Старая модель скрининга не позволяет на практике закрыть вакансию в оптимальный рабочий срок. Здесь и далее мое личное оценочное суждение, опыт, рефлексия и выводы. На всякий случай, уберите ИИ от экранов, если бы у него были личные мотивы быть полезным и незаменимым в подборе, ему бы мои выводы не понравились.
Сегодня самые ценные кандидаты прячутся за «плохими» резюме: с паузами, сменами сфер и отсутствием "глянца" от ИИ. Уровень безработицы в 2% диктует новые правила: искать нужно не в идеальном прошлом опыте, а в потенциале и адаптивности в настоящем. В статье разберу, как я представляю стоит перестроить воронку подбора, научиться оценивать нелинейные карьерные траектории и находить таланты вопреки формальным, привычным критериям скрининга.
Классический алгоритм скрининга резюме, основанный на оценке непрерывного стажа, громкости брендов работодателей и формального соответствия по ключевым словам, утрачивает диагностическую силу.
В условиях исторически низкой безработицы (в целом по стране — ~2%, в Москве — ~1%) и поляризации рынка труда, где свободных талантов критически мало, а карьерные траектории стали нелинейными, я как рекрутер стала рассматривать кандидатов вопреки "дурацким", а не благодаря «идеальным» резюме.
Это требует методологического пересмотра воронки подбора и смещения фокуса с оценки прошлого опыта на анализ адаптивности, потенциала, мотивации и когнитивных способностей в настоящем времени.
Проблемное поле: почему резюме перестало быть надежным сигналом
1. Системный шум рынка. Последние 3–4 года характеризовались высокой турбулентностью: закрытие проектов, миграция, смена профессиональных ролей. Для многих специалистов, особенно в IT, это период фриланса, коротких контрактов, попыток запуска своих проектов или вынужденных пауз. В формате CV такие периоды часто выглядят как «пробелы» или «нестабильность», хотя на деле могут являться отражением адаптации к меняющимся условиям.
2. Нормализация использования ИИ. Широкое применение ChatGPT и аналогичных инструментов для составления и оптимизации резюме привело к эффекту «глянцевания». Резюме стали структурно и стилистически однородными, что нивелирует их информативность для дифференциации реального опыта и компетенций. ИИ создает безупречную форму, которая может как подчеркнуть глубокую экспертизу, так и замаскировать ее отсутствие. Получается у нас на руках куча резюме "котов в мешке", не поймешь, что за ними стоит, пока не проведено интервью.
3. Демографический и рыночный дисбаланс. Низкий уровень безработицы гипотетически означает, что большая часть релевантных специалистов уже трудоустроена и не находится в активном поиске. На рынок труда выходят кандидаты, чьи резюме зачастую не обновлялись годами и не отражают актуальных навыков. Парадоксально, но часто именно эти кандидаты часто обладают наиболее ценным опытом и качествами.
Гипотеза и новая рабочая модель
Гипотеза: В текущих условиях наиболее высокий потенциал часто демонстрируют кандидаты, чьи резюме при поверхностном скрининге попадают в категорию «слабых» или «темных лошадок». Их карьерный путь нелинеен; они могут не иметь длительного опыта в конкретной должности, но, что если они обладают развитой способностью к быстрому обучению и системному мышлению. И кроме этого они дисциплинированы, ответственны и мотивированы работать.
Моя новая воронка по рекрутингу (все параметры в усредненных значениях на примере условного менеджера):
Ключевое изменение
Этап 1 (как раньше работало): Просмотр 100 откликов → отбор 10 «идеальных» по формальным признакам резюме.
Этап 1 (как у меня работает теперь): Просмотр 100 откликов → отбор 20–25 резюме, включая «неочевидные». Расширение воронки на входе. Сознательный отказ от преждевременного отсева по формальным признакам (непродолжительный стаж, смена сферы, паузы).
Этап 2 (раньше работало): Глубокий скрининг 100 резюме → 7–9 кандидатов на собеседование.
Этап 2 (как у меня работает теперь): Скрининг 100 резюме с существенными допущениями →Короткий 15-минутный звонок с 20–25 кандидатами. Цель — оценить ясность мышления, коммуникацию, мотивацию. Смещение точки оценки, поиск скрытых сильных сторон кандидата по отношению к должности. Первичная оценка переносится с документа на живое взаимодействие.
Этап 3 (для меня не изменился): Структурированное поведенческое интервью, где учитываются фактические примеры на поведенческие вопросы в том числе примеры из смежных сфер деятельности. Лидерские качества потенциального руководителя могут быть верифицированы по примеру управления ситуацией в туристическом походе в составе группы в горах или на сплаве по реке, а не только в рамках работы в компании. Отсутсвие "глянцевых" примеров "достигаторства" и лидирования ситуации по рабочим проектам в этот момент нужно перестать рассматривать как стоп-сигнал.
Результат: оффер кандидату с наибольшим потенциалом. Смена критерия итогового выбора (часто требует обсуждения с заказчиком, на каком основании сделано такое предположение).
Практические рекомендации, которые я выработала для себя (буду рада услышать обратную связь и мнения коллег на этот счет).
1. Внедрение этапа скрининг-звонок как «нулевого» раунда для существенно большего количества кандидатов. Его задача — не проверить факты из CV, а узнать карьерную траекторию, принципы принятия решения и уровень мотивации кандидата.
2. Легализация и оценка навыка работы с ИИ. Вместо того чтобы игнорировать использование нейросетей, я предлагаю включить в процесс оценку AI-грамотности: «Расскажите, как вы использовали бы ChatGPT для решения нашей задачи? Какие промпты и проверки применили?».
3. Смена наратива вопросов. Вместо «Почему у вас был перерыв/частая смена работы?» спрашивайте: «Чему вы научились за этот период карьерного маневра? Какие компетенции, не отраженные в резюме, вы приобрели?».
4. Внедрение в систему оценки личностных качеств (soft skills) допущения по неочевидным примерам, возможно, не из трудовой деятельности на работе у предыдущих работодателей.
Вывод
Я думаю, мы находимся в точке, где профессионализм рекрутера определяется не умением быстро отфильтровать «неподходящих» по шаблону, а готовностью и способностью рассмотреть скрытый потенциал за неидеальной формой. Боюсь, что использование ИИ на этапе скрининга будет больше вредить рынку (срок закрытия вакансии будет больше, а качество закрытия не вырастет). Я думаю, как раз в такой ситуации на рынке найма, нужно искать вручную. Это требует больше времени на первичный контакт, пересмотра внутренних предубеждений и смелости предлагать клиентам (нанимающим менеджерам) кандидатов, чья ценность раскрывается не в резюме, а в диалоге и решении задач. Но это не усложнение процесса, а его неизбежная эволюция в ответ на изменения рынка труда. Будущее за теми, кто умеет искать не очевидные опыт и навыки, а скрытые таланты и качества.
Столкнулись ли вы с обозначенными проблемами в последние год-полтора? Как по вашему изменилась диагностическая ценность информации в CV с появлением ИИ и карьерных коучей? Как вы смотрите на скрининг: доверите ИИ или нет, меняете ли критерии оценки на этом этапе?
Отправляя данные вы подтверждаете пользовательское соглашение