弱勢民族與女性工程師:假如你想去Pinterest工作,你應該看一看
弱勢民族與女性工程師:假如你想去Pinterest工作,你應該看一看
2015.08.09 | 行銷

前言:一直以圖片優雅聞名的Pinterest最近公開了他們招募、培訓員工的法則,還決心提高弱勢族群和女性在公司的存在感。這篇文章由Pinterest的高管Michael DeAngelo撰寫,本文來自Medium,原文標題為《Diversity and Culture at Pinterest》。


作為Pinterest的領頭羊,我的主要工作就是尋找業界最棒的人,把這些天才集合在一起,打造出一款激動人心的產品,這也正是我們公司永保創意、員工永保激情的秘訣。

為了實現這一願景,我們創建了「Culture@Pinterest」工作組,幫助新進公司的潛力股們快速成長為資深夥伴,我們用以下五點讓他們迅速了解公司:

  1. 為何來這兒(我們的使命)Why We're Here(our mission)
  2. 公司的價值觀(What We Value)
  3. 我什麼樣的人是我們公司想要的(Who We Hire)
  4. 如何激勵員工(How We Reward)
  5. 如何引領培養員工(How We Lead and How We Grow Our People)

今後我也會繼續與大家分享公司的文化價值觀。

如果你讀了我的上一篇文章——《打開金手銬》(Unlocking the Golden Handcuffs),你就已經get到了一些Pinterest怎樣激勵員工的故事。在這篇文章,我將重點談談我們選擇員工的標準以及Pinterest剛剛發布的多樣化計劃。

什麼樣的人是Pinterest想要的?

聰穎、有目標、有方向的優秀人才當然是我們公司寵兒,但除此之外,我們會在招募員工時考慮以下品質:

  1. 使命感與人生願景——他們想讓世界和人生更加豐富多彩。
  2. 追求卓越——他們在工作中精益求精、力求完美
  3. 好奇心——他們知識豐富、興趣廣泛,有問題意識且保持持之以恆的學習
  4. 處理各種問題——他們匯集邏輯與直覺,探索著多角度觀察問題
  5. 認知自我——他們知道自己的優缺點,並能和周圍同仁互補
  6. 冒險精神——他們熱衷於嘗試不同的事,直面生活中的挑戰與不確定性

我們在選擇員工時不僅會關注其是否具備以上素質,同時還會考慮如何把每個人凝聚在一起,組成一個強大的團隊。我們相信越多元的團隊越有創造力。因此,我們始終十分關注如何搭配團隊,讓整個團隊擁有多種技能、多元閱歷,致力於打造一個跨種族、跨民族、跨性別的工作圈。

大變革下的新佈局

上週我們制定了Pinterest多元化計劃,我們最近對多元化數據的討論也表明Pinterest並沒有停留在數據層面。因為眾所周知,提出清晰構想與真正實現一件事之間有著質的差別。

所以我們決定去做一些與眾不同的事,我們制定了一個雄心勃勃的計劃,踐行這些計劃一方面使我們的目標更清晰,另一方面,也成為激勵著團隊不斷成長的驅動力。

下面是我們設定的2016年目標:

  1. 提高工程師中全職女員工比例,爭取達到30%(目前的比例是21%)
  2. 提高全職工程師中弱勢民族的比例,努力實現8%的指標(目前的比例是1%)
  3. 提高非工程師中弱勢民族的比例,達到12%(目前比例是7%)

執行Rooney法則——讓主管位階中至少包含一位弱勢民族人士、一位女性。

我們覺得分開制定「工程職」指標與非工程職指標是十分重要的。許多公司把「技術職」和「工程職」混在一起,從而讓企業的員工數據開起來更漂亮。「技術職」指標通常把產品製造者、產品設計者以及其他非管理者中的女性佔比混在一起,從而使數據中女性比例看起來更高。

我們認為,業界應革命性別政策:讓越來越多的女性有機會成為一名真正的工程師,這也正是我們設定在「工程崗」具體指標的原因。這些數據也鮮明地反應出當前的性別問題,同時也為我們著重解決這一問題提供了明確的思路。

我們的解決思路

  1. 學徒計劃。我們會給女性和弱勢群體提供職業技能培訓。
  2. 引入諮詢項目。我們正在開發多元化諮詢項目,從而發掘出提高公司多樣性和包容性的新方式。
  3. 支持dev/color計劃。這是我們的工程師Makinde Adeagbo建立的非營利性獨立組織。組織的目標是在工業製造業中提高黑人軟體工程師的地位。Pinterest已經承諾以後將參與Makinde活動,並給與這個計劃提供資金支持。

我們會堅持我們的主張:正如我們所提出的設想、計劃一樣,我們會在這裡與你們一起攜手共進。我們也會仔細研究公司未來的發展方向,希望能與各位一起同行,一起推進多元化的願景。

原文出處:虎嗅網

關鍵字: #Pinterest
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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