上帝视角数说招聘，用数据说话
上帝视角数说招聘
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LZ之前在startup给人力部门做过一些分析，当时能看到所有招聘后台数据。现在离职了公司也几经转手，把这些数据拿出来讨论一下，希望能帮大家量化找工作的难度并合理设置expectation。
范畴与背景
讨论范畴
本文主要讨论前司四个常见类型岗位的投录比、各招聘阶段的通过率，分别是SDE、PM、DS/DA、BizOps。
数据背景
数据来自于2021年1月到11月，当时正值疫情期间各司疯狂抢人（史称Great resignation），前司也在大力扩张（从21年初-100人到年底-400人），和今天这个裁员和缩招的大环境不可同日而语。因此数据和结论仅供参考，大家可以自行修正。
前司背景
前司是一家tech startup。21年初D轮融资，规模为一年前C轮的4倍，当时的营收和员工数量都在高速增长。
结论
录取难度：DS/DA >> SDE ≈ PM ≈ BizOps
对于SDE而言：NG > experienced hire > intern
确实存在少量僵尸opening（表现为几乎没人收到/通过OA和没人拿到offer）。
能跟公司说上话就已经击败了90-95%的候选人，要拿到offer还得再击败90-95%的候选人。
数据
投录比
定义为简历数量除以offer数量。数字我进行了一些四舍五入。
SDE - 250:1 (intern 100:1，NG 600:1)
PM - 250:1
DS/DA - 1000:1
BizOps - 200:1
招聘各阶段通过率
%表示通过的比例，如CV > OA: 30% 代表有30%投了简历的候选人拿到OA。这些数字也有一些四舍五入。
SDE
面试流程：CV > OA > Phone screen > Onsite > Offer
CV > OA: 15%
OA > Phone screen: 60%
Phone screen > Onsite: 40%
Onsite > Offer: 10%
PM
面试流程：CV > Phone screen > PM interview > Onsite > Offer
CV > Phone screen: 10%
Phone screen > PM interview: 50%
PM interview > Onsite: 55%
Onsite > Offer: 15%
DS/DA
面试流程：CV > OA > Phone screen > Onsite > Offer
CV > OA: 20%
OA > Phone screen: 15%
Phone screen > Onsite: 50%
Onsite > Offer: 6%
BizOps
面试流程：CV > Phone screen > Onsite > Offer
CV > Phone screen: 6%
Phone screen > Onsite: 50%
Onsite > Offer: 15%
讨论
数据的可靠性/代表性
以上四个类型的岗位有至少四位数的简历和两位数的offer，我认为样本量还是可以的。欢迎学统计/数学的同学指正hhh。
前司作为startup肯定不能跟大厂相提并论。在招人的选择上也更倾向于experienced hire，校招的数量非常有限。很多校招也是来自于return hires。
再次强调这些数据来自2021年，当时一二级市场和招聘市场都非常疯狂，和现在完全是不同的景象。
录取难度
就前司而言，总体来看需求端SDE HC是DS/DA的差不多10倍，但在供给端SDE的申请人数却和DS/DA相当，这就导致DS/DA找工作难度是SDE的很多倍
私以为BizOps和PM投录比偏低。这两个组的面试我都参与过，当时基本上过了面试的bar就发offer，不存在几个合格候选人里面只选一个的情况。现在更多是确定HC数量，最后在多个合格的候选人里选x个
僵尸opening
从数据上看确实存在但数量不大，大概占总数的10%左右，并且基本都是entry level岗位。我猜测一方面HR团队管理不及时，另一方面是业务团队很多时候是暂停招聘或者优先招聘xx而不是彻底停止招聘，在这种情况下不一定会把岗位撤下来。
进入面试流程就成功了一半
从上面的数据可以看出，90-95%的候选人是没机会和recruiter说话的，也就是说能和recruiter聊上就已经非常优秀（幸运）了。考虑到recruiter之前和之后的总体通过率相当，那么聊到recruiter差不多就成功了一半，但想拿到offer还需要在此基础上成为前5-10%。如果有（强力）内推确保能跟recruiter聊上，或者是直接被recruiter在LinkedIn上撩，拿到offer的概率会大大增加。
历史数据的现实意义
虽然这些数据来自过去，也不能代表所有公司，但是大家可以用几个乘数来估算现在岗位的投录比从而推算自己的简历->offer转化率，举例如下：
市场乘数 - 现在市场不好，投录比x2
公司乘数 - 想去的公司招人很挑，投录比x2
个人乘数 - 我是NG，投录比x2 或 我是top 10% candidate，投录比x0.1
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