高薪的 10 倍工程師不能帶來 10 倍的產出？

高薪聘請的精英人才就能帶來更高的價值？

作者 | Erik Bernhardsson

譯者 | 彎月，責編 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下為譯文：

在決定打造一支優秀的技術團隊時，我有意做了一個決定：高薪聘請精英人才。我認為這樣做更有意義，因為這些人拿了高薪，一定會交出物有所值的產出。然而許多CTO卻有著截然不同的看法。一直以來這對我來說都是一個謎，直到最近我才豁然開朗。

產出是什麼？

在深入展開討論之前，首先讓我澄清一下我所謂的「產出」或「生產力」。我指的並不是工程師能以光速寫代碼。我說的產出包含一系列的工作，比如幫助同事、引入新的框架、改善流程等等。

當然，我們無法真正衡量產出。但是所有的經理都需要做這樣的嘗試，否則他們怎麼會決定A工程師的年薪為11萬美元，卻給了B工程師11.5萬美元呢？從某種程度上而言，經理們相信自己對每位工程師的相對價值都有精準的認識。

招聘人數

下面讓我們來剖析一個經典的管理目標：招聘人數。在常見的工程師招聘流程中，CTO（或其他高層）會大致算出他們需要完成的工作量，與團隊已有的工程師人數比較，然後跟首席財務官討價還價，落實最後的招聘人數以及薪酬範圍。然後逐級分配到整個組織中，於是，每個招聘經理都會拿到一個招聘多少人的目標。

假設這位CTO堅持說，他們要在一年內將工程團隊壯大到兩倍。這項命令會逐層轉達到某位初級工程經理。如果你們的面試流程很分散，那麼你就會明白公司面臨一個重要的問題：初級經理們今年的業績目標部分取決於他們能招募到多少人。下一步，他們必然會降低招人的標準！

你覺得現實中不會發生這樣的事情？可惜，我親眼目睹了很多次。我親眼看到招聘門檻節節下滑，因為這些人需要尋求更多資源。經過一段時間後，你就會發現工程團隊的平均水平也會逐漸下滑。

避免這種誤解

為了正確地解決這個問題，你需要集中化面試和招聘。任何團隊都不應該強制實行某個招聘目標，因為如果公司樹立激進的招聘人數目標，團隊中的每個人都會在激勵政策的鼓動下降低標準。

但是，我們來深入剖析一下：為什麼要以人數為目標？其背後的潛在假設是：每位工程師的生產力大致相同。實際上，工程師的生產力有天壤之別。

那麼，為什麼不以某個產出水平為目標呢？當然這是因為工程師身上又沒有明碼標價，標明這位是2.3倍的工程師，價值14萬美元，而那一位是4.5倍的工程師，價值18萬美元。你又看不出來！下面讓我們先來談一談生產力與成本之間的關係，因為我覺得這很重要。

生產力與成本的關係

生產力與成本之間呈次線性的關係，對此你可能會覺得很驚訝。3倍或4倍工程師的成本可能會超過2倍的工程師。這顯然不符合線性法則，但我覺得大多數經驗豐富的招聘官都會承認二者的關係略低於線性。

舉個例子，假設k倍工程師的成本是k0.6，那麼我們需要支付給2倍工程師的成本大約在1.5倍左右，而對於10倍工程師，我們需要支付4倍以上的成本。這個指數值是我隨便選的，但這裡的重點是，生產力與成本的關係小於線性。你可以選任意一個小於1的指數作為這裡的參數，而且要注意實際的市場中不存在大於1的指數。沒有人會花2.1倍的成本僱傭2倍工程師，他們必然會僱傭兩個1倍的工程師。

工程師的生產力與成本的關係圖

這看似是一個無腦的選擇。那麼，為什麼並非每個人都願意花更多錢聘請資深工程師呢？讓我們先把招聘人數拋諸腦後，來看一看總產出目標，也許我們應該更關心總薪資，而不是人數。因為你需要努力說服首席財務官，其次這還有可能打亂公司的激勵措施。

在談論招聘人數之前，你們首先需要在薪資範圍上達成共識。你略加思考就會發現這是一個奇怪的限制條件——如果工程師的薪資越高，能夠帶來的投資回報率就越高的話，那麼為什麼還要限制成本（以及生產力）呢？難道不是多多益善嗎？

我一直在努力想清楚這其中的奧妙。然而，事實證明，你可以通過一個簡單的模型就可以看出，僱傭兩個1倍的工程師更為合理，即使成本高於一名2倍工程師。

功能工廠與任務的間接開銷

凡是招聘「便宜」的工程師的人都有一個共識：很多任務都非常簡單、毫無挑戰性可言，而且還非常無聊。也許初級工程師不介意整天調整WordPress的主題，但高級工程師需要更多挑戰。在這個領域的最末端，有一類被人們謔稱為「功能工廠」的公司，我們可以想像在那裡工作的工程師都是非常缺乏經驗的人，他們揮舞著汗水成日里不是更新HTML的表格，就是添加跟蹤像素。

我不是很相信這個論點。高級工程師總會找到辦法自動化簡單的任務，減少重複工作。

然而，我贊同應該招聘經驗不足的工程師，其中的理由與任務的間接開銷有關。讓我們來看一個簡單的模型：

假設我們有兩名工程師，其中一位是名叫Norm的普通工程師，而另一位是2倍工程師Twanda。假設他們都在同一家公司工作，Norm花了50%的時間做實際的工作，剩下的時間都是「任務的間接開銷」。也許是有一堆票務需要處理（例如Jira、Github請求、等待CI等）。這是每個任務都不可避免的間接開銷。

與Norm相比，Twanda的效率有多高？2倍？當然沒有！Twanda創造了4/3倍的價值！一般來說，如果1倍工程師在「任務的間接開銷」上花費的時間為C的話，那麼k倍工程師的產出為：1 / ( c / k 1 ? c )。

請注意，開會所佔用的時間對兩人的影響是不一樣的。假設在公司里90%的時間都在開會，那麼2倍工程師仍然可以完成2倍的工作（在開會之外10%的時間裡）。我的這個模型只研究與任務相關的間接開銷。

通過上述這個模型我們可以看出，在間接開銷很高的環境中，高產工程師的大部分生產力都會被磨滅。你還不如想辦法最大限度地降低任務的間接開銷，高效員工就會帶來大量收益！

高產工程師的成本效益分析

下面，我們通過上述的大量假設來計算每個k倍工程師的產出/成本比。我們知道產出公式為：1 / ( c / k 1 ? c )，成本公式為：k0.6，那麼產出/成本比為：

對於任意的c，我們都可以計算出最優的k！然後，取k的導數將其設為零。經過化簡，得出k的公式為：

下面繪製k與c的關係圖，我利用對數繪製出了如下漂亮的曲線：

花費在實際工作上的時間比例

漂亮！下面讓我們挑幾個點來分析一下：

極端情況：如果任務的間接開銷為100%，那麼最划算的結果是聘請0倍工程師。

如果任務的間接開銷為80%，那麼最划算的結果是聘請0.2倍工程師。

如果任務的間接開銷為40%，那麼最划算的結果是聘請1倍工程師。

如果任務的間接開銷為20%，那麼最划算的結果是聘請3倍工程師。

如果任務的間接開銷為7%，那麼最划算的結果是聘請10倍工程師。

極端情況：如果任務的間接開銷為0%，那麼最划算的結果是聘請∞倍工程師。

所以，說到底你應該努力的方向是：減少任務的間接開銷！

讓你的技術團隊發揮最大價值

上述我們討論了工程師在生產力與成本方面的差異，以及如何讓工程師們發揮最大價值。總結起來，我們需要從兩個方向努力：

建立高標準的集中招聘流程

將任務的間接開銷降至最低

如果你不具備這兩點，那麼即便聘請水平再高的人才也沒用，還不如聘用一群普通的工程師算了。Xavier Amatriain在一篇博文中得出了與本文類似的結論：不要妄想你可以吸取Netflix文化的精華直接套用在自己的創業公司上。最好還是老老實實地從改善開發流程和招聘流程著手！

在寫這篇博文之前，如果你問我為什麼有些公司願意花巨額資金招聘精英人才，而有些公司卻不願意，我可能會說是前者更注重尖端技術，而且精英人才確實物有所值，而那些不願意花重金的公司使用的都是一些現成的框架，即便重金聘請來高端人才也無用武之地。

雖然如今我依然認為這種說法沒有錯，但我認為本文提到的模型反映出了更為確切的因果關係。例如，谷歌（以重金聘人才聞名）有很多高難度的工作，因此他們的工程師會長期面臨挑戰。降低任務的間接開銷可以讓他們的工程師帶來更多的價值。而對於有大量小項目（導致任務的間接開銷很大）的公司來說，應該理智地避免花重金聘請頂級人才。

事後看來，這一切都非常「顯而易見」，也許你也有同樣的感受。但至少在本文中，我們的論點背後有數學演算的支持！

原文：https://erikbern.com/2019/02/21/headcount-targets-feature-factories-and-when-to-hire-those-mythical-10x-people.html

本文為CSDN翻譯，轉載請註明來源出處。

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