一家意大利創業公司去年的招聘數據,直接把哈佛大學和NASA航天員項目比了下去。Bending Spoons,這家總部位于米蘭的科技企業,2024年收到了80萬份工作申請,最終只錄用了286人。換算一下,錄取率約為0.036%,《華爾街日報》給出的說法更直觀——它拒絕了99.9%的申請人。上周,這家公司剛剛完成上市。
Bending Spoons的業務模式本身就帶著一種冷酷的效率感。它專挑那些軟件過時但用戶仍在使用的品牌下手,比如AOL、Vimeo、Evernote,收購過來以后進行徹底改造。但真正讓這家公司出圈的,不是對老舊代碼的外科手術,而是它對人的篩選機制。它的招聘流程,把傳統面試徹底扔進了垃圾桶。
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CEO盧卡·費拉里在接受《華爾街日報》采訪時,直接對常規面試開火:“一場普通的面試幾乎沒有預測能力,就像拋硬幣一樣。它基本上完全沒用。”這話從一位創立公司已有十余年的企業家嘴里說出來,顯得格外不留情面。而Bending Spoons的做法,就是用一套自建的算法體系取代了這種“拋硬幣”。
這五件事,讓你看清這家公司的招聘機器到底有多特殊:
第一,面試之前先考試,考的不是技術,是推理和判斷。應聘者在見到任何一位面試官之前,首先要完成一系列推理與判斷力測試。這些測試不是走形式,而是由一支專門的數據科學家團隊逐題評分。評分標準直接掛鉤一個內部招聘算法,這個算法會持續追蹤被錄用者未來數年的工作表現。也就是說,你今天的每一道答案,都在被和未來員工的績效數據做比對。
第二,禮貌也能被打分。在Bending Spoons的評估體系里,候選人在整個流程中的言行舉止、溝通方式,都會被量化成一個“禮貌分”。這不是夸張,而是《華爾街日報》明確報道的內容。一個細節就能看出這家公司對篩選的執著——連看不到摸不著的軟性特質,都被拆解成了數據點。
第三,99.9%的拒絕率,比NASA航天員項目還難進。NASA挑選宇航員的錄取率通常在0.1%左右,哈佛大學近年來的錄取率約在3%-4%。Bending Spoons的0.036%(原文99.9%拒絕率)直接把這些標桿甩在了身后。800000份申請里,只有286人拿到入場券。這個數字本身就說明,這家公司不是在招人,是在用統計模型篩人。
第四,創始人承認自己很可能通不過測試。費拉里在2013年聯合創立了這家公司,當時他的前一個創業項目剛剛失敗,以4萬美元的價格清算掉。當記者問他,如果今天參加自己公司的那套招聘測試,能不能通過時,他的回答是“可能不行”。這個坦白相當刺眼。它暗示這套篩選系統已經脫離創始人的個人掌控,變成了一個獨立的、甚至比創始人更嚴苛的尺度。
第五,從失敗中長出的篩選哲學。費拉里經歷過第一次創業的清算,那4萬美元的結局或許讓他對“人的判斷”產生了根本性的不信任。他告訴《華爾街日報》,普通面試幾乎完全無法預測未來表現。這種認知,直接轉化為Bending Spoons如今這套用行為數據和長期績效回傳驗證的招聘算法。一家通過收購過時軟件再翻新賺錢的公司,最核心的競爭力卻變成了對人才的超精細篩選。
把這五點串起來看,Bending Spoons的招聘邏輯形成了一個閉環:因為認為面試沒用,所以用測試取代;因為要持續驗證測試的有效性,所以追蹤員工多年表現;因為追蹤了多年表現,所以算法可以不斷迭代;因為算法迭代得越來越精準,所以連禮貌這種維度都被納入了量化;最后,創始人自己站在這個閉環外面,承認已經走不進來了。
有意思的是,這種超嚴苛的篩選并沒有讓公司變得封閉。Bending Spoons剛剛上市,業務覆蓋的也是AOL、Vimeo、Evernote這樣面向大眾用戶的品牌。它的高門檻不是用來建造一座孤島,而是用來確保每一個接手老舊代碼、改造用戶體驗的人,都經過了同一套預判命運的算法考核。這套算法的目標很明確:把“入職后多年表現”這個長期變量,提前壓縮到招聘考試的每一個回答里。
當傳統面試被CEO形容為“拋硬幣”,當800000份簡歷只能換來286個座位,當禮貌成為評分維度,當創始人承認自己可能不及格——這些信號疊加在一起,已經不只是招聘流程的創新了。它更像一個微縮實驗場,驗證著一個假設:人類面試官的直覺和對話,在數據模型面前到底還剩下多少可信度。至少Bending Spoons給的答案是,幾乎為零。
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