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毕业生找工作:选择成熟公司还是初创公司?

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  社交问答网站Quora软件工程师埃德蒙·刘(Edmond Lau)
  我建议,作为一名刚跨出校门的毕业生,你应该侧重于学习——无论是学习专业技能、如何创建一款产品、如何带领一个团队,或别的东西——选择自己可以学到最多东西的工作环境。你很可能要在第一家公司工作一段时间,而为自己创建适当基础将使你未来获得更多的职业机会。
  加入一家成熟公司还是一家迅速增长的初创公司会有助于你学得更快呢?这取决于你自己的喜好和舒适程度。以下是一些值得考虑的不同方面。
  1. 培训和指导
  谷歌投入相当多的资源创建了codelab——这一资源解释如何使用核心抽象概念以及这些概念为何存在、指导如何编制不同编程语言的最佳方法、设计解释基础设施主要部分背后的原理和细节的文档。我硕士毕业后就加入谷歌的搜索质量团队,在入职后的头六个月里,我大量学习了这些材料,从中学到了许多东西。我在《埃德蒙·刘为何喜欢在谷歌工作?》(How did Edmond Lau like working at Google?)一文中对此进行了更多的论述。如果你很好奇而且好学的话,有海量的知识库向你开放。
  初创公司不会有这样多的资源,但任何希望帮助新员工尽快提升能力的迅速增长型初创公司也会投资创造类似的培训资源。比如,在社交问答网站Quora,我们编写自己的codelabs,以帮助新员工了解一系列关键的抽象概念,把我们Quora内部的大多数流程、基础设施和最佳做法做成文档,并且向每位新员工分派一名指导,每位指导的任务就是确保新员工的能力得到有效提升,并且在入职后的头八个星期内融入团队。相比之下,我在谷歌的第一位指导只不过在我上班的第一天把我领到我的办公桌前而已。
  据说,在谷歌,新员工需要提升能力六个月,才能成为有工作成效的员工。像谷歌这样的成熟公司或许能够负担得起这么久的时间,但初创公司无法消受这样的奢侈。我们需要我们的新员工入职几周后便有工作成效,而且我们正努力确保我们招聘到适合的人才,并且为做到这点而配有适当的培训及指导流程。
  2. 工作节奏
  不用说,初创公司的工作节奏比成熟公司快得多。提交前的编码审查,每周、每两周甚至每月一次的发布周期,推出产品清单,正式的产品批准会议,这些都是规模较大公司旨在形成体系并且把损耗降至最低的所有机制及流程,但往往以牺牲产品的开发速度为代价。初创公司的持续部署(每次提交都可以直接投入运用),提交后的编码审查及轻负荷批准流程旨在提供基本质量控制的同时,使版本更新能够加快。
  在初创公司工作未必意味着你在使工作成为你生活的重心,但的确要预期工作时间超过谷歌的每周40小时,而且不要期望这成为一个重要的关注点。充满活力的初创公司的氛围有时可能会令人更加有压力(比如网站出故障),但也更加令人兴奋,时常推出更多功能,而这类差异和环境只对某些人有吸引力。
  3. 团队
  我想目前仍然如此,但我在2005年向谷歌求职时,常规做法是在新员工已正式接受工作合约之后,才把他们分派到不同的团队去。对于一家拥有3万名员工的公司来说,各工程师在技术能力方面以及各经理在领导能力方面的差异实际上相当大,对于这种规模的公司而言,为了有助于招聘,其招聘条件一定要降低。你可能会被分配到一个能力很强的团队或者能力处于平均标准以下的团队;除非你在应聘时就自己加入特定团队进行了磋商,否则这实际上取决于你侧重的领域及你抽签的运气。相反,在一家规模较小的初创公司里,你实际早已通过面试认识了公司团队中的大部分同事,并且对可能共事的同事的技术能力有了大致了解。
  使团队问题更加复杂的是,在诸如谷歌等成熟公司里,转换团队存在相当多的阻力;成熟公司通常期望你在一个团队至少待上6个月至一年的时间。因此,你入职后的第一个团队、项目及分管经理最终会对你的职业发展及工作愉快的情绪造成显著影响,尽管相对而言这些都是你无法控制的(同样,除非你在加入公司前主动设法让自己分派到一个不错的团队)。
  虽然在初创公司里,你可能(或者可能无法)控制项目的选择,但初创公司较快的工作节奏意味着,即便你对分派到的第一个项目不感兴趣,你反正很可能会被分派到别的项目上去。
  4. 项目结构
  在谷歌,你很可能与同样团队的人一起更长时间地专注于某个特定领域。比如,在谷歌的第一年里我从事的是查询优化,在第二年期间我从事的是搜索时域及搜索历史的用户界面实验。如果你有感兴趣的特定区域并且因此而专门获聘,或者你希望专注于特定领域的深入研究,那么这相当不错。成熟公司进行的项目往往更有组织,你能从技术负责人、产品经理或业务经理那里获得更多有关如何开展日常工作的指导。
  初创公司是否如此呢?这取决于特定初创公司的团队结构。在网络视频平台服务商Ooyala(该公司的员工人数在我任职期间从30名增加到70名),我花了一年时间担任数据分析的技术负责人,那年我几乎完全专注于数据分析。我发现自己真的很喜欢Quora的一个方面是各团队轮换项目,而且大多数项目往往持续数周时间。在我任职于Quora的一年半时间里,我有机会从事于注册转化、旨在提高答案质量的机器学习、问答主持工具、专题讨论小组、建议及关联指标、垃圾邮件检测以及各种用户发展举措。我从事的各种项目以及我有幸共事的大量团队成员,使我的工作更加充实而且更加愉快。
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