每个星期，Triplebyte 会促成几百个程序员和 450 多个科技公司的牵手。对于软件工程师和想招聘他们的公司来说，我们有点像是给他们提供的一个交友网站。因此，和一般的交友网站一样，在平台上，我们会询问每个工程师，在下一份工作中，最可能让他们觉得激动的是什么，以更好地选择相应的公司。我们根据工作环境属性来选择其中的一部分作为激励项。这些因素包括“职业发展机会”、“导师制”和“包容的工作环境”。
这些激励因素的数据帮助我们让工程师和公司之间能更好满足彼此的需求，也让我们更深入的了解到软件工程师的价值和心愿。我们最近分析了这些数据，来识别和更好的理解经验级别、性别、技能级别这些因素与他们的偏好有着怎样的关联。
不难想象，这些数据会有用的。比如很多公司会告诉我们，他们有兴趣在工程部门中提高女性权益。其实从他们角度来说，这更像是个推测，尤其对于通常男士占主导的工程部门。感谢我们的超大数据集，我们不需要做推测：从统计数据来看，我们可以有信心知道女工程师们在努力追求什么。同样的，有些公司也在努力吸引有能力的工程师，有的则希望能招到顶尖的工程师，我们可以来看下这两类人员是否有不同的激励因素。后文你将看到，的确如此。要想打败科技巨头是很困难的，了解更多求职者的需求可以让你获得竞争优势。
工程师们乐于学习，即使资深工程师也这样
我们先来看看总体数据。我们遍历了每个通过 Triplebyte 筛选的工程师，去除了一些数据不完整的情况（Triplebyte 早期的求职者信息，那时还没开始跟踪所有的相关数据），在我们的平台上统计余下的每个求职者的选择。注意，因为应聘者们通常会选择三个激励选项，因此下图中的百分比加起来不是 100%。
“职业发展机会”毫无争议位列榜首，甚至比“薪水”这一项高出了 13 个百分点。可以看出，这是一个普遍的兴趣点：在我们所关注的每个共同体中，职业发展都是选择最多的激励因素。其他的激励因素的排名，会随着性别、级别的不同而有所变化，但职业发展总是会成为第一选择。
这是合理的。软件工程师一个快速发展的领域，原地踏步则意味着落后。我们之前写过 工程师对语言的选择会怎样影响他们的工作前景，流行语言随时间而快速变化。在 2002 年，好的 COBOL 或 Fortran 工程师，在找工作时可能会获得很好的职位，但现在，已经切换到其他更先进语言的公司则不会过多注意到他们。如果他们能关注业内发展变化，则可能会学习 Python 或 JavaScript，以满足市场的需求。
我们看到有些娴熟的编程人员因为长时间致力于 PHP 或 Perl，不能切换到更先进的技术中。而招聘的公司不希望他们仍使用老方法来做事情，于是他们进退两难。尽管从一些方面来看，软件工程是个收入颇丰而且舒适的职业，一个聪明而且职业敏感度高的工程师知道，他们的长期就业能力看起来比以往任何时候都不稳定。
不过，“职业发展”是一个含义很广的词，过多假设求职者选择这一项的动机都是很危险的。也许他们把“发展”诠释为“晋升到管理层”，而不是技术技能的成长。所以我们和求职者进行了大量的电话沟通，直接联系了部分人员，充分挖掘了他们所认为的“职业发展”代表的含义。在他们的反馈中，学习一词成为共识：
“能帮助我获得职业发展的工作，可以提供学习新东西的机会和学习在不同技术领域提升能力的机会。” “感觉自己在不断学习很重要。” “我希望是团队中最弱的那个，这样就可以学习了。”
简而言之，所有行业的软件工程师们都认为发展其作为工程师的能力比其它的都重要。比起薪水、工作与生活的平衡和自主权，他们更希望取得发展。部分原因可能是，他们知道其它每个选择都会根据业内的需求而变化。
对于资深工程师，这同样适用。Triplebyte 的后台不可见的流程经常会吸引非传统的初级求职者，他们在传统的招聘流程中，迈出第一步可能都有困难。也因此，有人会质疑，对这些非传统的初级工程师，这种在职业发展上的兴趣并没有意义。其实不是这样的。
实际上，不同资历的工程师有不同的偏好，但是对于发展的关注却并非如此。采用上图同样的数据，但按照不同的资历进行了细化: 初级（此处定义为<1 年的工作经验）、中级（1-5 年）和高级（>5 年）。这三个级别的工程师均将职业发展排在第一位，远高于其它选项。
实际上，高级工程师选择“职业发展机会”的稍微少一点，但区别很小，发展仍占据首位。
不过其它因素有很大的变化。“导师”作为工程师获取经验的一种方式，下降的很快，这点并不意外。“自主权”和“灵活的工作安排”有所上升。部分原因可能是更多有经验的工程师希望变得更加娴熟，这和我们通常认为的不一样（其中一个原因是我们的面试都是后台不可见的）。后面可以看到，在能力更强的工程师中这些激励因素普遍更受欢迎。
女工程师不但需要发展，还需要舒适和包容
经深入分析，我们可以确信，“包容的工作环境”对于男女工程师来说，是个很大的不同点。我们不确定是否还有其他激励项有这么大的区别，不过数据分析的一个价值就是你有时能发现一些并没有注意到的规律。
第一步是简单将数据按性别划分。
（这里和整篇文章中，“性别”和相关术语指求职者自己做出的选择。有的求职者选择了中性或压根没有选择性别，不过这些数据偏小，从统计意义上来说可以忽略。在本文中，我们只考虑选择了男性或女性的求职者。）
“职业发展机会”仍位居榜首。实际上，相较总体而言，该项对女性工程师的优先级更高。如预料的一样，“包容的工作环境”在男女工程师间有最大的区别。标识为女工程师的求职者选择该项的次数是选择其它通用激励项的 3 倍多。虽然可能有一些很明显的原因，但我们还是联系了一些女性，询问他们优先考虑包容性的原因。
- 作为一个国际化公司的女性工程师，我意识到在很多方面，我可能属于少数群体。因此我希望的工作环境，是至少它会重视建立一个包容的工作环境，这样我会感到舒适一些。
有个回复很让人印象深刻：
我选择“包容的工作环境”，同时不希望把“导师制”排在后面，即使它对我来说很重要。大家有种感觉，女性独立性偏弱，我想说，你想要的“导师制”怕是变成了“我们可不会手把手地教”。
其它一些明显区别则令人有些意外。比如，在我们的数据集中，女性更容易选择“导师制”，选择“灵活的工作安排”则相对少一些。但这里，我们需要小心点，避免轻易下结论，因为男女工程师的样本不能直接进行比较。现在技术领域男女比例不平衡，以前更严重一些。因此，在我们的数据集中 ，女性的工作经验比男性的偏少，因此在初级工程师中普遍的激励项（貌似）在女性中更常见。比如，样本中只有三分之一的女性有超过 5 年的工作经验，而男性有五分之三。相对于初级工程师，高级工程师选择“灵活的工作安排”的更多，这里也可以看出刚才那个男女工程师在该项上的差别实际被级别的差异性所掩盖，而不是它们实际的优先级。
为了修正这个问题，我们把女工程师按照级别进行细化，并和男工程师进行同类对比。换而言之，我们把数据按照性别和级别进行划分，对级别进行加权，来和男工程师的对应级别的数据进行对比。
数据结果如下：
有些区别消失了。比如，“导师制”对于男女求职者来说没有差别（男性 19%，女性修正后的为 20%）。“职业发展机会”仍为主要的激励因素，62% 的女工程师选择职业发展为激励因素。
“工作生活的平衡”则更有意思。在男性中，“工作生活的平衡”在不同的级别中变化不大，因此可以合理推测按女性级别修正后，不会过多影响该数值。然而，高级女工程师选择它的次数很多（几乎到 50%），经过修正后，为 43%，与男性的 31% 一样，占据第二位。
大部分的区别都是统计显著的，但我们的案例中，我们对效应量更感兴趣，而不是统计功效。下面同样是按级别进行修正过的数据，按照男女选择的相对不同进行排序。比如，选择“开放的沟通”的男性比女性多 66%。高亮部分都是统计显著的。
不出所料，女性选择“包容的工作环境”比男士多 171%。但是，我们并不能得出逆向结论说：包容只对女性重要。应该说，这种非常大的相对差异并不能否认下面的事实，即 女工程师和全体工程师一样，仍将职业发展优先排在首位。
更有趣的是，很多其他激励项和性别或与性别有关的经历没有明显的联系。除了包容性，女性更容易选择“高质量的代码基线”、“工作生活的平衡”和（相对选择少一些）“透明的文化氛围”。这些激励项，在很大程度上，符合与环境相关的“舒适”激励性，但它们相互之间的相关性很弱。换而言之，除了发展和包容，我们数据集合中的女性，更看重在工作环境和代码基线两项上感受到的舒适度。
相反的，男性，从统计结果看，更多的选择“自主权”、“薪水”、“快节奏的工作环境”、“扁平组织管理”、“产品驱动”和“开放的沟通”。这里面，有些和传统上对性别的认识一致，不需要过多的解释。有些求职者可能是依从本心的选择，而另一部分则可能是迫于社会压力需要去遵守。两种情况下，在找工作中，他们都显然会优先考虑这些因素。
不过显而易见的标准并不能解释所有的不同。“扁平组织管理”尤其说明这一点——在我们的数据中，没有任何一个女性选择该项！（普遍来说，选择扁平管理的很少，但这个差别是高度统计显著的，不能当作一个干扰项。）为什么一个求职者会避免选择某个激励项呢？这点很难得到信息，推测其中的一个可能性，即相对男性同伴来说，女工程师可能会简单地把扁平组织看作各种隐讳偏见滋生的乐土，从而感觉不舒服。
优秀工程师和顶尖工程师的不同
Triplebyte 的数据有一大优势，我们不仅可以得到按人群划分的特征，还能根据技术筛查来了解他们的技能水平。可以合理进行假设，即非常优秀的工程师和工程师总体表现有所不同，因此我们根据求职者在筛查中的得分，将激励项数据进行细化。
在本文中，我们定义“优秀”求职者为在技术面试中，百分位数在第 95 和第 98 之间的人，“顶尖”则是指排在 98 或以上百分位数的求职者。我们从参加了面试的求职者中大概选择了 30%，因此这两组人数占合格求职者的不到六分之一（通过我们平台进行招聘的公司能看到这些合格求职者信息）。只有合格求职者才选择激励项，所以在前面部分涉及到的数据都是那 30% 的求职者给出的。
数据显示，非常资深的优秀工程师相比候选资源池的其他工程师，所选择的有很大不同：
优秀工程师选择“导师制”的较少，这很合理——大部分情况下，他们自己已经比可能来教导他们的工程师更加优秀。“职业发展机会”选择率也有所下降，可能是因为在这种技术级别，工作前景非常乐观。让人大吃一惊的是 在“开放的沟通”上，很多人选择放弃选择：再一次说明，我们很难了解求职者为什么会避免做一个选择，可能是这类工程师喜欢独自解决问题吧。
另一方面，优秀工程师选择“薪水”、“团队规模大”、“自主权”、“快节奏工作环境”和“股份”更多些。“自主权”意味着这些工程师知道以他们自己的才能，可以在最少的监督下进行工作，“薪水”、“快节奏工作环境”和“团队规模大”反应了与他们的能力相对应的事业心。
简而言之，优秀工程师希望在有挑战的环境下，发挥他们的才能，获得更高的薪水。
这并不奇怪。当看到顶级工程师时，我们预测这些不同点也会持续存在或被放大；毕竟，具有很多成为优秀工程师的特质，能让他们变得更出色，这种想法是符合逻辑的。但是我们的预期和实际大相径庭!
顶尖工程师和优秀工程师相比，有完全不同的优先排序。在很多情况下，之前的那些图表对于顶尖工程师来说，则反了过来。比如，相较总体人数而言，选择“工作 / 生活的平衡”的顶级工程师较少，但他们（顶级工程师）将它作为第一优先级，使其高达 65%，成为各类不同人群中选择率最高的一项。另一方面，“团队规模大”在优秀工程师中选择的较多，但在顶尖工程师的选择中，几乎成了垫底的。
顶级工程师对事业心不再刻意强调。他们已经非常优秀，在短期内，他们的工作完全有保障，他们可以做自己想做的——这一组里包括一名电气工程师、一名新西兰规模较小的大学教授、一名教育平台的远程开发人员和一名音乐家。谈及到他们的职业未来，他们追求意义（“产品驱动”）和舒适（“灵活的工作安排”和“工作 / 生活的平衡”）。
换句话说，对于顶级工程师，其优先级排序和优秀工程师有很大不同。顶级工程师想要舒适有意义的工作，他们想拥有选择工作环境和时间的能力。
这对招聘提供了有趣的启示作用。大部分公司不需要顶尖工程师，试图招聘这些顶尖工程师对优秀的工程师（离顶尖还有点距离，但刚好满足工作所需的）来说会有些打击他们的信心。也就是说，公司应该考虑清楚他们需要的到底是优秀工程师还是顶尖工程师，从而选择相应的求职者。
总结
从这些分析中我们可以得到什么结论呢?
首先，工程师，不管来自那个群体，都希望有学习和增加技术能力的机会。 这点对于初创公司来说很有意义，强调学习新技能和新技术的机会，会让他们显得与众不同。相对于典型的湾区软件工程师每年 15 万美元的薪水，投入 1000 美元或者 5000 美元在不同形式的职业发展上，代价并不昂贵，但这在招聘时带来的效果是很大的。
愿意在工程师身上投资的公司也具有竞争优势。他们可以雇佣那些落后于最新技术的优秀高级工程师，从而寻找那些竞争力远远低于同等技能水平的其他候选人。即使只在培训方面提供适度的投资，也会打开一个目前被就业市场低估的候选人池。
第二，女工程师比男工程师更注重发展，她们第二注重的是包容和舒适的工作与环境。 谈论到企业利益时，人们会把技术债放在一边，谈论构建正确的基础架构，但很少有人考虑把它们作为招聘的工具，在工程部门中提高性别差异性。
不过，将包容性明确下来仍很重要，工程师的总体发展也是。在某些情况下，对包容的渴望和对发展的渴望是绑定在一起的: 比如，一个想要通过导师制度进行学习的女工程师，如果她觉得工作环境不能提供足够的支持，就会对该项要求感到不舒服。一个包容性很强的工作环境在普通招聘中会很有帮助，这点很重要：高层男工程师也会将包容性作为重要的价值提及。
最后，对于公司来说，明确需要优秀还是顶尖工程师至关重要。 想要同时招聘会有些困难，因为位于 95 和 99 百分位数的工程师，他们的需求不同，有时甚至是相互排斥的。大多数公司不需要非常顶尖的工程师。如果你的公司需要，你可以把目标设置的比顶尖工程师稍低一点，这样可以有竞争优势。他们没有那么多的需求，他们有非常不同的优先排序，但他们可能和顶尖工程师一样能够达到你的要求。
如果你的公司需要优秀工程师，强调薪水，自主权和挑战。如果你的公司想招顶尖工程师，让他们在家工作，让你的期望可以在合理的工作时间内完成，拼命强调这个产品有多么意义重大。
