, как штат компании увеличился с десятков человек до десятков тысяч.
Одна из причин, по которой мы так много внимания уделяем росту компании, — желание обеспечить достаточный объем замечательной работы для наших сотрудников. Ларри однажды сказал: «Если судить по числу сотрудников, то мы — компания средних размеров. У нас в штате десятки тысяч людей. Есть организации с миллионным штатом. Так что здесь, по сути, разница с коэффициентом 100. Теперь представим, что мы могли бы совершить, имей мы в 100 раз больше сотрудников». Он часто говорит гуглерам, что в будущем каждый из них сможет руководить собственным бизнесом размером не меньше, чем сегодняшняя Google, и при этом оставаться ее частью.
Итак, можно сказать, что система найма выполняла свои функции, но все же ей было далеко до того, чтобы называться «машиной по самовоспроизводству талантов». Когда в 2006 г. я пришел в компанию, было похоже, что каждый, с кем я встречался в Кремниевой долине, уже имел определенный (и болезненный) опыт общения с неумолимым гугловским кадровым молохом. Один программист рассказал мне о небывалом высокомерии гуглеров, проводивших с ним собеседование; брат моего агента по недвижимости получил от Google отказ, а неделю спустя ему позвонил рекрутер с предложением об аналогичной должности; официант в местной закусочной имел приятеля, который проходил собеседование в Googlе последние восемь месяцев. Даже сами гуглеры жаловались на то, какой долгой и суровой казалась им процедура найма, хотя все они сходились на том, что такой подход дает замечательное качество кадров.
Итак, у нас была очевидная проблема. Если процедура найма каждого сотрудника занимала 250 часов рабочего времени, а нам нужно было нанимать примерно 1000 человек ежегодно, то временные инвестиции составляли 250 тыс. человеко-часов. Другими словами, требовалось 125 человек, работающих полный день, чтобы нанять 1000 сотрудников. А ведь до 2007 г. у нас даже не имелось целевых показателей по рекрутингу. Задача была такая: нанять столько ярких личностей, сколько возможно. Поэтому мы продолжали привлекать сотни рекрутеров и тратить прорву рабочего
известных, популярных и блестящих мыслителей-гуглеров), Миз Макграт (руководитель команды, отвечающей за качество рекламных объявлений), Кришна Бхарат (создатель Google News и основатель нашего сайта в Бангалоре) и многие другие. времени наших гуглеров. Просто наша процедура найма была слишком затратной, занимала слишком много времени и казалась кандидатам слишком болезненной.
Иголки в огромном стоге сена: как найти лучших кандидатов среди семи миллиардов жителей планеты
И на заре нашего существования, и много лет спустя лучшим источником кандидатов были лица, рекомендованные нашими сотрудниками, — рефералы. С одной стороны, более половины сотрудников сами были такими рефералами. Но вот в 2009 г. мы увидели, что количество рефералов от действующих сотрудников снижается. Поскольку они стали нашим главным источником новых кадров, такая тенденция была весьма тревожной.
Самым легким и очевидным способом казалось повысить вознаграждение за успешных рефералов. Логика была такова: если среднестатистический гуглер привлечет семь рефералов, причем бонус за каждого составляет 2000 долларов, то, конечно, нам станут предлагать больше кандидатов, чтобы получить больше денег. Мы увеличили бонус до 4000 долларов, но число рефералов не возросло. Реферальный бонус никого особо не мотивировал. Когда я спросил гуглеров, почему они рекомендуют друзей и коллег, то был ошеломлен эмоциональным накалом ответов.
«Ты шутишь? Эта кампания лучшая! Я мечтаю, чтобы мои друзья здесь работали».
«Здесь отличные люди! Я знаю кое-кого, кто отлично впишется в команду».
«Я стал частью чего-то большего, чем я сам. Много ли людей могут сказать то же?»
Моей первой мыслью было: «Они тут что, все сектанты?» Но чем дольше я общался с людьми и изучал аналитику, тем больше убеждался, что мне никто не втирает очки. Люди искренне любили свою работу и хотели, чтобы и другие разделили с ними радость. Реферальный бонус вообще упоминался крайне редко. Реферальный бонус — внешний мотиватор. К числу других таких мотиваторов относятся общественное признание, повышение зарплаты, продвижение по службе, признаки высокого статуса и образа жизни. Они имеют иное происхождение, чем мотиваторы внутренние, рожденные вашим внутренним миром. Примеры внутренних мотиваторов — желание отплатить добром семье или сообществу, потребность удовлетворить любопытство, чувство гордости или достижения цели, которое возникает при выполнении сложной задачи.