技術招聘演化論：怎樣從紙上答題升級到實戰編程？

創新賽道的出現

一些企業或許已經對招聘管理系統（Applicant Tracking System，簡稱 ATS）有一定了解，ATS 可以幫助企業管理招聘流程，其中包括發布招聘信息、接收簡歷、篩選候選人和安排面試等。在中國，一些知名的 ATS 廠商包括北森、圖譜、Moka 和大易。

然而，您可能還不知道，隨著招聘領域的精細化發展，一類新的行業賽道——技術能力評估（Technical Skills Assessment，簡稱 TSA）應運而生。它專注于研究如何有效評估技術候選人的技術能力，包括編碼能力、解決問題能力和調試技能等。這一賽道的發展將幫助企業更準確地評估候選人的技術水平，以確保招聘到合適的技術人才。

下面是一個簡單的表格，對比招聘管理系統（ATS）和技術能力評估系統（TSA） 的區別：

根據 G2（海外商業軟件在線評價平臺）的數據顯示，截至 2023 年，僅在海外市場， 技術能力評估（TSA）賽道已有 117 家公司百花齊放；而在中國，該賽道尚處于初期階段，發展空間相對較大，ShowMeBug 就是這一賽道的代表企業。

海外 117 家技術能力評估平臺

在海外，技術能力評估TSA 這一賽道中企業融資狀況非常火熱，比如代表之一的 CodeSignal。2021年，CodeSignal 完成了 C 輪融資，籌集了 5000 萬美元。該公司成立于 2015 年，總部位于舊金山，致力于通過幫助科技公司評估工程人才，顛覆全球 2000 億美元的招聘行業。距離 CodeSignal 完成 2500 萬美元的 B 輪融資不到一年，就進行了這輪融資。這表明投資者對該公司的業務增長和未來前景充滿信心。這也表明該公司正在迅速擴張，需要更多資金來支持其增長。由此可見，技術能力評估（TSA）賽道的熱度不斷攀升。

那么，技術能力評估為何引起資本的極大關注？從根本上講，這歸功于它在提高技術能力評估的信效度方面所取得的顯著成效。想要明白這背后的原因，我們需要先追溯技術能力評估的三個階段。

三個階段

程序員的技術能力評估經歷了三個階段：

第一個階段是傳統筆面試。在通過簡歷初篩后，候選人應邀參加企業的紙質考試，企業重點考察候選人的基礎理論知識。技術面試采用線下一對一方式，評估標準主要依賴于面試官的個人經驗。

第二個階段為在線編程。自 2000年以來，Google 等公司開始推廣白板編程。這種方法要求候選人在白板或類似工具上，手動推導算法并寫下代碼。一些在線編程練習平臺也隨之開始流行，很多候選人希望通過練習算法題，更好地準備技術面試。

ASK 模型

優劣勢分析

那么，什么是信效度呢？這是一個心理學和教育測量領域中，用于評估測量質量的關鍵概念，它由兩個部分組成：

什么是信效度？

權威人才評估專家 Frank L. Schmidt 教授和 John E. Hunter 教授 在 1998 年發表的《人才招聘中甄選方法的有效性研究》一文中提到：基于工作樣本測試的評估方法，效度值為 0.54，位列 19 種人才評估方法之首，模擬實戰編程正是工作樣本測試的一種。因此，相較于傳統的筆試面試和在線編程，模擬實戰編程具有更高的評估信效度，能將效度提高至 > 0.5。

正是這些局限性促使技術能力評估平臺尋求創新，以解決這些問題并提高整體評估效率。

針對實施落地難度大的問題，ShowMeBug搭建了基于 1024PaaS 引擎的云端 IDE環境，支持 37 種編程語言與 11 種主流編程框架，可以在技術測評的過程中，實現協同編程、在線 Debug 調試，并支持代碼語法檢測、代碼高亮、代碼補全、代碼注釋，讓編程體驗更加流暢。

ShowMeBug SpringBoot后端框架編程題

針對題目理解難度高的問題，ShowMeBug的實戰編程題支持設置答題區TODO、答題區 FIXME、文件樹鎖定隱藏等功能，大大加強了面試的互動性，讓面試官與候選人可以針對具體問題進行溝通。

針對答題時間長的問題，ShowMeBug 的實戰編程題型基于科學人才能力評估模型創建，這些題目將一個獨立項目拆解為若干個獨立運行的小項目，只要候選人能夠實現某一個小功能，就可以證明候選人掌握了某一個特定技能。

在硅谷，實戰編程已逐漸成為技術能力評估的主流趨勢，得益于技術進步和行業的迅速發展，其局限性正逐步被越來越完善的產品所突破。

在此，我們想與您探討一個問題：技術能力評估經歷了三個階段，發展到今天的模擬實戰編程評估方式，并催生了技術能力評估這個行業的出現。那么，技術測評的終局會是怎樣的呢？讓我們一起暢想。

首先，信效度將達到極致。通過不斷優化和升級評估方法，結合實際工作場景和實戰經驗，程序員技能評估的信效度將進一步提高，可能會超過 0.6。

其次，成本將降至最低。這里的成本不僅包括企業在實戰評估中的投入，還包括候選人參與評估所投入精力。評估將變得更高效、快速、準確且經濟。

最后，評估過程將更加智能和自動化。利用人工智能的先進科技手段，如 ChatGPT，評估過程將變得更加智能化和自動化。

對于未來的技術候選人而言，僅僅依賴記憶式的備考和刷題已不足以獲得企業的認可。他們應將注意力集中于編程技能的實際應用以及解決項目中的真實問題上。

對于未來企業而言，為了招聘高績效的程序員，企業應當讓候選人參與模擬實戰編程的評估流程，通過這種方式評估他們的真實編碼技能，并據此做出明智的招聘決策。

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