- Нэнси Вонг работала менеджером по подбору персонала в Google, так и в Amazon, в компаниях, которые известны тем, что отбирают самых лучших и талантливых кандидатов в технической индустрии.
- Она рассказала, что среди самых желаемых кандидатов – которые, в конечном итоге, и становятся окончательным выбором – это люди, в которых выражено природное любопытство, которым нравится решать проблемы и которые умеют обучаться в процессе.
- Кроме того, Вонг выяснила, как можно быстро определить, какие кандидаты с большой долей вероятности не оправдают ожиданий: если они являются всезнайками, которые не могут признать, когда они в чём-то неправы или чего-то не знают.
Компании Amazon и Google выбирают в свои команды лишь самых талантливых людей. Самые прибыльные технические компании мира зачастую предлагают своим сотрудникам довольно привлекательные условия труда, чем заманивают к себе самых лучших и талантливых кандидатов.
Так что же, в конечном итоге, проходит все барьеры и получает желанную работу?
Давайте зададим этот вопрос Нэнси Вонг, которая работала менеджером по подбору персонала в обеих компаниях. Ранее она работала продуктовым менеджером в Google Fiber. На текущий момент она является старшим менеджером в Amazon Web Services. Вонг также является основательницей и генеральным директором Advancing Women in Product, некоммерческой организации, которая стремится привлечь больше женщин и меньшинств на руководящие должности в технической индустрии.
Ненси Вонг
Что выделяет успешных кандидатов на фоне остальных
«Самые успешные кандидаты, с которыми я когда-либо встречалась, были от природы любопытны», - пишет она на Quora. «Что ещё более важно, так это их способность быстро подмечать определённые вещи и их подход ‘я смогу’». Прямо как Стив Джобс, Вонг ищет людей, умеющих решать проблемы и способных обучаться на ходу.
Вонг рассказала, что экспертиза – это лишь часть большого паззла под названием «найм». И вся эта задача мало связано с тем, насколько умён кандидат, какой у него диплом или какой статусный университет он закончил или не закончил. Вонг искренне убеждена в том, что знаний сегодня стало слишком много, чтобы они все могли уместиться в голове одного человека. Поэтому нечестно ожидать от кандидата на собеседовании, что он будет экспертом во всех областях сразу. Способность погрузиться в какой-то вопрос и позволить своему любопытству вести себя в поиске ответов поможет новичку на любой работе.
Кандидаты, демонстрирующие один настораживающий признак, получают работу с меньшей вероятностью
Исходя из своего опыта работы в Amazon и Google, Вонг выяснила, как можно быстро определить, насколько удачным выбором станет тот или иной кандидат. «Всезнайки» с большой долей вероятности не уживаются в компаниях.
«Что меня по-настоящему беспокоит во время собеседований, так это кандидаты, которые считают, что они в чём-то разбираются, но, когда я начинаю копать чуть глубже, весь их "карточный домик" начинает рушиться», - пишет Вонг.
Вне зависимости от уровня их должности, все работники должны быть лидерами. А лидеры должны комфортно относится к задаванию вопросов в том случае, если они чего-то не знают. Кроме того, им необходим уметь признавать, когда они оказываются неправы.
Стратегический вопрос для собеседований, который позволит быстро отсеять всезнаек
Личностная черта, которая беспокоит Вонг на собеседованиях – это та же черта, которую старается избегать генеральный директор Boxed Чие Хуанг. Он хочет нанимать людей, которым комфортно честно признаться в том, чего они не знают. Такие люди склонны быть лучшими сотрудниками, а работа с ними проходит намного приятнее.
У Хуанга даже есть вопрос для собеседований, который позволяет быстро заметить самоуверенность в кандидате: он просит людей оценить их уровень знаний в последних трендах мира технологий по шкале от 1 до 10. Он не доверяет ни одному кандидату, который отвечает на этот вопрос 9 или 10, потому что никто не может знать всего.
«Реальность же заключается в том, что вся наша индустрия постоянно движется, поэтому никто не знает, что может произойти в следующие 10 лет – никто», - объясняет Хуанг.
inc.com, перевод: Артемий Кайдаш
Поделиться
