創業公司應怎麼實用實習生

General 更新 2024年11月26日

  無經驗學習人員簡稱實習生,泛指在某一專業的高年級或剛畢業的大學生,在有經驗的工作人員的指導下學習實際工作經驗,屬於非正式僱用的勞工,通常以日薪計酬。那麼?

  初創公司在HR方面多數都會碰到用人難的問題。雖然社招員工能夠快速解決企業較多專業性問題,但卻可能存在人力成本較高,穩定性較弱,工作激情不足等情況。

  這時,“實習生”則當仁不讓地成為很多初創公司***甚至一些中大型公司***的很好選擇。尋找到極具潛質的實習生,這是莫大的幸運:他們異常好學上進,激情四射,一旦讓他們充分融入企業大家庭***文化與運營***,這無疑將為企業帶來無窮的活力,甚至能夠成為企業發展的重要骨幹,核心動力!今天帶來的乾貨來自Sift Science公司如何使用實習生的一些技巧與方法,非常值得大家學習。

  創業的前三年裡,Sift Science 完成了令其他創業公司羨慕的成績。Sift Science 開發的是利用機器學習來打擊***行為的產品,對於 Kickstarter、Airbnb、Uber、Opentable 等企業來說,這個產品相當重要。但是因為整個公司上上下下只有 30 多名員工,他們必須充分利用這些資源,其中就包括招聘來的實習生。對於 Sift Science 來說,設立實習生計劃不僅僅是為了培養下一代科技界精英,更是為了增強 Sift Science 自身的實力。

  這就是為什麼 Sift Science 的技術總監 Fred Sadaghiani 花了大力氣來設立實習生計劃的原因,他希望加入 Sift Science 的工程實習生能成為和員工一樣為公司做出貢獻的人。現在,大學都已經開學了,許多實習生已經回到了學校,這個時間段最適合來檢驗今年暑假實習生的成績,同時思考如何將實習生變成一種跟員工一樣的資產。在本次訪問中,Sadaghiani 詳細地闡述了 Sift Science 在招募培訓生上與其他企業的不同之處,並介紹了一些互利的實習生專案的一些經驗供其他創業企業參考。

  One. 為什麼要投資實習生專案?

  「時下實習生水平比科技史上以往所有的實習生都要高。」

  Sadaghiani 說,要想設立強力、高效的實習生專案,最先要滿足的、也是最重要的就是找到人才,「矽谷裡的所有人都知道,創辦公司最難的部分就是招聘。科技圈的人才是有限的,而這個圈子裡的人們在年輕的時候會偏向於去挑選更寬廣、更有前途的道路。作為初創企業,必須要接觸到這些人才。」

  Sadaghiani 回憶說,斯坦福大學、加州大學伯克利分校的計算機專業學生以前都要學習資料結構、演算法和系統等課程,但是最近幾年,學生畢業的難度已經大幅度提高。從名校畢業的學生需要按照學校的學業要求解決更大的問題。學生們不僅僅是在課堂上來解決問題,絕大多數計算機專業的學生都有課外的研究專案,比如說開發自己的軟體,有些人在 Github 上程式碼簡歷讓人讚歎。Sadaghiani 說,不少電腦科學專業大二學生的能力跟許多公司的全職工程師差不多。

  Sift Science 的目標就是讓實習生的這種能力變成企業發展的動力。今年夏天,Sift Science 招聘了 13 名全職的工程師和 5 名實習生。這就意味著整個公司超過三分之一的工程產出都來自於實習生。毫無疑問,實習生對於公司產品方向和質量的影響相當大。

  Sadaghiani 表示,「我們從一開始就看到了實習生的價值,並讓實習生成為我們企業文化的一部分。在公司創辦的第六個月,我們就開始招聘實習生。那個時候我們連自己的辦公室都沒有。我們一個小團隊佔著一個投資人的辦公室,那段時間給我產生了很大的影響。」

  隨著人才戰的熱度逐漸升溫,能否為實習生提供優質的實習環境將成為企業最具競爭力,同時也是最有說服力的武器。實習生都想在熟悉的環境中工作。創業企業如果能夠讓實習生融入到他們的產品和企業文化中,那麼企業就有機會提高實習生的忠誠度,留住人才,等他畢業後成為企業的全職員工。

  Two. 優秀的實習體驗是什麼樣的?

  Sadaghiani 認為以下 5 個方面讓 Sift Science 的實習生專案特別高效,同時也讓實習生為企業的目標做出了有意義的貢獻。

  1、該靈活靈活,該嚴格嚴格。

  當跟實習生討論他能在公司實習兩個月還是 6 個星期的時候,Sift Science 讓實習生自己做決定。有時候實習生的假期比較長,可以在公司待上 3 個月,有的實習生更是可以待上 4 個月。「如果你晚來一兩週或者早走一兩週,都沒問題。我們不想創造一個充滿限制的環境,讓有才能的學生最後選擇不加入我們。」這樣做也讓 Sift Science 同 Google、蘋果這類的科技大佬產生了區別,這些大公司的實習生計劃都有嚴格的時間限制。***通過 Sift Science 靈活度高的實習生專案***Sadaghiani 和他的團隊想表達的是:每個實習生對於他們來說都很重要。

  與此同時,Sift Science 對於實習生的工作時間卻有嚴格的要求。「我們希望實習生在工作時間內能在辦公室上班。如果我們能出現在他們身邊,對於他們的成長是有好處的,只有這樣我們才能去輔導實習生、幫助他們學習。我們會讓他們明白,Sift Science 對實習生進行了不小的投資,這種投資所帶來的副作用就是實習生學到了很多內容,為企業生產出了很讚的產品。如果遠端實習的話,達不到這種效果。」

  2、移除任何可能阻礙成功的障礙。

  在實習生到達 Sift Science 前一個月,他們會收到一封***,上面寫著實習生可以期待的內容、如何在舊金山找房子、如何與經理和導師以及同事進行聯絡等內容。這封郵件可以讓實習生開始與團隊成員進行對話,找到合適的房子租住,在開始工作之前得到任何問題的答案。

  為實習生找房子是一件非常有挑戰的事情,Sadaghiani 說,所以他們會提前建議實習生去 Airbnb 或者 Y-Combinator 培訓生的家中找找,看看能不能在這些地方找到個鋪位。Sadaghiani 和團隊成員將為實習生找到一個舒適、安全的住宿環境作為首要任務,因為只有這樣才能讓實習生在工作中做出最好的表現。「我們發現,年輕人總是需要一些幫助和資訊,所以我們覺得為他們提供幫助是完全值得的。」

  另外一個例子就是,所有在 Sift Science 的實習生都會收到一臺全新的 MacBook Air 或者 MacBook Pro,跟團隊成員一樣。這麼做消除了他們對技術的擔心,他們也不用去除錯自己的開發環境。能想到實習生實習體驗中可能出現的問題並在工作之前就解決了這些問題,Sift Science 為此感到十分驕傲。

  3、融入企業文化跟掌握技術同等重要

  Sadaghiani 說,「對於我們來說,讓每個實習生理解企業精神、企業文化、企業動力、企業政策和做法十分重要。」Sift Science 的執行需要大家一起出力,許多人會為產品解決方案貢獻力量、不斷地迭代開發。許多非常聰明的年輕人喜歡獨立工作。即便 Sift Science 正在考慮的一位實習生確實是特別拔尖的人才,但是他獨立的工作模式和企業文化不符,即便成了我們的實習生,他在 Sift Science 實習的時候也不能獲得良好的實習體驗。

  除了挑選符合 Sift Science 企業文化的實習生之外,Sift Science 的正式員工也會盡可能地在工作中推廣團結意識。在 Sift Science,實習生可以去而且被鼓勵去參加高層次的會議,而在其他企業實習生可能沒有機會去參加。Sift Science 也會組織遊戲之夜、大餐派對來把實習生和員工湊在一起,讓他們共享信仰、挑戰和靈感。還有許多地方的活動能實現相同的功能,但是 Sadaghiani 和 Sift Science 團隊認為這種方式深入交流能提高實習生的工作水平。

  4、產生以獲得成就為目標的友情

  Sift Science 明確表明實習生有機會成為全職員工,但是他們從來不說哪些職位存在空缺或者說哪些職位名額有限。Sadaghiani 說,這麼做產生了一個有趣的事情:實習生之間並沒有進行競爭,他看到了許多實習生相互幫助以完成任務。「我們看到實習生開始相互輔助,這一切發生的時候,整個公司以一個整體進行高效地運作。我們的目標是讓技術實習生們坐在一起,建立聯絡。這種方法下,如果實習生遇到了問題,他們更願意向身邊的實習生去請教,不必再去找經理或者導師。」

  「幫助同伴已經成為實習生脫穎而出的主要方式。」

  「去年,在實習生進入公司的前幾周裡,我們就弄清楚了誰可以教別人,誰是需要學習的。這種方法帶來的幫助大過競爭。實習生相互提高自身水平。他們問了不少很好的問題,比如『你在做這件事的時候是怎麼想的?你有想過這麼做嗎?如果我對你的假設裡的某一處提出質疑你會怎麼辦?』」

  5、它給員工帶來可以付諸行動的反饋。

  Sift Science 公司有實習生轉正招聘的企業文化,每個實習生都為企業做出了貢獻,都有機會變成企業的正式員工。Sadaghiani 說:「除了定期與導師和經理的見面會,每位實習生都有中期考核和期末考核。中期考核讓我們有機會知道這位實習生對反饋的反應速度以及如何完成對反饋的反應。這些會議可以給實習生提供許多有效的方法,讓他們提高自己的工作表現。」

  這種方法對於得不到全職工作的實習生來說也是一種緩衝。「如果你得不到工作的 offer,那麼不必驚訝。根據客觀的觀察來向實習生提供非常建設性、清晰的反饋,對我們來說真的很重要。每一次考核、每一次見面,我們都會對這名實習生說一下他的優異表現和有待進步的空間。如果我們沒給他發 offer,我們也會告訴他為什麼 Sift Science 不適合他,有可能是他跟企業文化不符,或者是他們需要更多訓練才行。」

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