Palantir 如何打造终极方正工厂 | Nabeel S. Qureshi（创始人、作家、前 Palantir）

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Nabeel Qureshi是一位企业家、作家、研究员和 Mercatus 中心人工智能政策访问学者（与 Tyler Cowen 一起）。此前，他在 Palantir 工作了近八年，担任前沿部署工程师。他在 Palantir 的工作范围包括加速 Covid-19 响应、将人工智能应用于药物发现以及优化空客的飞机制造。 Nabeel 也是欧洲领先的金融科技独角兽公司 GoCardless 的创始员工和业务开发副总裁。

你将学到什么：

为什么几乎三分之一的 Palantir 项目经理后来都创办了公司
“前沿部署工程师”模型如何运作以及为什么它能创造出杰出的产品领导者
Palantir 如何从一家“闪闪发光的埃森哲”转型为一家利润率超过 80%、价值 2000 亿美元的数据/软件平台公司
非传统的招聘方式，筛选思想独立、求知欲强、竞争力强的人才
为什么公司有意避免传统的头衔和职业阶梯——以及他们做了什么
为什么他们建立了法学硕士喜欢的本体优先数据平台
Palantir 备受争议的“蝙蝠信号”招聘策略如何筛选特定人才类型
在 Palantir 这样的公司工作的道德理由

一些要点：

Palantir 的成功很大程度上归功于每周 4-5 天在客户所在地派驻工程师，创造了传统方法无法比拟的快速反馈周期和深入的客户理解。
他们的模型涉及解决一个客户的（非常大且有价值的）问题，然后将该解决方案抽象为可以出售给其他所有人的产品。
采取独特立场（让一些人望而却步）的公司自然会筛选出志同道合的员工，同时排斥那些不会蓬勃发展的员工，从而创造出更强大的文化，而不是试图取悦所有人。
取消等级头衔（使每个人都成为“前沿部署的工程师”）减少了内部竞争和政治，迫使人们根据功绩和影响力而不是职位进行认可。
95%的企业数据问题涉及访问、清理和连接数据，而不是分析；解决这一集成挑战的公司创造了巨大的价值。
尽管存在辍学的神话，但大学为深入思考、建立关系和智力探索提供了难得的空间，而这些空间在以后的生活中几乎不可能重新创造。
寻找运动成绩或下棋等标志可以比传统的证书更好地预测职业道德和解决问题的能力。
新的人工智能工具使技术含量较低的员工能够提供以前需要高级工程师才能完成的定制解决方案，从而使这种商业模式能够以更低的价格实现可行（25 万美元对 500 万美元）。
像 Palantir 这样花费数十年时间构建企业数据基础的公司现在在人工智能时代拥有完美的地位，专有数据访问是关键优势。