不要公开职位推荐
摘要
这篇博文认为,公开职位推荐计划会导致候选人收到垃圾信息,并降低推荐质量,因为推荐人可能并不了解候选人,使得过程更像候选人搜寻。
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缓存时间: 2026/09/17 21:15
# 不要公开职位内推
来源:https://blog.melashri.net/micro/public-job-referral/
我目前正处于求职阶段,因此会收到一些招聘邮件。最近,我开始注意到一种略有不同的消息。
我在Hacker News的"谁想被雇佣?"板块发布了一条简短的自我介绍:涉及物理学、C++、CUDA、GPU编程、机器学习,以及近期围绕大语言模型推理的一些工作。
不久之后,有几位不同的人联系我,都提及同一个高级软件工程师职位。他们的消息都提到了我背景中的某些具体内容,但最终都指向同一家公司,并且每人提供了不同的内推码。
招聘广告显示,成功内推的奖金是1500美元。这笔奖金只有在候选人通过该内推成功入职后才会发放,因此这并非抱怨"每投一次简历就能获得报酬"的现象。
问题在于,当内推计划公开化时,这种激励机制会产生什么效果。
我并非该职位的明显匹配者。我即将完成博士学位并转向工业界,而该职位明确要求高级经验。虽然我有部分相关技术重叠,但我不会将自己描述为该职级所暗示的那种经验丰富的资深工程师。
几位互不相识的人独立研究我的经历后,竟一致认为我是同一高级职位的出色候选人——这种可能性不大。更合理的解释是,我的帖子(连同该板块的其他发言)被通过关键词检索。我看起来似乎有些匹配,而给我发消息的成本远低于赚取1500美元奖金的可能性。
这些消息也容易大规模个性化处理。大语言模型可以生成提及我物理学、CUDA或大语言模型推理背景的信息,而发送者除了这些关键词外可能对我一无所知。
我并不特别责怪联系我的这些人。从他们的视角来看,这是对公司设置的激励机制做出的理性反应。但从候选人的角度来看,结果就是垃圾信息:收到数条陌生人的主动消息,每条都试图在我最终被录用时获得内推奖励。
传统内推通常包含一定信息量。推荐人了解候选人、曾与他们共事、见过他们的工作成果,或至少对他们足够了解,可以说"我认为这个人值得接触"。
而在此案例中,推荐人可能除了一条公开评论和几个匹配的关键词外,对我一无所知。内推码主要决定了如果我被录用谁能获得奖金。它并未说明推荐人凭什么有资格推荐我。
这未必是不诚实的。这更接近于候选人搜寻,而非个人内推。
公司也需承担成本。公开内推计划可能带来更多联络和申请,却未必能产生更优质的候选人。招聘人员需要过滤更多噪音,候选人收到更多半个性化的消息,而内推本身传递的信息量却减少了。
公司完全可以合理决定为成功招聘支付1500美元奖金。问题不在于奖金金额大小或是否与录用挂钩。问题在于,将这笔奖金开放给任何愿意向公开资料发送陌生邮件的人。
当推荐人被要求对被推荐者有所了解时,内推机制才能更好发挥作用。广泛的候选人搜寻可以通过招聘人员、招聘平台、社区和广告来实现。
一旦内推计划变成一场关于归属权的公开竞争,候选人就不再将其视为推荐。他们只会将其视为垃圾信息。
所以,请不要公开职位内推。
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