Meta ने कर्मचारियों में 10% कटौती की योजना की घोषणा की

• दक्षता बढ़ाने के लिए कुल workforce के लगभग 10% के बराबर करीब 8,000 कर्मचारियों की छंटनी करने की योजना है
• यह छंटनी योजना कर्मचारियों को भेजे गए आंतरिक मेमो के जरिए सामने आई, और layoffs 20 मई को किए जाने वाले हैं
• workforce में कटौती के साथ, पहले भरने की योजना बनाई गई 6,000 vacancies भी नहीं भरी जाएंगी
• यह कदम AI पर बढ़ते खर्च की भरपाई करते हुए परिचालन दक्षता बढ़ाने के लिए किया जा रहा समायोजन है
• business unit के अनुसार छंटनी के मानदंड या प्रभावित टीमों का विस्तृत विवरण अतिरिक्त रूप से साझा नहीं किया गया, इसलिए अभी सार्वजनिक जानकारी कुल छंटनी के पैमाने और समय-सारिणी पर केंद्रित है

[GN⁺]

Hacker News की राय

• सच कहूँ तो मुझे लगता है कि Meta ने बहुत ज़्यादा hiring की थी
  Meta के कुछ इंजीनियरों से सीधे मिलकर लगा कि कई लोगों के काम का दायरा बहुत छोटा था, या व्यावहारिक रूप से नाममात्र का था, इसलिए वे अक्सर यह साफ़-साफ़ नहीं बता पाते थे कि वे क्या करते हैं, अपनी stack में गहराई से नहीं जा पाते थे, या आम interview सवालों से थोड़ा हटते ही बुनियादी design सवाल ठीक से हल नहीं कर पाते थे
  वहाँ बहुत से बुद्धिमान और सक्षम लोग भी हैं, और यह भी सच है कि Meta ने शानदार systems बनाए हैं, लेकिन आखिरकार सबसे विश्वसनीय बात यही लगती है कि लोग बहुत ज़्यादा थे और काम बहुत कम
  पिछले कुछ वर्षों में प्रति व्यक्ति meeting time बनाम coding time का अनुपात काफ़ी बढ़ा हो, तो हैरानी नहीं होगी

  • सोच रहा हूँ कि क्या यह बात इस बार निकाले गए Meta इंजीनियरों पर लागू होती है
    Meta में अक्सर लोग सबसे पहले अपना काम कितना शानदार है, इसे पैकेज करके बेचना सीखते हैं
  • Meta की headcount अभी भी 2021 के अंत की तुलना में लगभग 10% ज़्यादा है, और कुल कर्मचारी Google या Apple के आधे से भी कम हैं, तथा Microsoft के लगभग एक-तिहाई
    तो अगर Meta की स्थिति गंभीर है, तो बाकी big tech की स्थिति और भी गंभीर मानी जा सकती है
  • पहले यह जानना दिलचस्प होगा कि यह राय सचमुच Meta इंजीनियरों का interview लेने के आधार पर है, या सिर्फ़ अनुमान है
  • जिन लोगों की छँटनी हुई, उनमें भी बहुत से लोग असल में core काम कर रहे थे
    मैं खुद उनमें से एक था
  • ऐसा अक्सर तब होता है जब अक्षम leadership नीचे तक लोगों को जोड़ती चली जाती है
    कोई महत्वपूर्ण पद पर पहुँच भी जाए, तो वह ज़िम्मेदारी टालना या अपने लिए निर्भर रहने वाले अधीनस्थ भर्ती करना ही जानता है, और वे अधीनस्थ भी अपने नीचे headcount चाहते हैं, जिससे अंततः IC teams तक फूली हुई हो जाती हैं
    इसे अक्सर empire building कहा जाता है, लेकिन असल में यह अक्षमता के ज़्यादा करीब है

• कुछ कंपनियाँ इतनी बड़ी होती हैं कि उनका पैमाना समझना मुश्किल हो जाता है
  अभी जितने लोग निकाले जा रहे हैं, वह संख्या भी मेरी पिछली कंपनियों में सबसे बड़ी कंपनी की कुल headcount से कई गुना ज़्यादा है

  • अल्ट्रा-मेगा कंपनियाँ सचमुच एक अलग ही दुनिया की तरह चलती हैं
    उदाहरण के लिए सिर्फ़ cafeteria को देखें, तो वह अपने आप में एक छोटी कंपनी जैसा लगता है, और भले ही उसका सीधे मुख्य व्यवसाय से लेना-देना न हो, फिर भी खाना order करने वाले app को बनाने, test करने, deploy करने और चलाने वाले लोग चाहिए, backend और servers संभालने वाले लोग चाहिए, payment system जोड़ने और manage करने वाले लोग चाहिए
    जैसे किसी बड़ी कंपनी के भीतर एक और बड़ी कंपनी बसी हो
  • बाहर वालों को लगभग पता ही नहीं होता कि निकाले गए लोग कौन थे और क्या काम करते थे
  • अंदरूनी संचालन का ढंग अक्सर सामान्य कंपनी से ज़्यादा सरकार या सेना जैसा लगता है

• अगर आपने Meta interview loop झेला है, तो समझ आता है कि लंबी अवधि में यह कितना अक्षम हो सकता है
  यह उम्मीदवारों को बहुत चौड़े स्तर पर छानने का तरीका है, इसलिए बहुत लोगों ने इसे अनुभव किया होगा; उम्मीदवार 38 मिनट के 6–7 interviews में किसी तरह अपनी क्षमता और अनुभव दिखाने की कोशिश करता है, और interviewer तयशुदा signals टिक करने में उलझा रहता है
  और फिर भी, इस तरह भर्ती किए गए लोग असल team में अच्छा करेंगे या नहीं, यह लगभग coin toss जैसा लगता है

  • मेरा अनुभव इससे बिल्कुल अलग था
    recruiter screen में कुछ technical सवाल हुए, फिर लंबी बातचीत, coding screen और arch deep dive हुए
    पूरी प्रक्रिया बहुत professional थी, और जिन-जिन लोगों से मिला वे सचमुच ऐसा व्यवहार कर रहे थे जैसे वे चाहते हों कि मैं अच्छा करूँ
    यह अभिनय भी हो सकता है, लेकिन interview देने वाले के नज़रिए से यह रवैया काफ़ी मददगार होता है
    मेरा interview 2020/2021 के आसपास हुआ था, अब शायद चीज़ें बदल गई हों
  • तो आपके हिसाब से सबसे उपयुक्त interview combination क्या होगा, यह जानना दिलचस्प होगा
    blue-collar दोस्तों से पूछें तो वे कहेंगे कि तीन beers के दौरान एक बार मिल लेना काफ़ी है, और शादीशुदा लोगों से पूछें तो वे कहेंगे कि courting और onboarding कई सालों तक कई dates में चलते हैं
    EM के रूप में मैं पैसे और ध्यान का अच्छा-खासा निवेश कर रहा था, इसलिए कुल 3–6 घंटे और एक take-home assignment तक जाना ठीक लगता था; IC के रूप में मुझे GitHub portfolio और resume दिखाकर 1–2 घंटे में छोटे लेकिन असरदार तरीके से ख़त्म करना बेहतर लगता था
    कहीं न कहीं एक सही संतुलन होगा, उस पर आपकी राय जानना चाहूँगा
  • interview का छोटा समय high-signal questions पर ध्यान केंद्रित करने का फ़ायदा देता है
    1 घंटे तक आसान सवालों का ढेर लगाने से यह बेहतर है
    लेकिन पूरी प्रक्रिया का बहुत सूखा और मशीन जैसा लगना अच्छा नहीं है
  • मुझे लगता है कि यह fairness और consistency को optimize करने का नतीजा है
    बहुत अलग backgrounds वाले बहुत बड़ी संख्या में applicants को संभालना होता है, इसलिए standardized process की ज़रूरत पड़ती है
    यह perfect नहीं है, लेकिन इसकी logic समझ में आती है, और interview पास करने के बाद team matching चरण भी होता है, इसलिए posting पूरी तरह random नहीं होती
  • पहले जब बात हुई थी, तब सिर्फ़ interview देने के लिए भी NDA माँगा गया था, जो काफ़ी अपमानजनक और अजीब लगा
    इसलिए मैं अपनी मौजूदा big tech नौकरी में ही बना रहा

• क्या यह Zuck के उस बयान का नतीजा है जिसमें उसने कहा था कि उसने गलत दिशा में 80 billion dollar खर्च कर दिए और "पूरी ज़िम्मेदारी लूँगा"

  • ज़िम्मेदारी लेने का मतलब लोगों को कुछ किए बिना पैसे देते रहना नहीं होता

• मैं इसे बहुत बड़ा संकेत नहीं मानूँगा
  अभी की economy energy prices में तेज़ उछाल और procurement समस्याओं की वजह से काफ़ी अस्थिर दिख रही है, और इसका पहला असर खासकर manufacturing, shipping और transport पर पड़ता है, लेकिन ये सेक्टर छोटे नहीं हैं, इसलिए झटका आख़िरकार पूरी global economy में फैलता है
  जहाँ मैं उत्तरी यूरोप में रहता हूँ, वहाँ उस तरफ़ layoffs पहले से शुरू हो चुके हैं, और banks भी अपेक्षित inflation से पहले interest rates बढ़ा रहे हैं, जिससे consumer loans और industrial loans दोनों महँगे पड़ रहे हैं
  अगर यही रुझान रहा, तो कई economies सिकुड़ती रहेंगी या हालात और बिगड़ सकते हैं

  • अभी की interest rate hikes मुझे ठीक से समझ नहीं आतीं
    energy prices और layoffs ही लोगों की spending power काफ़ी घटा देंगे, लेकिन लगता है central banks ने पिछली inflation response में इतनी गलती की थी कि अब वे overreact कर रहे हैं

• कुछ हफ़्ते पहले जैसी बातें चल रही थीं, उससे लगा था कि यह 20% layoffs होगा
  और मुझे अभी भी लगता है कि जिस दिन Mark यह बोझ छोड़ेगा, उसी दिन Quest headset बंद करने की खबर भी आएगी

  • यह मानना मुश्किल है कि बात यहीं ख़त्म हो जाएगी
    पिछले कुछ वर्षों में Meta की चाल देखें, तो आगे और layoffs पूरी तरह संभव लगते हैं
    Quest की तरफ़ देखें, तो Horizon Worlds team में इस साल की शुरुआत में ही बड़े पैमाने पर कटौती हुई थी, लगभग 1,000 लोगों की, और वह इस 10% से अलग थी
  • अगर Quest बंद कर दिया गया, तो वह अफ़सोस की बात होगी
    मैंने इसे खुद इस्तेमाल नहीं किया है, लेकिन technology लगातार काफ़ी प्रभावशाली बन रही है, और अगली पीढ़ी का product आए तो मैं उसे खरीदने पर विचार करूँगा
  • पहले आई Reuters रिपोर्ट के हिसाब से मुझे याद है कि 20 मई को 10%, और फिर 2026 भर आगे भी अतिरिक्त कटौतियाँ हो सकती हैं
  • कुछ लोग इसे मई में 10%, नवंबर में 10% वाले scenario की तरह देख रहे हैं

• यह दिलचस्प है कि इस बार इसे आंतरिक AI efficiency gains के रूप में पैकेज नहीं किया गया; यह अपेक्षा से ज़्यादा ईमानदार लगता है
  बेशक efficiency चाहिए होगी, और AI का पहलू भी होगा, लेकिन पहले से जीत घोषित नहीं की गई
  फिर भी, नीचे असली आर्थिक समस्या है
  interest rates बढ़ चुके हैं और AI investment cost महँगी है, इसलिए business में लगाया गया 1 dollar पाँच साल पहले की तुलना में अब ज़्यादा return देना चाहिए, क्योंकि उसकी तुलना सिर्फ़ treasury bonds में पैसा रखने से भी होगी
  और अभी Meta उस उम्मीद पर खरा नहीं उतर रहा
  फिर भी, मेरे लिए यह कोई बहाना नहीं है
  यह दरअसल हार मानने जैसा लगता है, जैसे stock price बढ़ाने के लिए लोगों को निकालकर पीछे हटने का फ़ैसला किया गया हो
  Meta के पास user data है, AI ambition है, distribution है, brand है
  दुनिया दोबारा बदल रही है और उसके पास कुछ भी करने की क्षमता है, लेकिन वह अभी लोगों को निकालकर profit maximize करते हुए पीछे हट रहा है
  यह डरा हुआ फ़ैसला लगता है

  • Layoffs कंपनियाँ बहुत आम तौर पर करती हैं
    इसे कायरता कहना ठीक नहीं होगा
    फिर क्या इसका मतलब यह है कि उन्हें शुरू में hiring ही नहीं करनी चाहिए थी?
  • ऐसी बड़ी कंपनियाँ अक्सर बड़े layoffs के बाद 6–18 महीनों के भीतर दोबारा भारी rehiring करती दिखती हैं
  • अभी खुले तौर पर यह कहना कि AI लोगों की नौकरियाँ replace कर रहा है, इसलिए layoffs हो रहे हैं, image और politics—दोनों लिहाज़ से बहुत बुरा लगेगा
    असल में ऐसा हुआ हो या नहीं, ज़्यादातर कंपनियाँ सच होने पर भी इसे ऐसे नहीं कहेंगी
    इस तरह बोलकर backlash झेल चुकी कंपनियाँ पहले भी रही हैं, और Meta या Microsoft जैसी ज़्यादा दिखने वाली कंपनियों के लिए तो यह और भी सच है
    Microsoft ने भी हाल में buyout वगैरह के ज़रिए लगभग 7% workforce घटाने की बात कही थी, और 2025 में 15,000 लोगों की कटौती के बाद भी उसकी headcount लगभग 210,000 पर है
  • बारीकियाँ जाने बिना यह अतिरंजित व्याख्या हो सकती है
    Meta शायद पहले से performance management के तहत हर साल लगभग 5% लोगों को निकालता रहा हो, और बाकी कटौती AI नहीं बल्कि उन कम-लाभकारी businesses से जुड़ी हो जिनमें वह अब निवेश नहीं करना चाहता, जैसे VR scaling back
  • सच तो यह भी लगता है कि अब ऐसा क्या बचा है जो उन्होंने किया न हो
    मौक़े खुद सीमित हैं

• Oracle और Amazon में भी कुछ वैसा ही दिख रहा है, इसलिए लगता है कि बड़ी कंपनियाँ बुरी खबर आने से पहले costs cut कर रही हैं
  और वह बुरी खबर शायद खुद AI न हो

  • मुझे तो उल्टा AI वाली कहानी ही सही लगती है
    बस मतलब यह है कि कहानी शायद ऐसी है: "AI से उम्मीद के मुताबिक पैसे नहीं बन रहे, लेकिन चिंता मत करो, हमने काफ़ी लोगों को निकालकर नुकसान की भरपाई कर ली है"

• अभी layoffs.fyi देखें तो माहौल ठीक नहीं लग रहा

  • लेकिन मुझे शक है कि वह साइट सभी workforce reductions पकड़ भी पाती है या नहीं
    अगर कोई कंपनी PIP या natural attrition के ज़रिए धीरे-धीरे लोगों की संख्या घटाए और बस rehiring न करे, तो असली कुल workforce decline साफ़ नज़र नहीं आएगा
    आख़िरकार net headcount change देखने के लिए बेहतर metric चाहिए

• अगर और ज़्यादा engineers को jobs की ज़रूरत पड़े, तो क्या YC applications की quality बढ़ेगी, यह सोचने वाली बात है
  अगर पूर्व big tech लोग बड़े SaaS incumbents की कमज़ोर नस पकड़ने निकलें, तो वह काफ़ी संतोषजनक होगा

  • सच में, ऐसा होना भी चाहिए
    अगर AI tools सचमुच कुछ बनाने का काम आसान बना रहे हैं, तो हमें नए startups की बाढ़ दिखनी चाहिए जो उन समस्याओं को हल करें जिन्हें पहले कठिन या महँगा होने के कारण हल नहीं किया जा सकता था
    मैं पिछले 1 साल से जिस 20-लोगों वाले startup में हूँ, वहाँ यह खुद देख रहा हूँ
    हमारा startup नहीं, लेकिन मेरे देश की बहुत बड़ी कंपनियों के लिए financial reconciliation की समस्या हल कर रहा हूँ, और जो चीज़ पहले scale ही नहीं हो सकती थी, अब उसे बनाना संभव हो गया है
    काश health, time use और money से जुड़ी समस्याएँ हल करने वाले और शानदार B2B और B2C startups सामने आएँ