Có nghiên cứu chính thức nào về Hiệu quả Câu hỏi của FizzBuzz không? [đóng cửa]

Sau khi thấy câu hỏi này ngày hôm nay về sự thay đổi của câu hỏi phỏng vấn FizzBuzz, cũng như thấy các câu hỏi khác liên quan đến nó, tôi phải hỏi: có nghiên cứu chính thức nào về hiệu quả của kỹ thuật phỏng vấn này không? Có rất nhiều người nói rằng nó lọc ra một số phần trăm ứng viên nghe có vẻ điên rồ (95% + trong một số trường hợp) nhưng làm thế nào tốt cho việc tìm kiếm các lập trình viên / nhà phát triển giỏi?

Đã có một số nghiên cứu chỉ ra rằng kỹ năng mềm có thể là chỉ số tốt hơn kỹ năng cứng để chọn ứng viên tốt cho vai trò công việc. Đồng thời, có thể có một số lý do trung gian cho rất nhiều thí sinh trượt bài kiểm tra này (hồi hộp, nghĩ rằng "đó là một mánh khóe", v.v.).

Dựa trên các ý kiến ​​cho đến nay, có vẻ như ý tưởng đằng sau các câu hỏi của FizzBuzz là xác định xem người đó có kỹ năng mã hóa tốt (đủ) để được xem xét thêm hay không. Tôi không hoàn toàn bị thuyết phục FizzBuzz thực sự làm điều này. Ngoài ra, hãy nhớ rằng FizzBuzz lọc một tỷ lệ rất lớn các ứng viên từ rất sớm trong quá trình tuyển dụng, điều đó có thể có nghĩa là một số lượng đáng kể các ứng cử viên tốt đang bị loại bỏ sớm vì họ không thể giải quyết vấn đề ngớ ngẩn đủ nhanh.

Ngoài ra, tôi sẽ chỉ ra rằng nhìn vào hiệu quả của FizzBuzz là điều hoàn toàn có thể được thực hiện theo cách định lượng. Điều này không giống như nhìn vào "sự phù hợp" hay "niềm đam mê" rất khác nhau và không khoa học (nhưng vẫn khá quan trọng đối với các quyết định tuyển dụng mới).

Đã lâu rồi tôi mới đọc nghiên cứu phỏng vấn xin việc, (vì vậy tôi không thể xin lỗi cụ thể về trang web, mà tôi xin lỗi) nhưng quy tắc chung là mọi người thuê trên cơ sở kỹ năng mềm nhưng không có mối tương quan giữa điều đó và hiệu suất. Kiểm tra các kỹ năng cụ thể có thể hoạt động, đối với tính cách thì không (theo dữ liệu đo được).

Hầu hết mọi người đều tin rằng các kỹ thuật phỏng vấn đặc biệt của họ hoạt động, dữ liệu nói rằng có lẽ bạn không nên bận tâm đến việc phỏng vấn (phần "nói cho tôi biết về bản thân bạn", trái với kiểm tra khách quan) vì các ứng viên được người phỏng vấn lựa chọn không tốt hơn nhưng người phỏng vấn cho thấy thiên vị đối với người hướng ngoại, những người tương tự như người phỏng vấn, người cao, người hấp dẫn, v.v. (Có thể cho rằng bạn nên thuê những người làm tốt bài kiểm tra và không tốt trong phần còn lại của cuộc phỏng vấn, vì họ rõ ràng cũng giỏi trong công việc nhưng có thể thấy khó khăn hơn khi rời khỏi công ty của bạn).

Tôi mong muốn được bùng cháy vì điều này, thường là bất cứ ai tôi nói điều này để nói "nhưng chúng tôi sử dụng phương pháp X và nó thực sự hiệu quả với chúng tôi", nhưng trừ khi bạn

1. thuê một số người không vượt qua quá trình phỏng vấn của bạn,

2. đừng nói với đồng nghiệp của họ đã vượt qua và ai không, và

3. so sánh hiệu suất của những người đã vượt qua với những người không sử dụng, sử dụng các tiêu chí khách quan đã thống nhất trước đó

bạn thực sự có rất ít ý tưởng cho dù quá trình của bạn hoạt động. Thật không may, hiệu quả của cuộc phỏng vấn vốn đã khó đánh giá.

Nếu bạn đang tự hỏi, các thí nghiệm làm những việc như yêu cầu mọi người đánh giá ứng viên dựa trên bảng điểm phỏng vấn, từ những ứng viên thực sự đã được tuyển dụng (trong số nhiều kỹ thuật khác). Những người thử nghiệm lý tưởng sẽ có người thực hiện phỏng vấn, chọn ứng viên, xóa trí nhớ của người phỏng vấn, chọn ngẫu nhiên người thuê trong số các ứng viên và so sánh hiệu suất của ứng viên bằng cách sử dụng tiêu chí chính xác, khách quan so với xếp hạng của người phỏng vấn, nhưng thử nghiệm đó là khó kéo ra.

Vì vậy, mặc dù tôi chưa thấy nghiên cứu cụ thể của FizzBuzz, nhưng đây là loại điều có thể cho thấy hiệu quả trong thử nghiệm khoa học. Nếu nó sàng lọc 95% ứng viên thì tôi sẽ tò mò tại sao - nó được phát minh ra dễ đến mức vô lý đến nỗi chỉ một lập trình viên bất tài mới có thể không vượt qua nó, và thật khó để biết cách làm cho FizzBuzz bị câm. Tôi tự hỏi bao nhiêu phần trăm vượt qua bài kiểm tra "Hello world"? Bài kiểm tra "làm cho máy tính làm gì, làm gì"?

Mục đích của fizzbuzz không phải là tìm kiếm những lập trình viên giỏi, mà là tìm một lớp lập trình viên xấu nhất định, đó là những người không thể thực hiện một thuật toán đơn giản. Câu hỏi của bạn giống như hỏi có bao nhiêu nhà vô địch Nreb được xác định trong các kỳ thi bằng lái xe của họ. Có rất nhiều mối quan hệ giữa người mà bạn chắc chắn không muốn thuê và người mà bạn chắc chắn làm.

Có những lớp lập trình viên "xấu" khác yêu cầu các phương pháp nhận dạng khác nhau, như những người không thành thạo một ngôn ngữ nhất định hoặc có vấn đề về hành vi. Tuy nhiên, các lập trình viên "fizzbuzz-bad" hầu như không mong muốn trên toàn cầu, đó là lý do tại sao bài kiểm tra thường được đề xuất. Việc một lập trình viên có quá nhiều lãnh thổ hay một người cần chuyển các kỹ năng sang một ngôn ngữ mới là "tốt" hay "xấu" phụ thuộc nhiều vào nhu cầu và sở thích của từng chủ nhân.

FizzBuzz không phải là về việc xác định các lập trình viên giỏi, đó là về việc loại bỏ những người xấu / kẻ giả mạo. Nếu một ứng viên không thể vượt qua bài kiểm tra FizzBuzz thì họ không biết cách lập trình và không nên ứng tuyển vào vị trí lập trình.