Часто подбор и в целом HR считают гуманитарными специальностями, но уже давно стало понятно, что если рекрутер может опираться на цифры и данные, его разговор с нанимающими и руководством будет более продуктивным.
Умение собрать аналитику по рынку, умение предоставить качественную воронку, где отражены все этапы — это важный процесс, и чем лучше такое исследование проведут, тем больше на выходе получится данных. Чем больше данных, тем выше вероятность, что вы сможете аргументировано отстоять свою точку зрения и быстрее договориться с коллегами о том, как дальше действовать.
Например, когда с вакансией что-то не так и мы не понимаем, где именно проблема, следует смотреть и на вакансию, и на рынок целиком: что сейчас происходит в индустрии, в конкретном городе, вообще на рынке труда. Возможно, сейчас везде большие трудности со специалистами и ваша вакансия попадает в дефицитные отрасли, тогда нужно менять не просто вакансию, но весь подход к рекрутингу таких кандидатов и удержанию.
Рекрутер не может просто прийти и сказать «не получается», тогда в глазах коллег и заказчиков он будет выглядеть бледно, и можно подумать, что ему просто не хочется работать. Такой рекрутер перестаёт быть экспертом и в лучшем случае становится теоретиком, который может много чего рассказать, но подтвердить слова фактами не может.
Ещё одна точка применения аналитики — уровень заработной платы. Рекрутеру важно понимать, где мы находимся относительно рынка и насколько попадаем в ожидания кандидатов. Эти данные можно получить, если сравнивать себя с похожими компаниями, проектами и продуктами — всё это также делается через аналитику и статистику, поэтому вновь вернёмся к первому тезису — HR должен уметь работать с цифрами и данными, должен уметь на них опираться и интерпретировать правильно, устанавливать причинно-следственные связи, предсказывать какие-то события и так далее.
#реклама
А чтобы работать с данными было проще, наши коллеги из сервиса hh.ru как раз обновили функционал и дизайн сервиса открытой аналитики рынка.
hh Статистика позволяет отслеживать динамику вакансий и резюме, средние ожидаемые и предлагаемые зарплаты и уровень конкуренции.
— Данные по отдельным регионам и профобластям, а также по всей России.
— Возможность сравнивать показатели за последние 2 года между собой. Идеально для HR-аналитиков!
— Удобный интерфейс и свободный доступ для всех.
Статистика поможет быть в курсе трендов рынка, искать причины, почему та или иная вакансия не работает, найти регионы, из которых можно привлекать соискателей, спланировать открытие бизнеса в новом регионе и многое другое.
Смотреть аналитику рынка труда
Умение собрать аналитику по рынку, умение предоставить качественную воронку, где отражены все этапы — это важный процесс, и чем лучше такое исследование проведут, тем больше на выходе получится данных. Чем больше данных, тем выше вероятность, что вы сможете аргументировано отстоять свою точку зрения и быстрее договориться с коллегами о том, как дальше действовать.
Например, когда с вакансией что-то не так и мы не понимаем, где именно проблема, следует смотреть и на вакансию, и на рынок целиком: что сейчас происходит в индустрии, в конкретном городе, вообще на рынке труда. Возможно, сейчас везде большие трудности со специалистами и ваша вакансия попадает в дефицитные отрасли, тогда нужно менять не просто вакансию, но весь подход к рекрутингу таких кандидатов и удержанию.
Рекрутер не может просто прийти и сказать «не получается», тогда в глазах коллег и заказчиков он будет выглядеть бледно, и можно подумать, что ему просто не хочется работать. Такой рекрутер перестаёт быть экспертом и в лучшем случае становится теоретиком, который может много чего рассказать, но подтвердить слова фактами не может.
Ещё одна точка применения аналитики — уровень заработной платы. Рекрутеру важно понимать, где мы находимся относительно рынка и насколько попадаем в ожидания кандидатов. Эти данные можно получить, если сравнивать себя с похожими компаниями, проектами и продуктами — всё это также делается через аналитику и статистику, поэтому вновь вернёмся к первому тезису — HR должен уметь работать с цифрами и данными, должен уметь на них опираться и интерпретировать правильно, устанавливать причинно-следственные связи, предсказывать какие-то события и так далее.
#реклама
А чтобы работать с данными было проще, наши коллеги из сервиса hh.ru как раз обновили функционал и дизайн сервиса открытой аналитики рынка.
hh Статистика позволяет отслеживать динамику вакансий и резюме, средние ожидаемые и предлагаемые зарплаты и уровень конкуренции.
— Данные по отдельным регионам и профобластям, а также по всей России.
— Возможность сравнивать показатели за последние 2 года между собой. Идеально для HR-аналитиков!
— Удобный интерфейс и свободный доступ для всех.
Статистика поможет быть в курсе трендов рынка, искать причины, почему та или иная вакансия не работает, найти регионы, из которых можно привлекать соискателей, спланировать открытие бизнеса в новом регионе и многое другое.
Смотреть аналитику рынка труда
🔥8❤4👍2
И снова о новых технологиях: как ChatGPT используется в рекрутинге?
Мы много говорим о том, как кандидаты используют ChatGPT для:
— написания резюме
— сопроводительных писем
— тестовых заданий
А как его используют рекрутеры?
Нам прислали кейс, где кандидат рассказывает, что получил ответ на тестовое, явно написанный с помощью ChatGPT.
Что думаете? Насколько для вас ок такой формат фидбека?
Мы много говорим о том, как кандидаты используют ChatGPT для:
— написания резюме
— сопроводительных писем
— тестовых заданий
А как его используют рекрутеры?
Нам прислали кейс, где кандидат рассказывает, что получил ответ на тестовое, явно написанный с помощью ChatGPT.
Что думаете? Насколько для вас ок такой формат фидбека?
😁25❤3👍1
Расскажите про ваш опыт получения или давания таких фидбеков ⬆️
Anonymous Poll
16%
я - рекрутер, использую chatGPT для написания фидбеков
15%
я - рекрутер, не использовал так ChatGPT, но теперь буду!
24%
я - рекрутер, не использовал и не буду, фигня какая-то!
5%
я - рекрутер, объясните, что такое ChatGPT?
1%
я - кандидат, я получал фидбеки, написанные ChatGPT
24%
я - кандидат, я никогда не получал фидбеки в формате ChatGPT
15%
у меня другое, напишу коммент
🤔3👨💻1
#реклама
А за обучением необходимым навыкам можно прийти к нашим коллегам из ИТМО, они запустили практический курс «IT-рекрутер». Курс подойдёт IT-рекрутерам уровня junior и middle, которые хотят освоить полезные для профессии инструменты, а также специалистам из других сфер, которые пока только ищут себя в мире IT и рекрутмента.
За 2 месяца обучения вы освоите инструменты для быстрого и качественного поиска IT-специалистов. На курсе у вас будет цель — закрыть реальную вакансию в группе компаний Тинькофф. Вам предстоит брифовать заказчика, сорсить кандидатов, проводить собеседования, а в финале — презентовать кандидата нанимающему менеджеру.
Лучшие участники курса получат возможность стать частью команды в группе компаний Тинькофф и в кадровом агентстве MarksMan.
Занятия будут вести Анна Калугина, руководитель отдела подбора и адаптации персонала в CloudPayments (группа Тинькофф), Константин Брюханов основатель компании DeusOps и преподаватель ИТМО, а также Ольга Кочергина, партнёр, руководитель практики «Digital & Ритейл» в MarksMan.
Старт обучения — 26 июля, длительность — 8 недель.
По промокоду «DOCREC» вы можете принять участие со скидкой 20%.
А за обучением необходимым навыкам можно прийти к нашим коллегам из ИТМО, они запустили практический курс «IT-рекрутер». Курс подойдёт IT-рекрутерам уровня junior и middle, которые хотят освоить полезные для профессии инструменты, а также специалистам из других сфер, которые пока только ищут себя в мире IT и рекрутмента.
За 2 месяца обучения вы освоите инструменты для быстрого и качественного поиска IT-специалистов. На курсе у вас будет цель — закрыть реальную вакансию в группе компаний Тинькофф. Вам предстоит брифовать заказчика, сорсить кандидатов, проводить собеседования, а в финале — презентовать кандидата нанимающему менеджеру.
Лучшие участники курса получат возможность стать частью команды в группе компаний Тинькофф и в кадровом агентстве MarksMan.
Занятия будут вести Анна Калугина, руководитель отдела подбора и адаптации персонала в CloudPayments (группа Тинькофф), Константин Брюханов основатель компании DeusOps и преподаватель ИТМО, а также Ольга Кочергина, партнёр, руководитель практики «Digital & Ритейл» в MarksMan.
Старт обучения — 26 июля, длительность — 8 недель.
По промокоду «DOCREC» вы можете принять участие со скидкой 20%.
❤13😍3👍2
428 откликов на трёх рекрутеров: как нанимать интернов
Недавно мы поднимали вопрос, как можно оценивать junior-кандидатов с помощью предварительного тестового задания и как можно сделать тестовое эффективным в эпоху ChatGPT. Судя по количеству комментариев, тема наболевшая, поэтому мы решили поделиться не гипотетическим, а живым кейсом отбора интернов.
Ниже кейс соавтора канала, Ксюши Замуховской, по свежему опыту найма стажёров в Postgres Pro:
Нанимать junior-разработчиков так же сложно, как и остальных специалистов. Проблема с интернами ещё и в том, что пользу от таких кандидатов бизнес получает в очень отложенной перспективе. Например, если вы взяли ведущего специалиста, то скорее всего, через три месяца у вас будет самостоятельный сотрудник, готовый выполнять сложные задачи. А если вы взяли стажёра или джуна, то в лучшем случае через полгода вы получите сотрудника, который сможет выполнять какие-то минорные таски, а чаще всего вообще работает на исследовательских задачах, при этом отнимая время у ведущих специалистов.
Тем не менее, мы в Postgres Pro готовы вкладываться в найм интернов, и я хочу рассказать про наш опыт индивидуального отбора кандидатов.
В этом году мы запустили массовый набор стажёров через серию студенческих мероприятий. По итогу всех наших активностей мы получили 428 откликов на пять профилей вакансий: среди них инфобезопасность и HR (6 откликов), а все остальные были на технические вакансии (C и Go разработчики, инженеры по тестированию и DBA).
В результате отбора мы наняли 12 человек из 428. В общей сложности потратили на отбор кандидатов 3 месяца. Мы использовали ресурсы 19 человек: это вся команда подбора (3 человека), 2 директора департамента и 14 технических специалистов и нанимающих менеджеров.
Мы знали, на что шли, но этот опыт многому нас научил и в следующий раз мы рассчитываем серьёзно перестроить процесс, чтобы оптимизировать временные и ресурсные затраты на оценку стажёров.
Что у нас получилось:
Мы проводили отбор в несколько этапов (в среднем 3 этапа на каждого кандидата, минимум по 1 часу на этап). В середине процесса мы давали тестовое (но не первым этапом), чтобы отсеять тех, кто не был заинтересован или просто не мог справиться с ТЗ — так мы сократили себе воронку. Всем кандидатам, которые уже были вовлечены в процесс мы давали фидбек в случае отказа, и также давали фидбек на сделанные тестовые.
Рекрутинговая воронка:
С — 55 кандидатов, из них наняли троих. На отбор ушёл месяц.
ИБ — 4 кандидата, двоих позвали на общение, но в результате никого не смогли взять.
DBA — 20, наняли четверых. Собеседовали и проводили по этапам каждого, процесс занял 2,5 месяца.
QA — 23, наняли троих за два месяца.
HR — 3, всем отказали, потратили на процесс 1 месяц.
Go — 51, наняли двоих за 2 месяца.
Результатом мы довольны и планируем повторить найм стажёров и в следующем году. Но нас не устроил тот объём времени и ресурсов, который пришлось потратить на точечный отбор кандидатов. Например, пока мы набирали стажёров, у нас просел подбор по другим важным направлениям.
В следующем году мы планируем изменить процесс оценки. Например, по некоторым специальностям мы решили давать тестовое сразу на входе, чтобы собрать все вводные о кандидате на старте и не тратить время команды на индивидуальный отсев.
Теперь мы можем оценить: найм стажёров был эффективным, мы взяли 12 человек. Для компании такого размера как наша (200 человек), это очень хороший процент стажёров, из которых мы потом будем растить сотрудников.
Мы также считаем, что найм стажёров оправдан, несмотря на то, что наши опытные специалисты сейчас работают на максимуме своих возможностей из-за дополнительных задач по менторингу. Но без серьёзных вложений мы вряд ли получим прокачанных и мотивированных сотрудников из стажёров, так что мы понимаем, на что идём.
Надеюсь, что наш опыт будет вам полезен. Буду рада, если поделитесь вашим опытом найма и отбора стажёров!
Недавно мы поднимали вопрос, как можно оценивать junior-кандидатов с помощью предварительного тестового задания и как можно сделать тестовое эффективным в эпоху ChatGPT. Судя по количеству комментариев, тема наболевшая, поэтому мы решили поделиться не гипотетическим, а живым кейсом отбора интернов.
Ниже кейс соавтора канала, Ксюши Замуховской, по свежему опыту найма стажёров в Postgres Pro:
Нанимать junior-разработчиков так же сложно, как и остальных специалистов. Проблема с интернами ещё и в том, что пользу от таких кандидатов бизнес получает в очень отложенной перспективе. Например, если вы взяли ведущего специалиста, то скорее всего, через три месяца у вас будет самостоятельный сотрудник, готовый выполнять сложные задачи. А если вы взяли стажёра или джуна, то в лучшем случае через полгода вы получите сотрудника, который сможет выполнять какие-то минорные таски, а чаще всего вообще работает на исследовательских задачах, при этом отнимая время у ведущих специалистов.
Тем не менее, мы в Postgres Pro готовы вкладываться в найм интернов, и я хочу рассказать про наш опыт индивидуального отбора кандидатов.
В этом году мы запустили массовый набор стажёров через серию студенческих мероприятий. По итогу всех наших активностей мы получили 428 откликов на пять профилей вакансий: среди них инфобезопасность и HR (6 откликов), а все остальные были на технические вакансии (C и Go разработчики, инженеры по тестированию и DBA).
В результате отбора мы наняли 12 человек из 428. В общей сложности потратили на отбор кандидатов 3 месяца. Мы использовали ресурсы 19 человек: это вся команда подбора (3 человека), 2 директора департамента и 14 технических специалистов и нанимающих менеджеров.
Мы знали, на что шли, но этот опыт многому нас научил и в следующий раз мы рассчитываем серьёзно перестроить процесс, чтобы оптимизировать временные и ресурсные затраты на оценку стажёров.
Что у нас получилось:
Мы проводили отбор в несколько этапов (в среднем 3 этапа на каждого кандидата, минимум по 1 часу на этап). В середине процесса мы давали тестовое (но не первым этапом), чтобы отсеять тех, кто не был заинтересован или просто не мог справиться с ТЗ — так мы сократили себе воронку. Всем кандидатам, которые уже были вовлечены в процесс мы давали фидбек в случае отказа, и также давали фидбек на сделанные тестовые.
Рекрутинговая воронка:
С — 55 кандидатов, из них наняли троих. На отбор ушёл месяц.
ИБ — 4 кандидата, двоих позвали на общение, но в результате никого не смогли взять.
DBA — 20, наняли четверых. Собеседовали и проводили по этапам каждого, процесс занял 2,5 месяца.
QA — 23, наняли троих за два месяца.
HR — 3, всем отказали, потратили на процесс 1 месяц.
Go — 51, наняли двоих за 2 месяца.
Результатом мы довольны и планируем повторить найм стажёров и в следующем году. Но нас не устроил тот объём времени и ресурсов, который пришлось потратить на точечный отбор кандидатов. Например, пока мы набирали стажёров, у нас просел подбор по другим важным направлениям.
В следующем году мы планируем изменить процесс оценки. Например, по некоторым специальностям мы решили давать тестовое сразу на входе, чтобы собрать все вводные о кандидате на старте и не тратить время команды на индивидуальный отсев.
Теперь мы можем оценить: найм стажёров был эффективным, мы взяли 12 человек. Для компании такого размера как наша (200 человек), это очень хороший процент стажёров, из которых мы потом будем растить сотрудников.
Мы также считаем, что найм стажёров оправдан, несмотря на то, что наши опытные специалисты сейчас работают на максимуме своих возможностей из-за дополнительных задач по менторингу. Но без серьёзных вложений мы вряд ли получим прокачанных и мотивированных сотрудников из стажёров, так что мы понимаем, на что идём.
Надеюсь, что наш опыт будет вам полезен. Буду рада, если поделитесь вашим опытом найма и отбора стажёров!
👍13❤7🔥5