洞见|没有绩效考核也能赢:Netflix 如何用极简流程支撑起全球最强工程文化

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作者：微信文章

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原视频标题：Netflix’s Engineering Culture

分享者：Elizabeth Stone（Netflix CTO）

原视频链接：https://youtu.be/sAp9RjO79cU

推荐理由：在硅谷大厂普遍陷入“大公司病”的当下，Netflix 依然维持着极高的人才密度与极简流程。这篇对话深度拆解了他们如何在没有绩效评估、没有 KPI 的情况下，不仅完成了泰森拳击赛全球最大规模直播挑战，还能持续输出引领行业的开源项目。

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关键结论 Key Takeaways

追求人才密度而非流程是维持卓越的唯一路径

Netflix 内部不设正式绩效评估而是强调实时反馈

keeper test 核心是经理是否愿意拼命留下该员工

平台工具的目标是提高速度而非通过卡点来降低风险

拥抱 Generative AI 的初衷是消除琐碎而非取代思考

即使是成熟巨头也必须保持从零构建新业务的野心

开源不仅是情怀更是推动行业标准以此让自身受益

选人标准最看重的是永无止境的好奇心与自驱动力

拒绝 KPI：如何用“反馈”取代“评估”

我们没有正式的绩效评估，这是第一个不寻常的地方。 —— Elizabeth Stone

在大多数公司为了绩效考核伤透脑筋，甚至导致一个月工作停滞时，Netflix 选择了一套完全不同的逻辑。他们认为，实时、坦诚且持续的反馈远比每半年来一次的打分更有价值。这种模式建立在极高的信任基础上：如果一个员工需要等到年底才知道自己做得不好，那是经理的失职。

Netflix 著名的 Keeper Test（留任测试） 依然是其文化的核心。经理会问自己：“如果这个员工明天要辞职，我会努力挽留他吗？”这种考核方式极其残酷，但也极其透明。它要求每个员工都像成年人一样工作，对自己负责。

为了防止管理者的主观偏差，Netflix 引入了年度 360 度反馈和薪酬审查作为安全网。但其核心理念从未改变：我们招聘的是成熟的成年人。成年人不需要被微观管理，他们需要的是清晰的上下文而非控制。在这种环境下，人才留存率反而高于绝大多数硅谷巨头。

从“全员资深”到“阶梯化人才”的转型

过去 25 年，Netflix 只有一个工程级别：高级软件工程师。 —— Gergely Orosz

长期以来，Netflix 以只招“成年人”（Senior 及以上）著称。但近两年，他们开始大规模招募初级工程师和实习生。Elizabeth 解释说，这是因为随着公司规模扩展，并非所有任务都需要 20 年经验的人去处理，人才分布需要更加科学。

新一代的工程师带来了原生的 AI 思维。相比于资深工程师需要改变习惯去适应 AI 工具，这些职场新人天然地知道如何利用 AI 进行原型开发和自动化测试。Netflix 正在构建一种“内部造血机制”，让 senior 成为 role model，带动手下快速成长。

但这并不意味着降低门槛。Netflix 对人才密度的追求近乎偏执，他们通过薪酬对齐“市场最高水平”，确保吸引到的是最顶尖的那拨人。这种策略在 AI 时代尤为奏效，因为顶尖人才在 AI 辅助下能产生的杠杆效应是指数级的。

平台即杠杆：Open Connect 驱动的“从提案到播放”

很多公司把 CDN 当黑盒，我们却在 175 个国家建立了 6000 个节点。 —— Elizabeth Stone

Netflix 的工程实力不仅体现在软件层，更体现在其对底层基础设施的掌控。他们构建了一个名为 Open Connect 的自定义内容分发网络（CDN）。通过与全球 ISP（互联网服务提供商）深度合作，Netflix 将视频文件直接推送到用户家门口的边缘节点。

这种“从提案到播放”的全链路掌控是其超级权力。从内容被绿灯许可的那一刻起，数据科学就开始辅助决策，媒体制作套件则负责让文件在全球创意团队间无缝流转。这种端到端的工程集成，让 Netflix 在推出直播、游戏等新业务时，能迅速复用已有的基础设施红利。

有趣的是，Netflix 对开源的投入极其慷慨。他们认为，推动行业标准（如视频编码技术）不仅不会损失竞争力，反而会因为行业整体水平的提升而受益。他们已经因为在视频编码领域的贡献拿下了 9 座艾美奖，这种技术领先地位是其内容竞争力的基石。

AI 实践：实用主义而非盲目追风

我们不觉得 Generative AI 是解决所有工程问题的银弹。 —— Elizabeth Stone

面对 AI 浪潮，Netflix 表现得非常冷静。他们没有强制推行某种 AI 工具，而是提供了丰富的工具库供团队实验。Elizabeth 指出，AI 目前最显著的收益在于原型开发、文档生成和老旧代码库迁移。

在异常检测方面，AI 展示了巨大的潜力。通过自动识别系统指标的细微偏差，AI 能帮助工程师更早地发现直播或播放中的潜在问题。但在核心架构设计和复杂产品逻辑上，Netflix 依然坚信人类工程师的判断力。

他们内部设立了 GenAI Champions 角色，这些分布在各团队的“冠军”负责收集真实反馈：哪些工具是真的提高了生产力，哪些只是低质量的代码堆砌。这种基于效果而非基于口号的 AI 战略，保证了工程团队不会在技术泡沫中迷失。

给创业者的建议：好奇心是唯一的解药

如果问我最看重什么价值，那就是好奇心，问对的问题。 —— Elizabeth Stone

在 Netflix 这样一个高压且高度自由的环境中，什么样的工程师能存活并晋升？Elizabeth 的答案是：好奇心。这种好奇心不仅是对技术的钻研，更是对业务逻辑的深度理解。

她建议新加入的成员要勇于质疑现有的流程：我们解决的问题对用户真的有价值吗？现在的架构是最优解吗？在一个没有繁琐流程保护的公司里，平庸是最大的风险。

Netflix 的成功证明了，当一个组织能够消除不必要的官僚主义，并赋予顶尖人才充分的自由时，其产生的创造力足以改变整个娱乐行业的格局。对于创业者来说，这种对人才密度的极端追求和对流程的极简克制，是构建可扩展组织的最高准则。

结语

Netflix 的故事告诉我们，工程文化的核心不在于你使用了多么先进的框架，而在于你是否敢于信任你的员工。通过取消绩效评估和微观管理，Netflix 筛选出了一群真正自我驱动的“特种兵”。

在 AI 正在重塑开发流程的今天，Netflix 依然坚持人才密度的重要性，并利用基础设施的深度掌控构筑护城河。这种极致的透明度、高频的反馈和对技术卓越的执着，不仅造就了流畅的观影体验，更为现代技术驱动型企业提供了一份极具参考价值的增长蓝图。

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