这个题目是比较复杂的，它包含的东西比较多，认真讨论估计能写几万字。如果是专业研究，我看能写一本书了。这里打算根据自己的学习过程和工作经验，谈一下要点问题，均属个人看法，欢迎讨论。

　　写这篇文章的初衷，跟前段时间跟朋友们聊招聘有关。因为技术招聘除了考察人的协作精神和工作态度，一大目标便是判断人的技术能力和实际水平。在这件事情上多做观察、思考是很有意义的。

　　对于考察人的技术等级，学界是有认真的研究的。参见：德雷福斯模型解说。

　　德雷福斯模型把人的技能水平，分成5级：新手、高级新手、胜任者、精通者、专家。

　　对不同技能等级的认定是这样的：

新手：依靠指令清单，必须按部就班。就是必须给出详细而具体的操作规则，才能工作。比如你做一道从未做过的菜，需要看菜谱的说明，第一步做什么，第二步做什么等等，直到最后烹饪结束。
高级新手：有限的情景洞察力，同等对待工作的各个方面。对全局性、体系性的东西没兴趣。这是小工的水平。比如他能跟着师傅干点活，打打下手。可以靠着反复检索搜索引擎、StackOverflow解决具体的小问题。
胜任者：能够独立解决各种各样的领域内问题。这是一般的企业招聘，比较希望招到的等级，招进来稍作适应就能干活了，省心省力。
精通者：经验丰富，可以自我纠正、自我改进。这类等级的人，思考可以指向内在，通过反省、反馈改善技能。这种在企业可以算上高手、大拿了，培养不易。
专家：依靠直觉工作，不需要解释和理由。实际你让他解释，他可能也说不出个所以然，就是直觉给出答案，然后还是对的。专家人数稀少，需要很长时间训练、实践。通常的说法是10年出专家，10000小时定律。

　　这个是理论上的研究，实践中比较缺乏操作性，难以迅速的判定应聘者的实际情况。不信你打开收进来的大把简历，刚毕业的学生，每个技能名词上面都是一堆堆的“精通” – 你相信么？但它可以当成一个职业技能等级判定的参照标准。

　　于是乎，各家企业开启了各种“笔试”、“机试”，多轮面试，并且严格要求学历以及出身院校，试图以此过滤掉不合意的应征者，留下合格的人选。它当然是可行的，但是效果一般，而且容易出错，错失有思想有水平的人。不然也不会催生出各类“推荐式”的招聘。看重学历、学校当然也有其优点：它是快速过滤的手段，毕竟能考上好学校的人智商不会太差吧。但在大数字公司的一朋友说，公司里面还有初中毕业，一直精研安全领域的人，技术能力也是十分出色。如果严苛对待背景，这些人就会错过了。因为人的生活多种多样，有各种历史的背景因素影响经历。而部分人的经历，就是跟一些人不同的，可是不妨碍他们同样可以变得优秀。招聘，实际上是建立信任关系。如果有充足的信息证明，应聘者足够优秀，这就够了。条条框框只是辅助手段，并不是目的。

任正非的洞察力一流

　　推荐式的招聘实际要靠谱的多，因为人很容易了解熟悉的人的水平。这是靠推荐者的信用背书。人平时沟通时说什么话，日常看什么书，关注哪些领域，琢磨过啥问题，哪些东西很熟，这个经常聊的熟人往往都知道。可是，这类招聘局限性也很大：面窄、靠机缘。靠推荐能招几个好手啊？好手往往是各家争抢的对象，窗口期有限，基本不会缺工作的。

　　说了一圈，还是要在技能水准判定上有更高效率的办法，招进合适的人来。

　　回到开头的德雷福斯模型，既然人的技能是分级的，那么对待不同的职位要求，也应该侧重不同的考察角度。如果千篇一律的走招聘流程，就容易出问题了。比如你明明要找的是“精通者”，可上来就让人一堆笔试、机试，这是不合适的。对方会十分的厌烦。体现高水平技术能力的并不在默写什么“字符串算法”那里。这反倒是刚毕业的人占便宜，因为才学过不久，印象深。不信你让工作10年的人跟计算机专业应届生比比写排序算法，真未必能赢。但是这并不重要 – 你干活不看手册不查文档吗？聪明人从不死记硬背。重要的地方在于对问题域的准确、深刻的理解，对各类技术优劣点、各种条件平衡的评判和把握。

　　对待初阶新人，应着重考察的是基本功是否扎实，专业成绩是否优秀。更重要的，是他对职业的热情，学习能力和研究精神。某类人要说起技术来，滔滔不绝，两眼放光，充满热情，对未知的、新生的各类概念、技术非常好奇，这种人想差都难。因为他会自我驱动，不用督促，自己就钻研前进。反之，觉得这个职业待遇高，只是想混饭吃的人，很少走得长远。这类初阶新人以毕业生、工作年限少者为多。测试考核，可以笔试查看其对基础概念的理解是否准确，知识领域的大致范围。甚至，布置一个有点挑战性的小任务，让他尝试解决，说明思路。

　　考察胜任、精通者的策略不一样。笔试做题没啥用，原因前面说了。这类招聘是重头戏，企业都喜欢找这样的，能干活。所以考核评估的地方也较多。我觉得可以分成几个方面去看。意识是否先进，是否会反省思考；是否善于解决问题，富有创造性；是否有比较深的积累和广阔的知识面。

　　业界的开发思想也是在不断变化，工具链一直在革新。聪明的人不用蛮力，而爱用工具提升效率，喜欢自动化操作解放人力。要查看人用什么开发工具链，用什么开发环境，解释下为什么？好的开发者会及时注意新出现的工具，挖掘它能解决什么问题，并尝试吸收，解决自己的需求。如果没有这个思想意识，工作效率就会打折扣了。因为你会落后行业发展水平。人善于自我反省，则会催动自我纠正，这正是精通者的特征。参考：优秀的开发者为什么要学习研究新的编程语言？

　　解决问题的能力是重头戏，也是企业招聘人的主因。人要善于解决实际问题，而且，要学会聪明的解决问题。解决问题要看思路，看手段，看是否有创造性，这是真正考验人能力的地方。好的开发者，会考虑很多可能选项，预估各种优劣，给出一个较优的方案。遇到难题，会用各种方法尝试。经验丰富的人，常常会使用技术的组合手段来处理难题，而不是一个语言一个工具到处用。所以，要查看下过往的项目经历遇到的问题、困难，是如何解决的，思路如何。一些公司据说不招聘不会用谷歌的工程师。谷歌打不开？嘿嘿，这就是你要克服的困难啊。这你都解决不了，还做什么研发。谷歌是人类最全、最新知识的总索引，充分利用事半功倍。

　　考察知识的深度、广度，对重要领域的概念是否有深刻的理解和掌握，以及从各类工作经验中得到的认知。问问他看过什么书，研究过什么东西。说白了，知道的东西是否多。一些公司很喜欢用CheckList模式来考核，列一堆领域的知识点、概念，问人懂不懂，知道就是水平好，不懂就是水平差。实际情况并非如此。人的工作过程是独立的，一些事情如果没有工作机会去接触并解决，那么一些冷僻的问题就永远都碰不上。当然也就不知道。但你能说没做过就一定做不好么？

　　另外，人的技能树，其实也是“犬牙交错、参差不齐”的。什么意思？技术领域非常的广阔，你真的没办法每个领域都很精通，实际上是这个做的多，懂的多，那个用的少，知道的少。这个时候，应看具体知识领域，是哪一类。它是否需要复杂的、难度较高的背景。门槛高的技术，需要的配套技能多得多，比如AI、机器学习。而一般产品应用领域则不然，了解核心概念、设计意图，看着手册、最佳实践，也就能上手了。这个暂时不会，实际无关紧要的，工作一段学的认真点就会了。但是门槛高的领域，就需要很长时间的学习了。这是本质的差别。

　　我曾看见某公司放出的职员技能树，包罗万象，几乎一切IT领域的知识技能都在里面了，还声称要求“全部精通”。我不知道它如何定义的“精通”，如果按德雷福斯模型的定义，能做到的那是神，不是人类。这个纯属吹牛皮，我压根就不信。如果真有这样的人，出来让我膜拜下。因为每个稍大点的领域，都足够让你钻研一辈子，因为它们也在迅速发展呀。业内流传“全栈工程师”的说法，鼓吹自己是全栈的人经常是前端工程师。而研究后端工作领域的技术高手经常鄙视这类人：真以为会点Node.js就能解决一堆后端的事务了么？我也懂一些前端，也能号称“全栈”，但在不同领域的专业性是什么水准，自己明白的很。前端要解决的事情也有很多复杂性。全栈实际是反专业化的，是人力资源稀缺时候的低成本选择。

　　更高一层，则是考察人本身了。人的视野够广阔么？其它领域的知识有了解吗？一些问题的解答并不在问题域本身，而是在外面的领域。所谓“功夫在诗外”。公司讲求团队协作，总要面临不同的分工合作问题。比如产品、运营的人提需求，可以换位思考吗？合作意识强么？谁也不想招个刺头进来吧？把团队的气氛和人际关系搞的一团糟，大家做事都不痛快、不顺心，又如何安心做好工作？最终只能让团队工作效率下降，甚至瓦解。

　状态

StackExchange 拥有 110 个站点，以每个月 3 到 4 个的速度增长。
400 万用户
800 万问题
4000 万答案
世界排名 54 位
每年增长 100%
月 PV 5.6 亿万
大多数工作日期间峰值为 2600 到 3000 请求每秒，作为一个编程相关网站，一般情况下工作日的请求都会高于周末
25 台服务器
SSD 中储存了 2TB 的 SQL 数据
每个 web server www.yongshiyule.cn/ 都配置了 2 个 320G 的 SSD，使用 RAID 1
每个 ElasticSearch 主机都配备了 300GB 的机械硬盘，同时也使用了 SSD
Stack Overflow 的读写比是 40:60
DB Server 的平均 CPU 利用率是 10%
11 个 web www.120xh.cn server，使用 IIS
2 个负载均衡器，1 个活跃，使用 HAProxy
4 个活跃的数据库节点，使用 MS SQL
3 台实现了 tag engine 的应用程序服务器，所有搜索都通过 tag
3 台服务器通过 ElasticSearch 做搜索
2 台使用了 Redis 的服务器支撑分布式缓存和消息
2 台 Networks（Nexus www.boshenyl.cn 5596 + Fabric Extenders）
2 Cisco 5525-X ASAs
2 Cisco 3945 Routers
主要服务 Stack Exchange API 的 2 个只读 SQL www.longboshyl.cn Servers
VM 用于部署、域控制器、监控、运维数据库等场合

　　平台

ElasticSearch
Redis
HAProxy
MS SQL
Opserver
TeamCity
Jil——Fast .NET JSON Serializer，建立在 Sigil 之上
Dapper——微型的 ORM

　　要说专家，实际上有研究者认为是需要刻意练习+充分实践才能功成。并不是每个人经过足够的工作年限，都自动成为专家。有的人工作10年，可能后面9年都在重复第一年的工作任务，毫无改进。而职业上的训练机会，又跟大环境乃至运气息息相关，并不是每个人都有机缘的。但是把个人的职业技能做到胜任乃至精通，则是完全可行的，这只需要认真和勤奋，工作态度问题。

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