技能比头衔更管用：LinkedIn 如何把招聘改成看人能做什么

Lenny Rachitsky 说，LinkedIn 已经从发帖很尴尬的地方，变成他觉得比 Twitter 更有意思的信息流，也成了他 newsletter 最大的流量来源。Hari Srinivasan 本人并不负责信息流，但他强调 LinkedIn 是连在一起的生态，讨论怎么拍板并不难，因为所有人都知道标准：这件事能不能把人连接到经济机会。信息流负责人 Kamesh 对他讲过，一条对准机会的信息流要做好两件事。一是把能带来机会的关系维持住，让人跟上认识的人；二是把网络之外的知识和建议送到面前，这是成员调研里反复出现的需求。

Lenny 追问过去几年到底改了什么。Srinivasan 说，连接人与机会这条方向一直在，变的是对成员需求的理解更清楚了：他们要贴近那些关系，也要拿到真正有用的知识。机器学习和排序算法随着对「什么有价值」的理解变准而变锐。他特别提到生成式 AI：平台开始给提示，让人把自己的看法写进去，他认为这能把近十亿成员的知识解锁出来，虽然还很早。他不愿意宣布胜利，说产品里永远有摩擦，也欢迎没获得同样体验的人直接反馈。

谈到自己负责的 Talent Solutions，Srinivasan 说它覆盖所有帮人找工作或学技能的产品。Lenny 在开场介绍里称这是 LinkedIn 最大的一块业务。组织按两个市场来分：招聘市场连接求职者、招聘人员和用人经理；学习市场连接学员和讲师。招聘侧有 Recruiter、职位发布和求职者产品；学习侧有 LinkedIn Learning 和讲师工具。很多人不知道，他们还有两座影视棚，一座在欧洲，一座在圣巴巴拉，从收购 Lynda 开始，团队里从化妆师到编剧都有。他用飞轮来形容：信息流里可能出现职位推荐，找工作时网络关系会起作用，深入一个主题时课程会接上来。

Lenny 观察到招聘市场从候选人主导翻到了雇主主导。Srinivasan 承认求职者变多、空缺变少，申请量因此上去了。但他不认为一切都回到了从前。2020 年 3 月，信息流里出现大量并非自己过错而失业的人。数据上，酒店业受创严重，客服却招不满人。按理市场会很快平衡，人们却没有流向那些岗位。很大原因是大家习惯按特定头衔找人、找工作，没有意识到另一拨人其实能做这份活。

LinkedIn 因此大力推动技能优先招聘：把经历翻译成技能，招聘方可以说需要会谈判、能给客户降温的人，而不必死盯某个头衔。酒店业从业者大约具备客服所需技能的 70%，剩下的可以培训。目前大约 47% 的招聘方会在搜索时明确使用技能，他认为这是正在留下来的变化。求职者也开始按价值观或兴趣找工作，比如岗位要跟自己的目的感对齐，或者想进入 AI。公司为此上线了按这些维度筛选的合集，使用至今仍在。

Lenny 问，作为最大的专业职位市场之一，这是不是内部决定要改变世界招人的方式。Srinivasan 说，产品必须是人们已经想要的东西；如果招聘方和求职者都不买账，什么都转不动。他们并没有先拍板要搞价值观招聘，而是从成员那里听到信号，再放大、做成系统里好用的路径。Open to Work 也走过类似阶段：起初是只给招聘方看的私密信号，后来可以更公开地说；疫情让失业污名大幅下降后，他们加上了现在大家熟悉的头像绿框。同一周他们还在试 Open to Internal Work，让员工向内部招聘人员表示想换内部角色。他猜这条路五到十年后也会走完同样的旅程，眼下已经能感到那层顾虑：怕惹到自己的经理。

谈到产品经理招聘，Srinivasan 指向公开的 Economic Graph 数据：科技行业招聘同比大约下降 50%，产品经理的趋势还略低于软件工程师。如果你正在为找不到 PM 岗位发愁，他说你并不孤单。他的第一条建议是建立关系，并说清楚自己能做什么；没有现成网络的人，也可以在 LinkedIn 上慢慢积累。第二条是给职位列出的每项技能附上证据，比如作品或推荐，让招聘人员能看出为什么要把你推荐给用人经理。

第三条带有他个人判断的成分：每个 PM 岗位都不一样，有行业经验即使缺少职能经验，也能把自己从更大的申请池里分开。他举例，如果应聘汽车科技里的产品经理，以前在汽车行业做过、懂车，就是很好的入口。招聘的人永远在看两件事：技能和能力，以及意愿和兴趣。意愿方面，他建议即使公司还没有空缺，也可以在公司主页上表示感兴趣，下次有岗位时招聘方能看到信号。同时用 Open to Work，并写清想找哪类工作。细节更具体，信号才会落到对的地方。

Lenny 问有没有「做了某件事，被联系的概率就显著上升」的数据。Srinivasan 说 Open to Work 的信噪比很高，技能展示也和拿到岗位有相关性；公司承诺还早，但已经看到一些信号。他鼓励人们去找职位上展示的用人经理，虽然结果很难追踪。非常资深的岗位通常是被猎，而很少靠自己点申请：CPO 职位也会发布，但更多人是通过 LinkedIn 私信和长期联系进入对话。

Srinivasan 是随小公司被收购进入 LinkedIn 的。第一次产品评审前，他从未做过产品经理，把别人的建议堆进演示文稿，被当时的产品负责人和 CEO Jeff 批得很惨。他开车回家给妻子打电话，觉得自己可能被开除。Jeff 让他过几周再来。他决定只做自己相信的事：从「把人连接到机会」往回推。第二次评审过了。对他来说，这条北极星不是暖呼呼的口号。公司同时有互动生态、招聘、营销解决方案和付费会员业务，跨业务做决策会非常缠，这条标准是打破平局的那一票。

Lenny 问这听起来很空，是不是真的会在评审里被反复拿出。Srinivasan 说自己在 LinkedIn 的第一个产品是个人资料。资料可以服务很多身份场景，优先做什么很容易散。一旦能讲清某个改动如何帮人做成他想做的事，比如发出一档播客，或接到一份工作，优先级就简单了。把这句话变成日常动作，靠的是领导者反复说。Jeff 和后来的 Ryan 一直在重复，久了就成了文化的免疫反应：谁不按这个标准做事，周围的人看得出来。

落到指标上，他负责的市场看的是可摸到的产出：撮合了多少次入职，以及多少人学会了一项技能。学习通常用时长来衡量，因为技能往往没有直接可追踪的结果。公开价值观里，他特别提出「成员优先」：生态两边利益冲突时，要先建立信任、弄清谁能拿到数据、决策怎么做。Lenny 在官网上核对这些价值观时发现，「连接到经济机会」甚至不在那几条里，它比价值观条目更宽，是公司层面的方向。

Srinivasan 说自己职业上一直被复杂产品吸引。他习惯按复杂度曲线看产品：管高度互联的生态，和设计彼此不太咬合的东西，需要的技能很不一样。他不久前写过一本童书，写完出版就结束了。Open to Work 这类改动完全不同：你要想到对面的人会怎么看、会不会因此少用或多用平台，客户会怎么用这些数据、会不会用另一种眼光看待求职者。必须推演二阶、三阶甚至四阶效应，并且边做边量。

复杂度也要求决策机制。LinkedIn 使用 RAPID：R 负责提议，A 必须同意，I 提供意见，D 拍板。他认为最要紧的是决策那一行只写一个人的名字，清晰度会立刻上来。他个人的经验法则是：邮件来回三轮就该打电话；电话打了二十分钟，就该写给决策者然后推进。目标是大约一小时内能拿到决定。五天升级规则加上时钟：五天内还没解决、没升级，责任落到上一级管理者。Lenny 把它理解成给管理者限时去把卡住的事推开，Srinivasan 同意。

第三件事在人才上。面试和晋升时，他会专门看一个人有没有看见系统的能力。大多数人才体系奖励的是你自己那一块增长了多少；这个生态需要能在整体层面做决策的人。他们尽量建立对跨系统工作的组织理解，而不只看单个产品线。Lenny 提到外界印象是 LinkedIn 产品团队只会做增长微优化。Srinivasan 承认早期扩大网络规模非常重要，增长团队也很强，许多人后来因此走到很显眼的角色。但至少近几年，底层赌注一直是价值，那些不那么闪亮的系统才是他最在意的。

Srinivasan 说自己最自豪的是技能、价值观、Open to Work 和承诺这类东西，他称之为重大的社会系统。它们藏在市场里面，意见领袖日常未必碰到，所以曝光少。如果人们真能用一套新语言来描述自己能做什么，这会是很大的改变。LinkedIn Learning 也在这份名单上。他把它看成世界上较大的创作者系统之一：把教得好、镜头前未必自如的人请进棚，把声音送出去。

LinkedIn Learning 做的是专业技能学习，2015 年进入这项业务。当时的判断是：求职者常常缺少目标岗位所需的技能。公司不想把世界变成人人都是临时工，而想让人能学会再到达。机制是找顶尖讲师，帮写脚本、做图形，在棚里或家里把课拍出来。绝大多数使用和收入走企业客户，它也是全球较大的企业学习产品之一。Lenny 从旁观者角度把它概括成：帮人接到经济机会，发现缺技能就帮他们把技能补上。

Srinivasan 自己的产品管理课，来自大约四五年前内部的 Product University。一次调研里，最刺耳的反馈是「我没有做这份工作所需的技能」。他们招了一批人，世上又没有产品经理学位，内部却几乎没教过。训练营让他们明白：光靠框架教不会产品管理，必须有案例。他们用 LinkedIn 自己的项目编了课程，最近拍成对外课。课里讲如何对照痛点验证和排序想法，包括「你得证明这里有人在用胶带硬撑」这类门槛；增长负责人 Damian 讲如何按循环思考，让产品自己产生继续增长的燃料。他们也会拿失败和复盘出来讲。

对想进入产品管理的人，Srinivasan 用一个技能三角形来看：一边是斯皮尔伯格式的创作者，一边是能从数据里看出模式和未来的数据科学家，越资深越需要总经理那一套，懂预算、懂不同公司怎么运转、能带动团队。他从未见过优秀 PM 站在正中心，他们都活在边上：有人是极强的数据科学家兼能带队的 GM，有人创作者属性极强、用另一种方式领导。他建议先搞清自己落在图上的哪一边，往匹配的角色靠。很多人以为必须把另外两个角都补齐，结果反而没打到自己的长处。

他也把运气算进去。他曾在福特参与美国第一款混合动力 SUV Hybrid Escape，人们会开几百英里来看车，社区围着这个产品转。很早体验到有人真心喜欢你做的东西是什么感觉，给他后来的工作设了一根标尺。对下属，他要求极其清楚：这是你的产品，你要开口说清楚要把它开到哪里。人往往不敢认领。一旦你开始塑形，别人会过来帮；在那之前会很难。第二件事是不停建造。他认为这是一块不用就会萎缩的肌肉，产品经理的核心就是建造者。

他用 mindofhari.com 练这块肌肉，刻意跟生意分开，当艺术来做。他和老大一起写过一组睡前故事，后来做成笔记本，他说大约有五十万读者。他们还做了桌游 Parallel Universe：卡片给出一个设定，比如这个世界再也没有窗户，你要列出十件随之发生的事。有了孩子之后，万圣节和生日糖无处不在，他做了蜂蜜甜味的软糖，大约 40% 是糖、五种成分；对比之下，Twizzler 一类产品大约 80% 是糖，为了货架寿命。软糖季节性在 Mind of Hari 上架，也受运输法规和保质期限制。

闪电轮里，Srinivasan 常推荐《Thinking in Systems》，讲如何在系统的不同位置介入。刚读完的小说是《Tomorrow, and Tomorrow, and Tomorrow》；正在听的是《An Immense World》，写动物如何用人类没有的感官感知世界，提醒人自身知觉很窄。他最喜欢的面试题是：你做过最复杂的东西是什么？他看两件事：对方会不会主动靠近真正难的问题，以及能不能把它简化并讲清楚。亲密关系、医疗、教育这些互相关联的难题，他认为需要被这类问题吸引的人。他最近喜欢的产品是一款儿童牙刷游戏，大约十美元，把刷牙从烦变成乐。

每个季度或半年，他会回头看团队怎么工作。规划上他们改成「橙色和红色优先级」：先把必须搬走的大石头摆出来，让团队从那里往下排，而不是纯自下而上再由领导去挪。评审上，流程放太久会制度化，人们开始写很长的文档。他正在试把产品评审从一小时压到十五分钟，逼团队更快碰到问题陈述，要么清楚了，要么停下来改天再来。Lenny 联想到有团队站会时做平板支撑来缩短会议，Srinivasan 说还没试过。

给 LinkedIn 用户的建议：多数技能是系统推断的，但个人资料上的技能栏很多人没用起来，技能优先招聘越来越普遍，值得认真填。第二是去试试 LinkedIn Learning，它主要卖给企业，不少人会错过，入口是 linkedin.com/learning。他请听众给产品反馈。自己活在高度抽象的生态里，很难知道每个人实际体验如何；无论好用还是不好用，写下来对他都有用。找他最直接的地方就是 LinkedIn。