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大数据招聘，有多靠谱？

人力资源管理方面的专家、加州大学洛杉矶分校的教授大卫•列文（David Lewin）说，问一个人能做到什么是一个重要的问题，而问他能不能和其他人一起完成也同样重要。列文博士说，预测一个人在一个组织中有何表现，最可靠的 方法便是让已经在那里工作的人进行推荐。现任员工了解公司文化，而且推荐不好他们自己的名声和工作环境也会受牵连。耶鲁大学管理学院最近利用大数据进行的 一项研究细化了现有认识，员工推荐是招到好员工一个好方法，但这种方法往往在推荐人本身工作效率很高的情况下效果显著。

在列文博士看来，他很怀疑算法能彻底取代一名可靠雇员的恰当推荐。

镀金公司的客户里有一家叫Square的 公司的业务是做移动支付系统。像其他许多高科技企业一样，Square也在大肆招人，该公司的人力资源总监布莱恩•鲍尔（Bryan Power）在硅谷打拼多年，根据他的说法，现在对于优秀人才的竞争跟dot.com热潮那会儿一样激烈。

“斯坦福出来的或在谷歌工作过是一个极好的指标”，鲍尔说。“他们有名是有道理的。”但这些种子人选有的选项很多，他们不一定选择Square。“我们需要在更大的池子里撒网，”他说：“而这就是镀金公司在做的事情。”

镀金公司的技术为Square找出了一些 候选人，但目前还没有签下来的。鲍尔先生说镀金公司的算法给出的是一个泛化的编程分数，与Square要来填补职位空缺的要求不是那么具体。“镀金公司对 谁有能力有它的看法，但事情并不是那么简单，”他说，同时表示Square正在和镀金公司洽谈优化模型。

尽管目前来说用处有限，但鲍尔表示，镀金公司在做事情是一个大事件的开始。如今，年轻的工程师更多地在网上发布他们的工作成果，参与开放源码工作，提供更多可用来挖掘原石的数据。“这全都是为了发掘未被发现的人才，”他说。

德赛说，多明格斯在镀金公司工作了8个月，已经证明了他是一个有才华的程序员。但他也表示，多明格斯“有时候要竭力才能在一个结构化的环境中工作”。当他坐在电脑前，同事都尽量不去打扰他。

在会议上，多明格斯会踊跃发言。他比以前更快活，他说，“只要我能在搭建系统的过程中有发言权”，要不然就又成了一个他只能遵从的系统。他还小小地抱怨了公司的扩张，在过去6个月中镀金公司已经从10个人扩大到40人，添加了管理层和官样文章。

“事实是，我的性格就是要按照自己的方式做事，最终我难免要自己开公司，”多明格斯说。不过，他又立即补充说：“我很感激和敬重公司给我的机会，我很清楚他们因为我的能力雇佣了我。对此我将永远心怀感激。”

明博士说，多明格斯这个年轻人是一个伟大的发现，同时也是一个未知数。当然，他只是一个例子，既不能用于支持也不能拿来反驳这种新的方法。

“他总是带着那种独行狼的作风，”明博士说。“初期还好，但后来可能会变得很难说。”

算法在测量它可以测量的东西上面表现出色。它算准了多明格斯与电脑打交道的能力。还不确定的，是从长远看，他将如何使用他的天赋与人一起工作。