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未来,科技圈最顶尖人才都将涌向哪里?

来源: 2267

未来,科技圈最顶尖人才都将涌向哪里?

无论科技行业的顶尖人才将去向何处,风投资金、成功的产品和可观的回报都会跟着他们一起走。

人才在科技行业的流动是非常复杂的,但是它也可以作为判断未来潜力股是否成功的关键指标。在那些被认为拥有 2016 年最优秀人才的科技公司中,有不少都是全球表现最佳的科技公司。在这份来自于 Paysa 近期调研的榜单中,夺得榜首的是 Uber、紧接着是 Airbnb、Google、Pinterest、Facebook、Dropbox、Square、LinkedIn、Amazon 以及 Salesforce。

“人才往往是煤矿里的金丝雀。”Paysa 联合创始人兼 CEO Chris Bolte 如是说道。Paysa 是一家大数据平台,专注于提供市场深度见解。

Bolte 指出,雅虎和 Uber 是能看出人才流动如何揭示市场未来潜能的最佳实例。2009 年 12 月 Uber 创立之初,它的潜力排名是 10025 位,当时雅虎一直稳居前二十。但直到 2013 年 12 月,这两家公司在 200 名左右相遇了,当时很少人期望这个年轻的初创公司会比这家成熟的科技巨头提供更好的工作机会,但是人才的流动成为了未来一系列事件的预言家。

如今雅虎正经历着裁员和预算缩减,然而 Uber 目前估值超过 500 亿美元。

量化和追踪高科技人才的流动是一个不小的创举。Paysa 研发出了一个很复杂的算法,能够在整个科技行业中定位个别员工,同时监测他在不同公司间的人才流动。Paysa 的机器学习算法汇总并分析了将近 800 万个数据点,数据横跨过去 10 年间 20 万家公司的招聘信息、人才简历和社会活动。

个体候选人(即科技人才)根据 1 万种不同元素进行分析,每一个元素都会被赋予一个值,然后用于整体得分的计算。这个总分基于人才的技能、经验、教育程度、推广路径、雇主的评价、雇主的声誉等等因素。如果一个员工去到了另一位雇主那,他们的评分会自动跟随他们的迁移。这就反映了一张行业内顶尖公司实时变迁的动态图。

举个例子,Paysa 的数据揭示了 Twitter 在 2015 年位列第 8 跌落到 2016 年第 17 名的过程中,他的顶尖员工跳槽到了诸如 Google、Uber、Facebook、Lyft、Airbnb 以及 LinkedIn 等公司去了。这个数据同时真实反映了 2016 年发生在 Starbucks、Hulu、Websense、Adobe、Capital One、Frontier Communications、Netflix 以及 Fidelity Investments 公司内部那些顶尖员工重新回巢的故事。上述这些公司都在过去的几年中攀升至高位,然后排名下跌,最终在今年东山再起。

未来,科技圈最顶尖人才都将涌向哪里?

Paysa 的算法不仅仅用于帮助高科技企业追踪人才流动、帮助员工考虑下一个工作机会,同时还为科技行业的投资者们提供帮助。“我们看到投资公司和 VC 们常常需要一个能够帮助他们找到下一个风口的汇报数据。”Bolte 如是说,“这就跟人才想要择良枝而栖是一样的道理。”

根据理性的分析,以下这些公司是 2017 年风投看好的:

Docker

Expedia

Twilio

Braintree

Twitch

Prosper Marketplace

Lending Club

Credit Karma

Veritas Technologies

Cox Automotive

Lyft

Stripe

Tesla Motors

Okta, Inc.

Zulily

Snapchat

根据 Paysa 最新的调研显示,上述公司都经历了最显著的跳槽潮。

Bolte 补充道,现在是成为数据科学家最好的时刻,因为科技行业最知名的那些雇主们突然开始疯狂地追寻它们。“诸如 Google、Airbnb、Uber 以及 Amazon 之类的大公司都试图通过提高薪酬来留住他们,同时尝试着获得尽可能多的人才。”Bolte 如是说道。

尽管 Bolte 表明 Paysa 是一家数据驱动型公司,但是人才的流动背后并没有任何明确的理由,但他给出一些基于历史趋势的理论支持。

“新的领导团队有明确的任务,新一轮的融资或者加大能够推动融资发展的业务。”他如是说道。

“如果你有一个高知名度的技术带头人,这会帮助你留住关键人才,吸引新的人才。以特斯拉(第 42 名)为例,你会发现问题在于:高调才能吸引到人。”

Bolte 认为反过来也是一样的。领导力问题、资金短缺、企业战略中断、技术陈旧、任务难以鼓舞人心、以及竞争对手拥有更大机会,上述这一切都可以让人才流走。“最先走的往往是你最看好且最需要的人。”

来自:http://www.lieyunwang.com/archives/224031

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