为企业觅英才 为人才搭平台
为企业觅英才 为人才搭平台
一分钟速读：
编者按：上海AI赛道这两年热得发烫，融资消息一个接一个。但有个现象很多人没注意到，钱到账了，人反而散了。上海百猎猎头今年上半年接触的AI创业公司里，至少一半在抱怨同一个问题：核心技术骨干留不住。今天讲的这家公司，融了两亿，团队却在缩水，到底卡在哪？
去年底，这家做AI销售助手的上海公司完成了B轮融资，到账两个亿。创始人发了全员信，说要大干一场，半年内把算法团队从十二人扩到三十人。结果六个月过去，别说三十人，团队从十二个缩到了五个，其中两个还在找下家的状态。
CEO想不通。赛道不差，企业级AI应用是今年的风口，客户付费意愿比去年强了不止一个档次。薪资也不低，每个离职的人都拿到了两到三成的涨薪挽留方案，没人因为钱走。但人就是留不住。两个资深算法工程师去了字节，NLP负责人被老东家阿里重新挖了回去，剩下的人里有两三个已经在更新简历。
产品这边更惨。原计划三月上线的2.0版本，推到五月、再推到七月，到六月底连内部测试都没跑通。投资人开始催，客户开始催，CEO把能想到的办法都试了一遍：加薪、画饼、团建、一对一谈心，每一样都做了，人该走还是走。类似的情况在上海并不少见，我们之前也写过一家上海消费品公司自建数字团队三月换了四任负责人，问题不在钱，在管理逻辑上出了结构性的偏差。
上海百猎猎头介入后做的第一件事，不是翻简历库，而是跟CEO和剩下的五个算法工程师分别聊了一轮。聊完发现，问题根源在CEO本人。准确地说，在他带过来的那套管理习惯上。
这位CEO来这家创业公司之前，在某个互联网大厂做了六年技术管理。他带过来的是一整套大厂管理配方：每周OKR对齐会、双周复盘PPT、模型迭代需要三级审批、每次上线前要填四张变更控制表。在大厂这套东西没问题，几千人的组织靠流程运转。但搬到一个十二人的算法团队里，效果是灾难性的。一个离职的算法工程师在exit interview里说得直接：「我来创业公司是想快点把东西做出来，不是来写周报的。」
这个盲区其实很普遍。很多从大厂出来的创始人，不自觉地把自己被管理的方式复制到新团队里，忘了创业公司最大的优势就是快。百猎在跟他复盘的时候问了三个问题：你团队里有多少人的主要工作时间花在写代码上？上一次模型效果提升，是靠开会讨论出来的还是有人单枪匹马试出来的？你最想留的那个工程师，他离职前一个月的日历上编程时间占比是多少？三个问题问完，CEO沉默了。他翻了一下JIRA记录，过去三个月团队代码提交量下降了六成，开会时长翻了一倍。关于中高端人才为什么留不住，我们之前详细拆过为什么你招的数字化负责人总干不长，核心逻辑相通：人走不是因为外面的世界更好，是因为待在这里做不出东西。
第二个盲区更隐蔽。这家公司的算法团队里有三种完全不同的人：一种是做模型研究的，对发paper、打榜有执念；一种是做工程落地的，关心推理延迟和API稳定性多过模型精度；还有一种是做应用层的，整天琢磨怎么把客户场景翻译成模型能理解的任务。这三种人，被放在了同一个团队里，用同一个考核标准来管理。
结果可想而知。研究员嫌工程任务占用太多时间，半年没发paper，简历不好看了，走人。工程师嫌研究方向不落地，做的模型demo没人用，走人。应用层的人夹在中间，既不懂研究又调不了工程，觉得自己在公司里没有位置，也在考虑走。三个群体各有各的不满，管理层却以为只是「薪资没给够」。
上海百猎猎头帮他们重新做了岗位画像。关键动作是把「算法工程师」这一个岗位拆成了三个：基础研究岗、模型工程岗、应用算法岗，每个岗位有独立的产出定义和成长路径。研究岗允许花两成时间发paper，工程岗考核的是模型上线后的QPS和故障率，应用岗看客户场景的覆盖率和效果提升百分比。拆完之后CEO自己说了一句话：「我之前一直在用一个岗位描述招三种完全不同的人，难怪招一个走一个。」在上海招技术人才这件事上，很多企业的招聘视野太窄了，在上海招人，别只盯着陆家嘴这篇聊过，张江、漕河泾这些地方的人才画像跟传统金融圈完全不同。
前两个盲区搞清楚了，第三个问题浮出水面。团队从十二人缩到七人、再到五人的过程中，管理层追加的不是产出目标，是管理密度。每天站会从十五分钟拉到四十分钟，多了两个周中check-in，每双周一次全员复盘。表面上是在「加强管理」，实际上是把剩下几个还没走的人也快逼走了。
剩下五个人里有两个跟百猎顾问聊的时候说，现在每天写代码的时间不到四个小时，其他时间全在开会、填表、写汇报。其中一个后端工程师说了一句很扎心的话：「我知道公司怕我们走，所以天天问我们在做什么。但正是这个天天问，让我更想走。」
百猎给CEO的建议很直接：把你现在所有管理动作列出来，每一条问自己，这个东西如果不做，产品上线会受影响吗？如果答案是不会，砍掉。CEO照做了，砍掉了两个周会、一个日报模板、和所有超过三个人审批的流程。然后把省下来的时间用来做一件事：跟剩下的五个人一起，把2.0版本的交付计划重新排了一遍，精确到每周。这件事本来是CTO该做的，但CTO那会儿已经被管理会议吞掉了。关于怎么从大厂挖对人、怎么把对的人留住，上海一家中型企业如何从大厂抢到一位技术VP这篇的复盘有不少细节可以对照着看。
诊断做完，接下来是执行。上海百猎猎头用了三招，六周内帮这家公司补齐了核心团队。
第一招：换了找人方向。之前公司招人，JD上写的清一色「BAT/TMD背景优先」。百猎把条件改成了「独立负责过一个从零到上线产品的技术模块」。这条线一划，简历池完全变了。不再是从大厂出来的螺丝钉，而是那些在中小团队里从头搭过东西的人。第二周就锁定了两个十年经验以上的全栈型算法工程师，都是在二线AI公司带过四五人小团队、亲手把模型推到生产环境的人。
第二招：重构了团队架构。拆成三个人组成的技术架构组加上两个项目制的灵活小组，架构组负责模型选型和基础设施，项目组每个季度换一次方向，匹配客户和产品的迭代节奏。废掉了之前那套大厂层级，没有TL、没有组长，只有owner。谁是某个模块的owner，谁对这个模块的决策和交付说了算。
第三招：重设了激励机制。之前公司用的是标准的四年行权期权方案，对AI人才基本没吸引力，大家都在想「我能熬到四年吗？」百猎建议把长期激励拆成里程碑式的项目奖金：模型上线、客户验收、营收达标，每过一关解锁一笔。短期有看得见的回报，长期有期权兜底。入职的三个新人和留下的人，看到这个方案之后，反馈出奇一致：「终于不用猜公司到底能活多久了。」
六周后，四个新人全部到岗，加上留下的五个老人和一个回流的老员工，十人团队重新跑了起来。2.0产品当月通过内部测试，两个月后拿下第一批付费客户。从去年底融了两亿到今年夏天才真正交付第一个商业版本，中间走了半年的弯路，被三个盲区拖住了。类似的人才决策失误在上海并不少见，上海职场人三十岁的坎，不是能力问题是方向问题这篇从候选人视角聊过，很多时候选错了方向比选错了公司代价更大。
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