创业公司只招资深工程师是最糟糕的政策

摘要

作者通过面试134位工程师的经历，批判了科技行业普遍的"只招高级工程师"政策。他认为这种策略既使大量优秀初级工程师被忽视，又让公司付出高薪却错失长远发展机会。在AI时代，优秀初级工程师能借助LLM快速上手，其成长潜力和创新活力远超固守经验的高级工程师。企业应革新招聘流程，建立导师制度，将培养初级人才作为核心竞争力。

内容框架与概述

文章开篇以作者近期大量面试的亲身经历为引，直指行业痛点：从初创公司到大型企业，都以各种理由回避初级工程师，导致高薪争抢有限的高级人才，而大批有潜力的毕业生却找不到工作。作者指出，经验的边际收益递减，真正决定工程师上限的是动机、抱负和思维能力，而非年资。

随后，文章剖析了企业用人的三大盲区：对初级工程师上手时间的过时假设、仍停留在算法刷题的陈旧面试方式、以及狭窄的招聘渠道。作者继而阐述与初级工程师共事的优势——他们不受固有经验束缚、渴望反馈与成长、处于能力曲线起点且能为团队注入活力。

文章核心部分提出了一套五步招聘流程：筛选心态、开放工具的家庭作业、禁用AI的系统设计面试、AI实操演练、以及AI策略讨论。这套流程旨在全面考察候选人的独立思考能力与人机协作水平。最后，作者给出入职后的培养建议，强调导师制度、合理预期、定期反馈的重要性，并建议从小规模试点开始逐步扩展。

核心概念及解读

Day 1 Productive（即战力优先）：企业追求新员工入职即能产出的短视思维。这种策略虽降低了短期风险，却以高薪为代价，同时放弃了培养高成长性人才的长期价值。

AI-native（AI原生）：指成长于AI工具环境中的新一代工程师。他们天然具备利用LLM阅读代码、生成样板、快速自学的能力，使传统6-12个月的上手周期大幅缩短。

天赋-成长-工具三元组：作者提出的人才评估框架。天赋决定能力上限，成长曲线决定长期价值，工具运用能力决定效率爆发。现代招聘应综合考量这三个维度，而非单一看重经验。

人机协作能力：AI时代工程师的核心竞争力。通过面试中的AI实操环节和策略讨论，考察候选人何时善用AI、何时依赖独立思考，体现对新工具的成熟运用而非盲目依赖。

原文信息

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