Кто мы, откуда и куда мы идём

Привет! 😀

◾️Мы — GetMeGit, HR-tech стартап на рынке аутстаффинга. Стартанули в 2022 году, решив попробовать свой технический потенциал в сфере найма. Начали как классическое агентство, но скоро поняли, что аутстафф выгоднее, а еще он все больше захватывает рынок, и теперь мы здесь.

◾️ Аутстафф — не единственное, чем мы занимаемся. Наши истоки и главный фокус — это продукт. Мы создаём инструменты, которые помогают нам быстро нанимать лучших людей, минимизируем ручной труд и автоматизируем все что возможно. Сейчас мы — быстрый транспортный слой между компаниями и специалистами.

Наши продукты:

◾️ Умная система мэтчинга, которая помогает находить подходящих кандидатов уже через несколько минут после появления запроса
◾️ TalentTest — платформа для проверки хард-скиллов разработчика
◾️ Модуль генерации CV по шаблону компаний
◾️ И другие инструменты, которые делают нашу работу быстрее, точнее и эффективнее

В этом канале мы будем рассказывать о продуктах, бизнесе и реальных кейсах — удачных и неудачных. Если вы в теме — велком!

Как не нанимать дебилов ч.1

Поговорим о том, как минимизировать риски, что кандидат, которого вы показываете заказчику, окажется неблагонадежным. Но сначала мини-история.

Однажды мы нашли классного кандидата и решили, что хотим с ним сотрудничать. Стек востребованный, опыт есть, работать готов — что еще нужно? Мы быстро наняли его и отправили на боевые задачи к нашему партнеру. Вывели, и все было в порядке — кандидат работал, задачи делал.

Что могло пойти не так?

В какой-то момент он стал плохо отвечать, а потом и вовсе пропал с радаров. И нет, он не заболел, и у него не было семейных проблем. Просто он ушел... в запой. Как оказалось, в очередной ☕ (не спрашивайте, как мы об этом узнали).

Мы поняли, что облажались. Как можно было представить партнеру кандидата-алкаша? Ответ простой: мы плохо проверили человека.

Это был не единственный, но самый яркий случай, когда наш кандидат оказался ненадежным товарищем. Мы тогда четко осознали, что с такими работать больше не хотим. Как мы решили эту проблему — расскажем в следующем посте.

Stay tuned!

Как не нанимать дебилов ч. 2

Итак, делимся нашим способом отсева ненадежных и странных кандидатов:

🔢 Полноценный скрининг. Вместо 10-15 минут мы стали выделять по 30-40, чтобы не только поговорить об опыте, но и проверить софт-скиллы. Обязательно с камерой. Скрипт собеседования улучшали много раз, привлекая опытных HR с десятками лет опыта. А еще мы разработали целую систему оценки, которая помогает нам принимать объективные решения, а не только ориентироваться на собственные ощущения. Кстати, в наш публичный бенч мы выводим результаты по софтам

🔢 Скрининг хардов. Мы хотим быть уверены, что не подаем джуна на позицию сеньора, а верить на слово, как мы уже поняли, чревато. Мы разработали свою платформу для лайв-кодинга talenttest.ru. Как это работает: загружаем CV, система анализирует опыт и формирует тест с практическими и теоретическими вопросами. По окончании теста платформа выдает результат с оценкой, анализом ответов и рекомендациями по развитию. Тест проводит наш опытный технический рекрутер с камерой и трансляцией экрана — так что это не только проверка хардов, но и фактически моделирование реального технического собеса. Опять проверяем, что кандидат не выдаст никаких приколов на техничке у заказчика.

🔢 Мы внедрили позицию деврела: сотрудника, который не просто поддерживает отношения с кандидатами, но и тонко отслеживает их настроение. Если в ходе регулярных касаний деврел обнаруживает, что что-то не так — мы обращаем на кандидата пристальное внимание и принимаем решение, хотим ли мы сотрудничать дальше.

Есть еще много маленьких действий, которые мы внедрили, чтобы "отметать" неадекватов, но это основное, что мы хотели рассказать. Конечно, это не панацея. Это не защитит на 100% от всех негативных кейсов, но ощутимо уменьшит их количество.

Как мы проводим проверку хардов

В какой-то момент мы поняли: верить на слово кандидату — дорого. Он говорит, что писал микросервисы, а потом на тех. собесе не может объяснить, что такое middleware. А мы его как сеньора подаем. Позорище? Еще какое! После одного такого кейса однажды нам даже пришлось стопнуть все отправки, пока не проверим весь свой бенч.

Так и появился TalentTest — наш инструмент для проверки технических навыков.

Чем он хорош:

◾️ Широкий охват знаний. Мы проверяем, может ли человек принять архитектурное решение, а не просто писать код
◾️ Каждый вопрос — не "угадайка", а пошаговый разбор. Мы проверяем, как кандидат мыслит, а не просто то, что он помнит
◾️ Практика, приближенная к реальности. Задачи уровня “напиши REST API” — базовый минимум
◾️ Для каждого Сеньора обязательно включаем вопрос по системному дизайну
◾️ Гибкость. Тест создается индивидуально как лего — под конкретную роль, уровень, скиллы и задачи
◾️ Удобный UX. Код можно писать прямо в браузере, а на теоретические вопросы даже отвечать голосом — решили сделать такую user friendly фичу. Кандидатам понравилось)

Что получаем на выходе:

◾️ обоснованное заключение с оценкой и подробным анализом по каждой проверяемой компетенции
◾️ подсветка слабых мест и рекомендации по развитию (делимся с разработчиком)

Продукт пока не полностью автономный. Система дает рекомендацию, но решение о том, продолжать ли с кандидатом дальше, принимает сам интервьюер на основе своих наблюдений на собесе и рекомендаций ИИ.

На фотке вы можете видеть скриншот нашей платформы. В следующих постах опубликуем отрывок интервью, чтобы было понятно, как это выглядит в реальности