Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Привет, на связи IT рекрутинговое агентство HEAAD. Рассказываем о том, как большие данные упрощают поиск работы кандидатам и процесс найма рекрутерам.
Зачем нужны Big Data в IT-рекрутинге
Рекрутинг постоянно меняется: когда-то для поиска нового сотрудника хватало составить объявление о вакантной должности, разместить его в агрегаторе вакансий и прособеседовать пару кандидатов, чтобы одному из них сделать оффер. Однако сейчас на рынке труда всё больше вакансий и соискателей — вручную искать специалистов становится сложнее. Поэтому одним из перспективных направлений в IT-рекрутинге стало использование Big Data: они упрощают поиск и подбор сотрудников, а также процесс управления талантами в компании.
Ещё в 2020 году, в рассвет удалёнки, работодатели поняли, что поиск «своего» IT-специалиста теперь схож с определением целевой аудитории: необходимо проанализировать много информации о мотивации и желаниях соискателей, их образе жизни, чтобы выбрать подходящую стратегию рекрутинга и исключить неэффективные этапы отбора. Так в Google отказались от всем известных сложных заданий для IT-специалистов на входящем интервью. В компании провели исследование, и на основе анализа больших данных руководители и HR-менеджеры поняли, что предлагаемые логические задачки никак не помогали оценить профессионализм кандидатов.
Использование Big Data позволяет руководителям и рекрутерам сформировать портрет идеального кандидата, чтобы определить, где именно его нужно искать. А также проанализировать «прибыльность» будущего сотрудника: например, связав бизнес-показатели компании с личными качествами и поведением работников. Таким образом большие данные упрощают работу HR-специалистов, совершенствуя технологии поиска и управления талантами в компании.
Big Data на практике: обзор HR-технологий
Рекрутинг и управление талантами — одни из немногих направлений, в которых большие данные помогают оптимизировать HR-процессы. Сейчас компании переносят свои системы в «облако», и всё больше данных о соискателях становится доступно работодателям. Всё это смещает фокус HR-менеджеров и рекрутеров на технологии работы, основанные на Big Data.
Роботы-рекрутеры
Отечественная компания Stafory разработала робота-рекрутера Веру, который сам ищет на агрегаторах подходящие вам резюме и обзванивает претендентов, приглашая их на собеседование: в ходе телефонного и видео-интервью с соискателями Вера может отвечать на простые вопросы о вакансии и условиях работы, а также анализировать голос собеседников и выделить среди них самых заинтересованных кандидатов на вакантную должность.
Веру захотели «взять на работу» многие компании, и она смогла помочь им в поиске и подборе новых работников: например, в МТС робот-рекрутер оценил более 100 тысяч резюме в 50 городах и нанял 69 новых сотрудников, а в PepsiCo закрыл 10% вакансий для нового отдела продаж в Воронеже.
Гладкий онбординг на новом рабочем месте
HR-специалистам важно не только найти нового сотрудника, но и плавно погрузить его в работу: дать все необходимые инструменты новому работнику, показать, как их использовать и только потом отпустить его «в свободное плавание».
Однако для того, чтобы онбординг IT-специалиста прошёл безболезненно, руководителям нужно понимать, какие инструменты необходимы новому разработчику и какой уровень контроля и наставничества ему сейчас нужен. C помощью Big Data HR-специалисты и руководители смогут проанализировать на основе резюме и результатов тестового задания компетенции нового разработчика, уровень его самостоятельности и тип мотивации, чтобы сопоставить это с общей результативностью команды проекта.
Модели компетенций сотрудников
Анализ больших данных помогает сформировать портрет «того самого» кандидата и чётко определить требования вакантной должности для соискателей.
Для этого во многих компаниях для программистов разрабатываются модели компетенций: они определяют знания, навыки и умения для эффективной работы будущего сотрудника. Обычно модель продуктивного работника создаётся на основе видения руководителя и экспертизы HR-менеджеров: для этого они анализируют результаты работы своих специалистов и сопоставляют с их компетенциями, чтобы определить требования к будущим сотрудникам. Например, исследование Molga Consulting показало, что успешность руководителей зависит от их стремления давать обратную связь сотрудникам и ориентации на результат.
Как Big Data помогает соискателям
HR-технологии на основе больших данных и машинного обучения предназначены не только для HR-менеджеров и рекрутеров, многие разработки направлены и на то, чтобы облегчить поиск работы кандидатам, помочь им быстро и безболезненно адаптироваться в новой команде и понимать свои точки роста как специалиста.
Собеседование без предвзятого отношения
Для помощи в борьбе соискателей с предвзятым отношением при приёме на работу в компании Dolby вместо того, чтобы просматривать резюме и оценивать кандидата по имени, образованию, статусу компаний, в которых он работал, единственное, что оценивают работодатели — соответствие навыков и умений претендента требованиям вакантной должности и результаты технического интервью. Для обработки и сравнения данных они используют собственное программное обеспечение, которое анализирует информацию о кандидатах, их резюме и итоги собеседований, а затем формирует «рейтинг» подходящих специалистов.
Собеседование наоборот
Спрос на IT-специалистов ещё с 2019-го года превышает предложение: работодатели соревнуются за профессиональные кадры, и разработчики могут получать десятки предложений о работе в месяц. В новых реалиях рынка труда программистам пора дать возможность самим собеседовать компании: так появился Talent Service.
Платформа помогает IT-специалистам подбирать релевантные для них вакансии по стеку технологий, задачам и стремлениям карьерного роста. Дополнительно Talent Service генерирует анкету, которую кандидат может отправить рекрутерам, чтобы на основе их ответов оценить офферы по базовым критериям: доход, график и процесс работы, дополнительные требования к соискателям. Все ответы собираются в единую таблицу, где разработчик сможет сравнить сразу несколько предложений о работе.
Трудоустройство студентов и выпускников
Вопрос поиска работы особенно остро встаёт для студентов и выпускников ВУЗов: новоиспечённые кадры амбициозны и полны желания работать, но у них нет опыта, и они не знают как заинтересовать работодателей.
В 2015 году был запущен один из первых карьерных сервисов в мире для молодых специалистов — Debut. Разработчики приложения хотели сделать поиск работы приятным опытом для новых кандидатов на рынке труда. Для этого они структурировали данные десятка тысяч студентов и компаний.
Так выпускники и студенты получили возможность решать тестовые задания от крупных зарубежных работодателей, например, Microsoft, Rolls Royce и L’Oreal в игровой форме. После успешного выполнения всех заданий у молодого специалиста есть возможность попасть на собеседование в компанию без долгого ожидания или сразу получить оффер на место стажёра.
Резюмируя
Большие данные становятся всё ближе к HR-процессам: они облегчают рекрутерам поиск и подбор кандидатов на вакантные должности, помогают HR-менеджерам анализировать нагрузку сотрудников и предотвращать уход ключевых специалистов из компании. Для соискателей Big Data создаёт комфортную и позитивную обстановку на рынке труда: позволяет избегать предвзятых собеседований, и также эффективно и без стресса адаптироваться в новом рабочем коллективе.
Главное помнить, что Big Data — лишь инструмент для работы с кандидатами и сотрудниками. HR-специалистам стоит аккуратно использовать их и не забывать, что, в первую очередь, они работают с людьми, по отношению к которым не всегда можно применять сухие факты и безэмоциональность.
Данил Ильин
Директор и основатель IT кадрового агентства HEAAD
