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在这场 2023 年访谈中,Plaid 首席技术官 Jean-Denis Greze 与 Harry Stebbings 讨论招聘与离职、远程工作、软件差异化、产品指标和风投支持的公司。他认为,领导既需要可衡量的进展,也需要对不确定项目作出判断。 Greze 以 Plaid 高管和天使投资人身份发言,并提到自己投资的公司。他对公司、Salesforce、Snowflake、AI 和工作方式的历史观点均归属于他本人,不代表经过验证的结果或投资建议。
- 1明确岗位所需的优秀表现Greze 认为简历提供的证据有限,他寻找的是符合企业实际需求的技能。
- 2离职决定之前先反馈他说,经理应识别不匹配、尽早沟通问题,并给员工改善机会。
- 3远程工作辩论Greze 和 Stebbings 对生产力与文化存在分歧,并讨论不同类型的工作。
- 4用户体验与复制Greze 认为成熟产品的功能可以被复制并整合进更广泛的套件。
- 5指标不能取代判断仪表盘上可见的增量收益,可能比不确定的长期投资看起来更好。
- 6理解 AI 的边界Greze 说,他仍在培养直觉,判断生成式 AI 能可靠支持哪些产品。
要点建议
- 应根据实际岗位和公司阶段招聘,并用明确要求评估候选人。
- 在需要员工离职之前,应坦诚反馈并给予公平的改善机会。
- 工作安排应匹配工作性质和相关人员;嘉宾对远程生产力存在分歧。
- 产品指标可以衡量进展,却仍可能偏向增量工作,而不是不确定但潜在收益更大的项目。
- Greze 认为某些软件功能容易复制,而整合后的分发和持久能力可能更重要。
- 产品市场契合的程度可能随着客户经济条件改变而变化。
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职业经历与按岗位招聘
Greze 介绍自己在 Dropbox 和 Plaid 的经历,以及如何评估人才。
Harry Stebbings 问 Jean-Denis Greze 职业生涯中最大的机遇是什么。Greze 说,他加入 Plaid 领导工程团队后,公司从约 40 人和不到 1000 万美元年度经常性收入不断成长,为他带来了机会。但他认为此前在 Dropbox 的工作才是真正幸运的转折:尽管面试表现有好有坏,两位面试官仍看到了这位背景不寻常的候选人的优势,并支持聘用他。
Greze 说,简历能提供的信号有限。反复跳槽或长期没有成长可能引发疑问,而项目、GitHub 页面或博客可能体现好奇心。他希望面试团队与候选人见面,判断其经验是否适合实际工作,而不是追逐一个抽象的“最佳工程师”标准。
在公司最初约 15 名员工的招聘中,Greze 倾向于寻找能解决眼前问题的人。当管理需求出现时,他比较了经验更丰富的“四年型”候选人和能够领导下一阶段的“两年型”候选人。他如今更倾向后者:习惯管理大型团队的领导者,可能不再喜欢或擅长管理小得多的团队。
人才成长与反馈
他讨论岗位变化、解雇、招聘流程和头衔。
随着公司扩张,当一位领导者与岗位的适配程度改变时,Greze 说,这个人可能在新经理的指导下成长,也可能更适合去别处担任不同角色。他敦促创始人给予员工公平机会,不要把他们固定在过去的印象里;但他也说,如果长期不处理能力缺口,公司可能失去发展势头。
他区分了擅长处理解雇与让谈话令人愉快。在他看来,关键工作是识别不匹配、给员工改善机会,并为企业作出深思熟虑的决定。他说,人性化的沟通和适当的过渡很重要,同时承认当事人仍可能觉得决定不公平。
Greze 强调,困难的反馈应发生在作出解雇决定之前,避免经理隐瞒数月后突然让员工得知问题。决定最终作出后,他倾向于清楚说明并安排过渡。Stebbings 将这种事先反馈,与在解雇会议上争论决定本身区分开来。
Greze 说,一个招聘错误是没有准确界定岗位。例如,负责欺诈和风险的数据科学负责人可能既需要领域经验,也需要创造性思考的能力。一个宽泛的职位名称本身无法告诉面试团队该寻找什么证据。
他会给面试官分配与岗位相关的具体问题,而不是让每位领导都问相同的通用职业问题。他也重视比较不同候选人,让面试团队理解优秀表现是什么样。招聘后,他建议在几个月内检查明确的成果,而不是认为完成入职就意味着员工已经成功。
Stebbings 认为,激烈争取职位名称是一个警示信号。Greze 说,自己一直偏好低自我意识的组织,让想法比头衔更重要,但他补充了一个限定:头衔在外部可能有实际价值,包括对那些历史上受到行业不公平对待的群体而言。随着公司成长,与所有行业惯例对抗的成本可能超过收益。
执行与工作安排
Greze 和 Stebbings 辩论速度、远程工作和工作生活平衡。
他认为,只要招聘和文化与所选方式一致,许多组织问题都有几种可行选项。相比之下,糟糕的产品战略或错误的市场可能决定企业结果。速度很重要,因为它让公司拥有更多学习机会;但他说,在金融基础设施领域,团队必须在不破坏处理人们资金的系统的前提下快速行动。
关于远程工作,Greze 认为行业花了太多时间争论一种适用于所有人的模式。有些人喜欢远程,有些人喜欢办公室;公司应有意识地作出选择,并相应招聘。他认为,对于高度创造性、需求不确定且客户就在附近的工作,面对面协作有帮助;而路线图明确的成熟团队,可能可以远程高效完成增量工作。
他说,自己的团队在一项工作质量指标上没有差异,但归属感和工作乐趣评分下降了。Stebbings 强烈不同意他对远程生产力、创造力和留存的看法。Greze 同意文化需要关注,并建议混合办公可能保留一些面对面协作的好处,同时坚持自己对目标明确的工作之生产力的观点。这些是他们的经历和意见,并非受控研究。
Greze 说,建立初创公司的知识已经传播到硅谷以外,尽管经验更丰富的运营者仍集中在那里。他在 2023 年观察到旧金山有强大的生成式 AI 社区,并认为靠近社区有优势,同时表示自己不知道在其他地方建立成功公司是否必然更困难。
讨论工作与生活的平衡时,Greze 提出了一个颇具争议的解释:当行业更能容纳不同工作安排时,选择格外努力工作的人可能更容易脱颖而出。他将此与自己对法国工作文化的印象相比较。这些是他的概括和个人观点,并不是长时间工作必然带来更好结果的证据。
他说,高绩效可以有不同形式,人们不必把工作作为唯一重点,也能拥有充实且薪酬优厚的职业生涯。被问到能否兼顾工作生活平衡并建立非凡企业时,他承认有些领导者善于授权和激励,但认为这种情况并不常见。Stebbings 大体同意;两人都没有把它当作普遍规律。
产品差异化与指标
对话考察软件套件、用户体验和单一指标的局限。
Stebbings 问,为什么 Greze 怀疑产品差异化总能持久。Greze 说,云产品相对旧软件带来了巨大进步:他把 Stripe 出现前接受支付的过程与集成其 API 作比较。在他的比喻中,第一次改进让产品从百分制的 1 分达到 90 分,后续优化可能只让它从 90 分升到 93 分;数字只是示例。
他认为,界面和功能可以被复制,集成套件可以组合多个“足够好”的专业工具。他以追求整合的 Rippling 为例。他预测,在某些成熟软件市场中,各部分协同和较低的总体成本,可能比每个单独界面的小幅优势更重要。
Stebbings 问,空间计算和 AI 等新界面是否可能带来另一次重大飞跃。Greze 同意这些技术可能改变局面,但说自己还不知道。他之前的论点针对已经成熟的产品浪潮,并不是说未来用户体验创新已经结束。
Greze 说,Salesforce 仍是重要的数据存储平台,但他预计竞争者会攻击其客户体验的某些部分。被问到观点时,他表示不看好它在未来十年继续保持第一的能力。这是他在 2023 年提出的个人前瞻性意见,不是已证明的结果或投资建议。
谈到北极星指标,Greze 说,衡量有帮助,但不能代替团队作出困难的产品决策。Plaid 跟踪尝试连接银行账户的人,是否能够为相应用途连接正确的账户。改善这一转化率既可能涉及增量变化,也可能涉及更长期、更不确定的项目。
他把两种做法比作从巴黎到米兰:步行每天都能看到进展,而乘飞机最初可能看起来是在远离目的地并等待。即使更有雄心的项目最终可能获得更大收益,仪表盘也可能偏爱进展可预测的步行者。指标需要配合反向指标、领先指标和人的判断。
Greze 说,Plaid 在六个月内实现了全年转化率目标,主要依靠增量改进,同时继续追求更大的机会。他承认,决定应投入多少资源追求短期成果、多少资源用于可能创造更持久优势的工作,很不容易。他对 Plaid 表现的描述未经独立核实,他也在公司拥有商业利益。
竞争与产品市场契合
Greze 讨论创始人选择、客户经济条件和他对上市公司的历史观点。
对于早期初创公司,他警告过度关注竞争对手可能使团队偏离寻找产品和市场进入路径。公司规模更大时,竞争者的影响更加明显,分发、声誉和有时出现的网络效应也变得重要。他说,自己的天使投资更偏好创始人和想法,并承认这种方式并非仅为财务回报优化。
Greze 认为,风险投资者资助许多创始人,是希望少数人取得超额成果。一位拥有多年现金跑道、但产品市场契合较弱的创始人,应当问自己继续是否是最好的时间用途,是否应该改变方向,或讨论返还资本。他将这些描述为风投支持企业面临的艰难选择,而不是证明增长较慢的公司没有价值。
他把产品市场契合视为程度问题,而不是二元状态。当融资成本和现金流优先级发生变化时,一款曾经看起来有价值的产品,可能在客户的优先级列表中下降。他以 Snowflake 为例,说自己的团队会在更高的回报门槛下仔细审查,存储额外数据是否值得其成本。
Greze 认为,现有客户支出增长看似放缓,与客户经济条件收紧相吻合。这个例子是他对公司的解读和自己的采购推理,并非对 Snowflake 财务表现的独立核实解释。听到一个大致估值后,被问及市场观点时,他说“做空”,随后补充自己是长期持有标普 500 的投资者;这是 2023 年的意见,不是个性化建议。
AI、投资与职业经验
他介绍对生成式 AI 的不确定性、自己的错误和天使投资经验。
关于生成式 AI,Greze 说,自己缺少一套可靠的思维模型来判断这项技术能或不能转化成什么优秀产品。它能够处理含糊语言和图像生成等过去软件难以完成的任务,但他希望理解其边界。他认为,建立这种直觉对产品和工程领导者很重要。
反思职业错误时,他说自己担任律师的四年学到了很多,但也认为这段转折付出了时间代价。在 Dropbox,他还曾负责一款类似 Slack 的沟通产品,却未能找到正确方向;他认为团队离客户太远。他说,这两段经历都给了他教训。
在快问快答环节,Greze 说,天使投资让他看到预测创始人成长能力有多困难。他提到自己投资的 Rupa Health 和 Atlas,称其创始人和使命令他感兴趣,同时明确披露了经济关系。他还敦促听众核对一般性创业建议背后的事实,是否真的与自己的处境相符。
他根据自身经历和关系,对 First Round 和 Sequoia 作出积极评价。他的职业建议是寻找能够为企业创造影响的工作,即使领导层没有注意到。他希望与自己共事的人觉得,那段时间让他们完成了截至当时最好的工作;Stebbings 感谢他,并结束访谈。
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