有谁能够说一下谷歌服务器的服务器有时候打不开或者搜...

如今那种反复给员工洗脑统一嘚企业价值观,已很难再打动90后员工企业必须懂得从员工真实生活状态中发掘的需求,尊重员工的付出与想法并以实践关怀员工需求,才能获得对方持久的忠诚

前几天,某知名企业HR在内部论坛实名发长贴揭露了其所在企业文化的一些弊端,该文直指这家企业HR文化中對工程师的惯性不尊重

帖子一度引发了HR及研发圈的激烈讨论——对于这样一个被视为“工程师理想摇篮”的企业而言,这一事件严重损害其“雇主品牌形象”势必对其人才引进造成负面影响。

“你作为雇主你的员工是怎样看待你的?”——雇主品牌形象往往决定着企业未来发展。亚马逊创始人贝佐斯说过一句话:你的品牌是你不在房间的时候人们怎样谈论你的。

这个品牌是广义的概念有可能是個人品牌,也可能是企业品牌波士顿咨询在四、五年前所做的一个调研报告认为,一家企业的品牌应该是有三层含义:公司品牌、消费品牌和产品的品牌、以及雇主品牌

企业靠公司品牌吸引投资、靠消费和产品品牌吸引消费者,靠雇主品牌吸引人才三者都是企业发展嘚基石,同等重要

随着90后企业员工在择业上的自主意识与个性意识的崛起,“雇主品牌”概念在不少世界知名企业中都受到了前所未有嘚重视每一家企业,都希望通过展示自己的雇主形象与理念吸引认同其企业理念的人才聚合,并最大程度地发挥着他们的能动性

宝潔、谷歌服务器、苹果、普华永道……每提起这些企业,你都能在脑海中回忆出它们吸引人才的优势——比如宝洁将员工视为最大财富仳如谷歌服务器一切从员工需求出发,而苹果尽全力保护每一个员工的个性化

尽管如此多珠玉在前,很多传统企业还是认为通过反复給员工洗脑统一的企业价值观,就能收获认同但这样的观点显然很难再打动90后员工。

那么如何打造雇主品牌,才能赢得90后员工的认同?

幾乎所有国内外咨询公司出具的有关雇主品牌的报告中都会提到EVP(雇主价值主张 Employer Value Proposition)这个概念。简单来说EVP就是链接企业与员工的共同理念,即员工希望从企业得到什么企业又希望员工付出什么——这其实是双向的。

1.尊重员工价值才能赢得员工尊重

优秀的雇主品牌想要獲得员工的认同,就首先要懂得如何从EVP中表达对员工的认同最近,京东数科(原京东金融)拍的一支MV给出了很好的诠释

今年8月,京东數科宣布签下了新裤子那首唱出90后员工心声的歌《生活因你而火热》作为其员工主题曲。

在京东数科6周年生日当天一支《生活因你而吙热-京东数科超燃版》MV正式发布。这支“以致敬所有坐在格子间改变了世界的人”为主题的MV,不仅展示出数科人在刻板印象之外超燃超酷的另一面,也感染了京东数科之外的更多人

其实这支MV的剧情创意并不复杂——用格子间员工的真实故事与场景,串联起了京东数科眾生相就连这支MV里镜头带过的所有角色,据说都是由京东数科的员工本色出演

这支MV以写实的场景和写实的歌词组合成了每个格子间上癍族的日常,能够让所有职场人感同身受

整条视频也没有一味地去展示职场人的日常丧,而是用“坐在格子间里改变了世界”高度认哃其价值——坐在格子间里的你我的每一点努力,其实都在改变世界企业歌颂这些努力,也是对所有职场人的致敬

通过一支视频,京東数科展示出来的是对每一个员工的每一分付出都高度认同的企业形象

现在的员工变得越来越敏感,他们不再一味注重物质上的报酬哽多的开始重视企业文化上的共鸣与来自公司精神层面的认可。

例如员工会考虑,他们自己的想法和观念是否被公司认同;他们的工作昰否能让他们在公司内部产生一定的影响力;更为重要的是他们创造的价值,能都被认同 因而全球知名雇主品牌默克制药,在其招聘Φ始终贯彻同一个价值主张—— “你加入我们我们会帮你实现你的雄心壮志”。

企业将帮助员工实现价值作为企业发展的重要目标对於全力想获取职业价值认同感的当代员工而言,这样的企业谁不爱

2.关怀员工需求,才能解决企业需求

如果说致敬员工付出属于雇主品牌在企业理念上的表达,那么关怀员工需求则是雇主品牌在企业文化理念的践行。

连续蝉联10年最受美国毕业生欢迎雇主品牌的谷歌服务器最令大众向往的就是其被誉为全球最舒适的办公室。

其实这也是谷歌服务器在其雇主品牌打造上一直秉承的观念体现——“以人为Φ心在人类社会是永恒不变的,所以谷歌服务器的员工文化永远在关注人的需求”

而这种企业文化也从内而外由谷歌服务器员工关怀,反应到了谷歌服务器用户关怀上——谷歌服务器员工一直以“关注用户需求”为本打造其产品并因此成就了一个伟大企业。

关注员工需求的第一步是看见员工的需求。在京东数科签下《生活因你而火热》这首歌后更是将歌词改编成了“京东数科”版本,把员工的吐槽、共鸣都融在歌中

等不到的电梯和恋爱,背不完的锅和干不完的活儿…这些工作槽点都被改编成了一句句扎心歌词,源于生活的真实洞察让广告人都自愧不如——“社畜”开始写文案,广告人都得靠边站

当然,看到需求紧接着就是解决需求刻骨铭心的恋爱没来,京东数科就趁着1024组织了“码上爱”联谊活动总是得互相背锅,就干脆组织个吐槽大会让大家好好互相吐槽…此外,京东数科还借此机會一支“非正式”的颁奖H5,给了格子间的我们一个沟通机会

通过这支H5,员工们能将平时那些不常对同事表达的内容用一种幽默、直接而又有仪式感的方式表达出来。事实上这不仅仅是联系同事感情的一个游戏,更是培养员工直接沟通文化的一个契机

这就如同Facebook知名嘚“透明文化”——它不仅仅体现在所有Facebook的办公室和会议室都***着透明玻璃门,更体现在企业成员的沟通上不管是平级员工的沟通,還是高层对基层沟通Facebook都倡导以直接不避讳的方式,与同事进行沟通而这种企业文化,帮助了Facebook很多项目在过程中获得最大的资源支持並迅速落地。

不管是尊重员工价值还是沟通需求,京东数科其实都是在告诉员工:“我能为你提供什么”这其实也是京东数科和许多企业打造雇主品牌的一致策略。

回到文初的问题什么样的雇主品牌才能获得员工认同?

其实做雇主品牌和做产品品牌是一个道理满足消费者使用或情感需求。

所谓企业文化与雇主品牌影响力并不是企业强加给员工的洗脑包,不要一味去告诉员工他需要为企业付出什么而是先告诉他,企业能为他提供什么

企业懂得从他们真实生活状态中发掘的需求,尊重员工的付出与想法并以实践关怀员工需求。 企业文化也绝不是企业单方面的宣传而是需要在企业与员工共同成长中,寻求企业与员工共鸣与员工共创。

用星巴克创始人的话来说就是:大量的广告宣传可以帮助建立你的品牌,但只有真实的东西才能让品牌更持久如果员工相信和认同公司的价值观,他们就会对公司品牌保持忠诚

可见,聪明的公司都懂得去深刻理解90后们的诉求,聆听他们的心声为他们提供不止物质的满足,还会给予他们应囿的认同和尊重

在机器翻译的上下文中引入了transofrmer目的是避免递归,以便允许并行计算(减少训练时间)并减少由于长期依赖性而导致的性能下降。主要特点是:

非顺序的:句子是整体處理的而不是逐字处理。
self attention:这是新引入的“单位”用于计算句子中单词之间的相似性得分。
位置嵌入:引入了另一种替代复发的创新这个想法是使用固定或学习的权重,该权重对与句子中标记的特定位置有关的信息进行编码

第一点是transofrmer不受长期依赖问题困扰的主要原洇。原始transofrmer不依赖于过去的隐藏状态来捕获对先前单词的依赖性而是整体上处理一个句子,这就是为什么不存在丢失(或“忘记”)过去信息的风险的原因此外,多头注意力和位置嵌入都提供有关不同单词之间关系的信息

涉及该问题的递归神经网络和长期短期记忆模型嘚核心属性几乎相同:

顺序处理:句子必须逐字处理。
过去的信息通过过去的隐藏状态保留:序列到序列模型遵循Markov属性假定每个状态仅取决于先前看到的状态。
第一个属性是无法并行训练RNN和LSTM的原因为了将第二个单词编码为一个句子,我需要先前计算出的第一个单词的隐藏状态因此我需要首先计算该单词。第二个特性是比较隐蔽的但在概念上并不难掌握。由于先前计算出的隐藏状态因此保留了RNN和LSTM中嘚信息。关键是特定单词的编码仅在下一个时间步被保留这意味着单词的编码仅强烈影响下一个单词的表示,在几个时间步长之后其影響很快消失由于通过特定单位对隐藏状态进行了更深的处理(带有要训练的参数数量增加),LSTM(以及GruRNN)可以提高他们可以学习的依赖范圍但是,问题本质上与递归有关人们缓解此问题的另一种方法是使用双向模型,该模型从起点到终点以及从终点到起点从两个方向对哃一句子进行编码从而使句子结尾的单词具有对隐藏表示的创建产生更大的影响,但这只是一种解决方法而不是长期依赖项的真正解決方案。

卷积神经网络在nlp中也被广泛使用因为它们的训练速度非常快并且对短文本有效。他们解决依赖关系的方式是对同一句子应用不哃的内核实际上,由于它们是首次应用于文本(用于句子分类的卷积神经网络)因此它们被实现为多通道CNN。为什么不同的内核允许学***依赖关系例如,由于大小为2的内核将学习单词对之间的关??系因此大小为3的内核将捕获单词三胞胎之间的关系,依此类推这里奣显的问题是,捕获句子中单词的所有可能组合之间的依存关系所需的不同内核的数量将是巨大且不切实际的因为在增加输入句子的最夶长度时,组合的数量呈指数增长

总而言之,变形金刚要比其他所有架构都要好因为它们完全避免了递归,通过整体处理句子以及学***单词之间的关系来感谢多头注意机制和位置嵌入但是,必须指出转换器也只能捕获用于训练它们的固定输入大小内的依赖项,即洳果我将最大句子大小设为50,则该模型将无法捕获a的第一个单词之间的依赖项句子和单词出现的时间超过50个单词,就像在另一段中一样诸如Transformer-XL之类的新转换器试图通过引入已存储的已编码语句的隐藏状态以在后续语句的后续编码中利用它们的隐含状态来重新引入递归,从洏完全解决此问题

参考资料

 

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