大揭秘！ShowMeBug 团队自用 ShowMeBug 的相关数据

吃自家狗粮（Dogfooding）是英文一句俚语，就是软件公司用自家的产品这种现象。

 

今天，我们想分享一下 ShowMeBug 招聘团队使用自家产品的一些数据变化。

ShowMeBug 是今年9月份正式发布带有岗位模型的技术测评版本，而我们 ShowMeBug 团队内部大约从 8月就开始内测使用了。

我们使用 ShowMeBug 的产品会分为两个场景：

一是简历初筛时，加入技术测评的环节。HR 招聘官与候选人先行沟通，然后发放技术测评链接，候选人完成测评后，把测评结果达标的候选人约面试官进行面试。

另一个场景是在面试过程使用 ShowMeBug 。我们不要求候选人一定到现场，甚至鼓励在线上用 ShowMeBug 的在线面试功能进行面试。在这个场景下，我们一般会有3轮面试：第一轮技术面，第二轮项目面，第三轮CEO面（也有技术成分）。由于有 ShowMeBug 在线 Coding 编程和架构绘图功能的帮助，以我们自己使用的效果来说，线上面试比线下的效果还要好，更能考察编程能力。

这几个月我们重点招聘 Java 工程师（PaaS方向）、React 前端工程师、通用初级工程师（技能评估方向）。

我们来看看初筛时技术测评的前后变化。

第一阶段，在引入 ShowMeBug 之前，结合我们CEO李亚飞（之前曾任多家公司CTO技术合伙人）的早期经验，HR 平均推荐 5-6个简历的情况下，技术同事会安排出一个面试。往往其中很多人简历有水分，实际面试可能要 10-20 次才会出一个 Offer。换言之，平均上百次推荐才能出一个Offer。

第二阶段，ShowMeBug 岗位模型未发布之前，我们使用的是ShowMeBug 的在线笔试功能，以「内部出题+公开题库」的方式组的测评题目，按照上述方式进行初筛，这时候可以达到将无效的面试场次降低一半左右。但当时有一个非常大的痛点：候选人结果出来的时候是一个分数，不太清楚评价的标准，只能看经验。

第三阶段，ShowMeBug 基于岗位模型的技术测评版本发布上线后，我们就把之前的测评题目直接扔到了垃圾桶里，直接用ShowMeBug 的「智能组卷」功能，根据我们的岗位模型特点，我们在标准模型上微调选择了 Linux 操作系统能力要求更高、Java 能力要求中等、再加 Spring 框架能力要求中等这个方案。

以下是我们经过 2 个月左右的数据得到的结果。

 

 

我们来以 Java 岗位为例解读一下：

 

招聘Java后端岗位时，我们一共有 64个有效简历和初步沟通，并安排了发卷，其中通过了 16个，通过率在 25%。前面部分全部由 HR 完成，无需面试官参与。

 

安排一面前，HR 会将简历、测评报告、推荐理由发给一面面试官，Java岗有 9 个安排了一面，通过一面安排二面有 5个。

 

说实话，我们拿到数据后吓了一跳，这个数据太有价值了！

原先在传统技术招聘方式下，简历到一面的转化率低得吓人，往往不超过 20% ，通过一面到二面的“有效一面”就更少了，也只有 20% 左右，两个结合起来就是 20% * 20% = 4%。屏幕前的你可以想想是否符合自己企业的现状。

而现在的数据显示，测评通过率达到了 25%（后面两个岗位更是达到了 30%以上），更棒的是测评通过后，明显人才质量大幅上升，超过50%安排了面试，并且到二面的通过率也超过了 50%。最终，通过精准的人才筛选，提高4-5倍的招聘效果。

总结一下，技术测评通过率保持在 30%，是一个特别健康的信号，解除了HR们常常担心题出的难导致招人变难的问题。同时数据表明，通过技术测评后的人才质量大幅上升，进而大大加速了最终的招聘效果。

测评结束后，ShowMeBug 还会生成带有定级的测评结果报告，报告全面展现候选人真实技术能力，根据候选人答题结果，从技能点与能力维度两方面展示各项评分，并根据测评者的表现，自动生成该测评者的岗位定级。

企业可以根据测评结果报告清晰了解测评者的强项和薄弱点，进而进行个性化员工培养，同时，给出的岗位定级也可以为其定岗定级做一个客观参考依据。

带有定级的测评结果

 

看到这里，大家肯定会好奇，ShowMeBug 的岗位模型是如何生效的？目前支持了哪些岗位模型？如何达到了这么高的信效度支撑的？

ShowMeBug 岗位模型的积累已经有一年半的时间，目前达到有充分信效度信心的岗位已经有：Java 工程师、Golang 后端工程师、React 前端工程师、Vue 前端工程师，还有测试工程师和运维工程师也具备了一定信效度支撑。另外其他的30多个岗位都已经完成建模与内部的初步验证。

ShowMeBug 岗位模型底层是由技能树、知识点支撑下的海量题库组成。题库由一支7人以上的技术测评专家团队进行构建，以“实战编程”题型为核心，理论与实战相结合，还原业务场景，精准测评真实实力，有严格的质量标准进行多重验证。

同时，我们也外聘行业专家顾问，并和极狐(GitLab)等知名厂商合作，针对特定岗位的命题方法等内容进行共同探索和打磨。

这里就不一一展开了，如果你的企业技术招聘有面临着成本高、招人决策风险高，初面率低等问题，请长按识别下方二维码添加我们的高级顾问，为你安排完全免费的PoC(产品验证）。改善你的技术招聘，从现在开始。