高薪的 10 倍工程师不能带来 10 倍的产出？

高薪聘请的精英人才就能带来更高的价值？

作者 | Erik Bernhardsson

译者 | 弯月，责编 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下为译文：

在决定打造一支优秀的技术团队时，我有意做了一个决定：高薪聘请精英人才。我认为这样做更有意义，因为这些人拿了高薪，一定会交出物有所值的产出。然而许多CTO却有着截然不同的看法。一直以来这对我来说都是一个谜，直到最近我才豁然开朗。

产出是什么？

在深入展开讨论之前，首先让我澄清一下我所谓的“产出”或“生产力”。我指的并不是工程师能以光速写代码。我说的产出包含一系列的工作，比如帮助同事、引入新的框架、改善流程等等。

当然，我们无法真正衡量产出。但是所有的经理都需要做这样的尝试，否则他们怎么会决定A工程师的年薪为11万美元，却给了B工程师11.5万美元呢？从某种程度上而言，经理们相信自己对每位工程师的相对价值都有精准的认识。

招聘人数

下面让我们来剖析一个经典的管理目标：招聘人数。在常见的工程师招聘流程中，CTO（或其他高层）会大致算出他们需要完成的工作量，与团队已有的工程师人数比较，然后跟首席财务官讨价还价，落实最后的招聘人数以及薪酬范围。然后逐级分配到整个组织中，于是，每个招聘经理都会拿到一个招聘多少人的目标。

假设这位CTO坚持说，他们要在一年内将工程团队壮大到两倍。这项命令会逐层转达到某位初级工程经理。如果你们的面试流程很分散，那么你就会明白公司面临一个重要的问题：初级经理们今年的业绩目标部分取决于他们能招募到多少人。下一步，他们必然会降低招人的标准！

你觉得现实中不会发生这样的事情？可惜，我亲眼目睹了很多次。我亲眼看到招聘门槛节节下滑，因为这些人需要寻求更多资源。经过一段时间后，你就会发现工程团队的平均水平也会逐渐下滑。

避免这种误解

为了正确地解决这个问题，你需要集中化面试和招聘。任何团队都不应该强制实行某个招聘目标，因为如果公司树立激进的招聘人数目标，团队中的每个人都会在激励政策的鼓动下降低标准。

但是，我们来深入剖析一下：为什么要以人数为目标？其背后的潜在假设是：每位工程师的生产力大致相同。实际上，工程师的生产力有天壤之别。

那么，为什么不以某个产出水平为目标呢？当然这是因为工程师身上又没有明码标价，标明这位是2.3倍的工程师，价值14万美元，而那一位是4.5倍的工程师，价值18万美元。你又看不出来！下面让我们先来谈一谈生产力与成本之间的关系，因为我觉得这很重要。

生产力与成本的关系

生产力与成本之间呈次线性的关系，对此你可能会觉得很惊讶。3倍或4倍工程师的成本可能会超过2倍的工程师。这显然不符合线性法则，但我觉得大多数经验丰富的招聘官都会承认二者的关系略低于线性。

举个例子，假设k倍工程师的成本是k0.6，那么我们需要支付给2倍工程师的成本大约在1.5倍左右，而对于10倍工程师，我们需要支付4倍以上的成本。这个指数值是我随便选的，但这里的重点是，生产力与成本的关系小于线性。你可以选任意一个小于1的指数作为这里的参数，而且要注意实际的市场中不存在大于1的指数。没有人会花2.1倍的成本雇佣2倍工程师，他们必然会雇佣两个1倍的工程师。

工程师的生产力与成本的关系图

这看似是一个无脑的选择。那么，为什么并非每个人都愿意花更多钱聘请资深工程师呢？让我们先把招聘人数抛诸脑后，来看一看总产出目标，也许我们应该更关心总薪资，而不是人数。因为你需要努力说服首席财务官，其次这还有可能打乱公司的激励措施。

在谈论招聘人数之前，你们首先需要在薪资范围上达成共识。你略加思考就会发现这是一个奇怪的限制条件——如果工程师的薪资越高，能够带来的投资回报率就越高的话，那么为什么还要限制成本（以及生产力）呢？难道不是多多益善吗？

我一直在努力想清楚这其中的奥妙。然而，事实证明，你可以通过一个简单的模型就可以看出，雇佣两个1倍的工程师更为合理，即使成本高于一名2倍工程师。

功能工厂与任务的间接开销

凡是招聘“便宜”的工程师的人都有一个共识：很多任务都非常简单、毫无挑战性可言，而且还非常无聊。也许初级工程师不介意整天调整WordPress的主题，但高级工程师需要更多挑战。在这个领域的最末端，有一类被人们谑称为“功能工厂”的公司，我们可以想象在那里工作的工程师都是非常缺乏经验的人，他们挥舞着汗水成日里不是更新HTML的表格，就是添加跟踪像素。

我不是很相信这个论点。高级工程师总会找到办法自动化简单的任务，减少重复工作。

然而，我赞同应该招聘经验不足的工程师，其中的理由与任务的间接开销有关。让我们来看一个简单的模型：

假设我们有两名工程师，其中一位是名叫Norm的普通工程师，而另一位是2倍工程师Twanda。假设他们都在同一家公司工作，Norm花了50%的时间做实际的工作，剩下的时间都是“任务的间接开销”。也许是有一堆票务需要处理（例如Jira、Github请求、等待CI等）。这是每个任务都不可避免的间接开销。

与Norm相比，Twanda的效率有多高？2倍？当然没有！Twanda创造了4/3倍的价值！一般来说，如果1倍工程师在“任务的间接开销”上花费的时间为C的话，那么k倍工程师的产出为：1 / ( c / k + 1 − c )。

请注意，开会所占用的时间对两人的影响是不一样的。假设在公司里90%的时间都在开会，那么2倍工程师仍然可以完成2倍的工作（在开会之外10%的时间里）。我的这个模型只研究与任务相关的间接开销。

通过上述这个模型我们可以看出，在间接开销很高的环境中，高产工程师的大部分生产力都会被磨灭。你还不如想办法最大限度地降低任务的间接开销，高效员工就会带来大量收益！

高产工程师的成本效益分析

下面，我们通过上述的大量假设来计算每个k倍工程师的产出/成本比。我们知道产出公式为：1 / ( c / k + 1 − c )，成本公式为：k0.6，那么产出/成本比为：

对于任意的c，我们都可以计算出最优的k！然后，取k的导数将其设为零。经过化简，得出k的公式为：

下面绘制k与c的关系图，我利用对数绘制出了如下漂亮的曲线：

花费在实际工作上的时间比例

漂亮！下面让我们挑几个点来分析一下：

极端情况：如果任务的间接开销为100%，那么最划算的结果是聘请0倍工程师。
如果任务的间接开销为80%，那么最划算的结果是聘请0.2倍工程师。
如果任务的间接开销为40%，那么最划算的结果是聘请1倍工程师。
如果任务的间接开销为20%，那么最划算的结果是聘请3倍工程师。
如果任务的间接开销为7%，那么最划算的结果是聘请10倍工程师。
极端情况：如果任务的间接开销为0%，那么最划算的结果是聘请∞倍工程师。

所以，说到底你应该努力的方向是：减少任务的间接开销！

让你的技术团队发挥最大价值

上述我们讨论了工程师在生产力与成本方面的差异，以及如何让工程师们发挥最大价值。总结起来，我们需要从两个方向努力：

建立高标准的集中招聘流程
将任务的间接开销降至最低

如果你不具备这两点，那么即便聘请水平再高的人才也没用，还不如聘用一群普通的工程师算了。Xavier Amatriain在一篇博文中得出了与本文类似的结论：不要妄想你可以吸取Netflix文化的精华直接套用在自己的创业公司上。最好还是老老实实地从改善开发流程和招聘流程着手！

在写这篇博文之前，如果你问我为什么有些公司愿意花巨额资金招聘精英人才，而有些公司却不愿意，我可能会说是前者更注重尖端技术，而且精英人才确实物有所值，而那些不愿意花重金的公司使用的都是一些现成的框架，即便重金聘请来高端人才也无用武之地。

虽然如今我依然认为这种说法没有错，但我认为本文提到的模型反映出了更为确切的因果关系。例如，谷歌（以重金聘人才闻名）有很多高难度的工作，因此他们的工程师会长期面临挑战。降低任务的间接开销可以让他们的工程师带来更多的价值。而对于有大量小项目（导致任务的间接开销很大）的公司来说，应该理智地避免花重金聘请顶级人才。

事后看来，这一切都非常“显而易见”，也许你也有同样的感受。但至少在本文中，我们的论点背后有数学演算的支持！

原文：https://erikbern.com/2019/02/21/headcount-targets-feature-factories-and-when-to-hire-those-mythical-10x-people.html

本文为CSDN翻译，转载请注明来源出处。

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我为什么学习AI？

https://edu.csdn.net/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

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