办公室里，技术面试官Arron 和 HR 正对近期的招聘失误进行争执——新招的技术岗试用了几个月，就因能力不足离开了。

HR 不断吐槽岗位画像太模糊，Arron 反问：“不是给了你关键词吗？”

HR 气不打一处来：“你要招Java 后端，说要熟练使用Java 语言，你给我翻译翻译，到底什么叫熟练？熟练的标准是什么？”

“我不是还抽空出了几道笔试题去测他吗？” Arron 反驳道。

“你出的那些算法题、八股文，网上一堆答案，候选人早就背得滚瓜烂熟了，下次出题用心点吧。”

Arron 无语，他不知道该如何解决这些问题……

01 不要笔试，要技术测评

随着经济环境变化，企业逐渐重视起技术招聘的信效度。找到合适的人，解决工作问题，而不是找到貌似优秀的人，但无法解决工作问题，成为许多企业的共识。

一般企业的技术招聘考核重心仅在简历筛选、面试和录用前的评价，这种方式仅凭感觉，经常容易招错人。

虽然多企业为了考核候选人真实能力，也会进行笔试，但题目往往停留理论层面，候选人可通过死记硬背，蒙混过关，难以深挖技术实力。

对实际工作能力，企业只能试用后考察，为此付出额外成本，最危险还可能留下没有实力的老油条，空耗资源。

这基本反映了企业技术招聘时的面临四大难题：

1. 需求不明确，岗位画像模糊

HR 有时不清楚技术岗位工作内容，技术面试官给出关键词又会比较模糊，两者间沟通不畅，导致企业难有清晰岗位画像。

2. 根据岗位画像出题难，考点模糊

有了岗位画像，但出题时市面上的算法/八股文不贴合工作场景，考点难以匹配画像需求；技术面试官自己出题比较耗时，也不一定就能写出考核岗位画像所需能力的题目。

3. 评卷缺乏客观标准，费时并过于主观

候选人答题后，评卷缺乏客观标准，面试官主观分歧大，不仅耗时耗力，也会有失公允性，降低招聘信效度。

4. 招聘失误后，复盘迭代没有依据

因为缺乏标准，在招聘失误后，企业无法有效复盘。招聘者对错误原因各执一词，无法迭代升级，继续重蹈覆辙。

那能否在试用前的考核中，尽可能一次性地精准筛选到合适人选呢？

企业须明白，技术招聘仅靠笔试考核理论知识远远不够，进行涵盖完整标准的技术测评很有必要。

成功的技术测评除了考核理论知识外，还会考核候选人的实战技能、工程实现能力、解决问题能力和工程素质等。

理论知识决定了是否能被录用，但后面的能力才决定了实际工作表现。

ShowMeBug 技术测评的“冰山模型”

那要考核以上能力，并实现成功的技术测评，应涵盖几个方面：

1. 精准考核岗位所需能力的题目与流程，解决岗位画像模糊不匹配问题;

2. 支持实战编程环境，模拟工作场景，深挖候选人实战情况下的技术实力;

3. 客观高效的评卷和人才报告，提升招聘效率，为决策与复盘提供依据;

4. 实现上述几点的方法与标准。

02 ShowMeBug 技术测评2.0——低时投入、客观、高信效度的技术测评体系

针对企业招聘中存在的不足，ShowMeBug 推出技术测评2.0版本，提供全自动一站式技术测评解决方案，涵盖出题组卷、实战技术测评、自动化评卷、人才报告和岗位定级等完整流程。企业仅需明确所需招聘岗位和等级，剩余测评流程均能自动化完成。

ShowMeBug 曾推出1.0 版本，针对不同岗位的能力维度，支持手动调节熟练度，并生成能力雷达图及自动组卷。有客户会疑惑，能力熟练度的依据以及自动组卷的机制是什么？这次的2.0 版本更新，将会彻底解答这些疑惑。

技术测评2.0 版本，基于ShowMeBug 技能评估团队自主研发的测评引擎，可自动解析岗位要求，通过能力模型自动生成适合岗位的能力维度、技能树与知识点，最终自动推导出符合岗位画像的题目与试卷。

不妨再以技术面试官Arron 的企业需要招聘Java 后端工程师为例：

这次他便能登陆ShowMeBug 后台进行智能组卷。他可直接找到匹配的岗位，并选择相应的能力等级。

该岗位定级标准是ShowMeBug 技术团队对标国内主流一线大厂所制定，根据岗位的能力维度与技能点的掌握程度，划分成4个等级: 1.了解 2.熟悉 3.掌握 4.精通。细致的划分有助于企业精准定位岗位所需能力，并明确相应的职级。

比如Arron 决定招聘S6 级Java 后端工程师，则按标准该岗位需掌握Java 的进阶特性，了解Linux 基础，掌握关系数据库知识，掌握各类框架与中间件，得出S6 级工程师需能独立完成中等难度功能开发。系统会根据各个技能点的掌握程度，生成相应知识点，并以此自动出题组卷，如图所示。

该岗位定级标准是ShowMeBug 技术团队智能组卷的预设模版，既可帮助Arron 出卷前对岗位建立清晰标准，也可对人选能力有清楚认知，建立清晰岗位画像，为后续岗位定级提供参考。如果对定级标准仍有疑虑，企业可根据自身需求，进行自定义调整。

设置完成后，Arron 可看到系统根据能力模型生成的能力维度，如Java 后端工程师的几个维度：Java 应用能力、Linux 操作能力、数据库应用能力、以及框架与中间件等。

Arron 若想考察其他能力维度，他也能添加与删改。系统针对不同岗位，共有多种能力维度可供自定义设置，让 Arron 进行全方位考察。

确定能力维度后，Arron 还可在下方看到颗粒度更细的技能点，比如在关系型数据库中，可看到MySQL 这个技能点。

技能点的熟练度会默认之前S6 级所预设的程度，但Arron 还能根据自身需求进行调节。他可自定义添加其他技能点，系统针对不同能力维度，共有多类技能点可供设置。

确定技能点后，Arron 可点击技能点展开技能树，根据技能点掌握程度，展现基础、进阶和高级三个阶段的各类知识点。

例如Java 知识点中，基础阶段有工具封装文件、异常处理，进阶有线程管理、类型抽象，高级有类加载机制、JVM 调优等，这些知识点都支持Arron 进行替换、删除等微调操作。

与传统企业仅照搬算法/八股文等理论知识点不同，ShowMeBug 技能评估团队专注实际工作场景，通过总结大量真实项目需求，提炼了各类知识点，考核实际工作技能。

测试题考点就是根据这些知识点一一对应生成的，有效解决了考点模糊及与岗位画像不匹配的问题。

设置好所有知识点后，系统就会自动从题库中进行智能抽题，并组成试卷。Arron 可查看不同技能点下的题目数量，并支持他替换修改。

组卷后，Arron 便能邀请候选人在 1024PaaS 轻协同IDE 的环境下进行技术测评，让编码如在本地一般丝滑流畅。平台还提供AI 助手辅助候选人答题，模拟真实工作环境，Arron 也能在之后了解其解题思路。

（详情可见文章：《面对AI冲击，技术人才该如何考核？》）

答题界面

候选人提交试卷后，系统接入的AI 大模型还能进行自动化评卷，使得Arron 的阅卷时间投入降至为 0，并且还能提供客观标准，减少与其他面试官的分歧。

（详情可见这两篇文章：《怎么实现技术评卷时间0投入的？（上） 》《怎么实现技术评卷时间0投入的？（下）》）

评卷界面

评卷完成后，Arron 还能一键生成人才报告。报告会根据候选人答题结果，从技能点与能力维度两方面展示各项评分，深挖实战技术、工程能力与思维，以及问题解决等实际工作相关的能力。

报告还会根据候选人答题表现，自动帮助Arron 进行岗位定级，如答题优异则定为S6 级，答题结果不佳则定为S5 级或更低。

人才报告

人才报告能全面展现候选人真实技术能力，清晰挖掘强项和薄弱点。Arron 还可共享报告给其他面试官，减少主观性的负面影响。

人才报告（续）

如果此次招聘仍有不尽如人意之处，Arron 还可根据报告进行有效复盘。他可以重审各能力维度，观察是否有疏漏或多余；还可调整知识点，增加或减少难度，进一步匹配岗位需求。

总之，该技术测评体系提供了一套标准，便于Arron 依据标准迭代优化招聘方法，快速得到适用于自己企业的专属岗位画像。

除了技术招聘外，Arron 也可以使用ShowMeBug 技术测评2.0 的功能，对企业进行内部人才测评，给员工岗位定级，同时也激励员工以考促学，驱动他们自我提升与学习的欲望。

这次，技术面试官Arron 和 HR 就不用再为不好招人吵架了：

自动化流程，帮HR 一秒智能组卷；专业标准化的岗位定级与出题判卷，让Arron 可定制专属个性化的岗位画像与决策依据；基于实战工作的考核题目，给他们带来了真才实干的技术人选。