Optimizējiet atlases procesu ar informācijas paneli

Pārskats

Computer var pārvērst haotisku vadītāju atlases procesu par strukturētu stratēģisko apspriežu telpu, lai veiktu vienu, ļoti svarīgu vadošā mašīnmācītas inženiera (Staff ML) pieņemšanu darbā. Tas izpēta katru kandidātu publiskajā tīmeklī, novērtē viņus atbilstoši obligātajiem kritērijiem, simulē atlases komisijas debates un izveido interaktīvu informācijas paneli, ko jūsu vadības komanda var izmantot, lai vienotos par galveno kandidātu Nr. 1.

​

Galvenais rezultāts

Computer apkopoja atlases uzdevumu un 12 cilvēku kandidātu sarakstu, pēc tam veica padziļinātu tīmekļa izpēti par katru kandidātu, savstarpēji pārbaudot personāla atlases speciālista piezīmes pret publikācijām, GitHub aktivitāti, prezentācijām un emuāru ierakstiem, lai atklātu trūkstošās stiprās puses un brīdinājuma signālus.

Tas izveidoja strukturētu novērtējuma lapu ar skalā no 1 līdz 5 izteiktiem vērtējumiem katram obligātajam kritērijam — pieredzei, lielo modeļu apmācībai, publikāciju vēsturei, PyTorch/sadalītajai apmācībai, reāllaika secināšanai un galvenajām inženierijas prasmēm — un automātiski atzīmēja septiņus kandidātus, kuri neizturēja vienu vai vairākus obligātos kritērijus. Pieci kandidāti izturēja prasības un pārgāja uz detalizētāku novērtējumu.

Šiem pieciem labākajiem kandidātiem Computer sintetizēja “atlases komisijas” skatījumu no trīs skatupunktiem: tehniskais dziļums, gatavība ieviešanai un komandas veidošana, skaidri norādot uz pretrunām, kur, piemēram, kandidāts bija spēcīgs arhitekts, bet vājāks kā cilvēku līderis vai ražošanas operators.

Tas sagatavoja skaidru sakārtotu sarakstu, kurā Alekss Petrovs (Alex Petrov) ir ieteikums Nr. 1, Vejs Čens (Wei Chen) ir labākais rezerves variants ar sabalansētu risku, savukārt Markuss Tompsons (Marcus Thompson) ir daudzsološs tumšais zirdziņš, un pamatojums ir saistīts ar iepriekšējo pieredzi, atlīdzības cerībām un noslēguma varbūtību.

Stratēģiskās apspriežu telpas informācijas panelis, ko tas ieviesa, ietver septiņas cilnes: vadības kopsavilkumu, kārtojamu kandidātu matricu, novērtējuma lapu radara un stabiņu diagrammu vizualizācijas, atlases komisijas debatu kartītes, pielāgotus interviju plānus trim labākajiem kandidātiem, konkurences izlūkdienu režģi, kurā katram kandidātam tiek salīdzināts Apex piedāvājums pret Tesla/Figure/DeepMind/Pi piedāvājumu, un Kanban stila procesa izsekotājs, ko izmantot CTO līmeņa atlases pārskatos.

Izvērst

Izvērst

Izvērst

Padomi

• Precizējiet atlases prasības un apjomu – Pievienojiet skaidru prasību formulējumu, piemēram: “Šim darbiniekam ir jāspēj būt par mūsu faktisko mašīnmācītas direktoru 18–24 mēnešu laikā; neiesakiet nevienu, kurš nespēj pilnībā vadīt bāzes modeļa ceļvedi no sākuma līdz beigām.”
• Ierobežojiet ārējo izpēti – Nosakiet robežas avotiem un aktualitātei, piemēram: “Prioritāti piešķiriet pēdējo 5 gadu darbam un augstākā līmeņa publikācijas un ražošanas sistēmas vērtējiet augstāk nekā vecākus akadēmiskos projektus.”
• Saistiet rezultātus ar lēmuma datumu – Dodiet Computer lēmumu pieņemšanas ritmu, piemēram: “Izveidojiet informācijas paneli un kopsavilkumus tā, lai tie atbalstītu lēmumu par virzību uz priekšu nākamās pirmdienas CTO atlases komisijā.”