Технологии Big Data, ИИ в HR: как мы в 4 раза сократили сроки подбора IT-специалистов

Категория IT специалистов, особенно разработчиков уровня Senior и Lead является в данный момент достаточно дефицитной, что обуславливает сложность подбора и напрямую сказывается на его скорости. Мы, опираясь на использование технологий Big Data, смогли оптимизировать подбор, сократив срок закрытия IT вакансий в 3-4 раза от средней по рынку. 

Найдите рекрутера
для ваших целей

Расскажите, с чем вам нужна помощь (подбор по вакансии, поиск редких специалистов, консультация по подбору), и мы бесплатно подберем для вас рекрутера из нашей базы экспертов

Подобрать

Рынок HR продолжает переживать повышенный спрос на подбор IT специалистов. Это явилось следствием как закономерного развития технологий, подталкивающих бизнес к цифровизации, так и кризиса, вызванного органичениями, введнными из-за эпидемии коронавируса, что послужило дополнительным "триггером".

В условиях массовой цифровизации бизнеса, все большему количеству компаний требуются комптентные IT сотрудники. При этом подбор все чаще происходит вне рамок наибоолее популярных HR площадок, в частности "Head Hunter". Это объясняется низкой заинтересованностью IT специалистов, особенно разработчиков уровней Senior и Lead, размещать свои данные на таких площадках. Спрос на их профессиональные услуги и и так высок, интересных предложений достаточно. К тому же, лишнее отторжение у кандидатов вызывает и классическая низкопрофессиональная система отбора и HR (корректнее - кадровая) служба компаний-работодателей, предлагающих ряд однотипных собеседований без особого смысла. При этом зачастую опускается непосредственно общение с кандидатом по существу его профессиональных задач. Как результат: простое размещение вакансии на "HH" не дает большого количества релевантных кандидатов, и те, что есть, имеют несколько альтернативных вариантов трудоустройства. И, так как ничем особым, кроме как более высокой заработной платой большинство компаний-работодателей привлекать не умеют, создается ситуация, когда компетентных кандидатов "выкупают" наиболее крупные (с точки зрения средств оборотного капитала) компании. Остальным же приходится неделями и месяцами подбирать сотрудников, безрезультатно ожидая какого-то результата от размещений на биржах вакансий.

Данная проблема подтолкнула нас к созданию альтернативного решения. Этому способствовала наша непосредственное участие в работе в IT направлении. Один из отраслевых проектов нашей группы компаний  - R+ IT. В рамках данномго проекта, мы не только решаем HR задач в IT, но также предоставляем услуги IT аутсорсинга (front/back/full-stack/iOs/Android разработка, тестировка и др.)  а также занимаемсяя внедрением программных решений 1C (как официальный партнер 1С) и Bitrix. Это дает возможность не только видеть запрос IT индустрии находясь "по обе стороны баррикад", но и использовать технологическую компетенцию для создания решения оптимизации процесса IT подбора- 

И такое решение было найдено. Мы решили исходить из необходимости решения двух ключевых проблем:

1. Каким образом найти компетентных кандидатов, не представленных на биржах и площадках.

2. Как выиграть конкуренцию с прочими работодателями

Первая проблема была решена путем создания алгоритма отбора данных из общего массива, в формате парсинга, но с рядом важных деталей, которые опустим в данном материале. За источник массиов данных были взяты социальные сети, прежде всего Facebook, LinkedIn. Это решение позволило получить достаточно объемную базу IT специалистов.

Так как задача состояла в том, чтобы максимально таргетировать предложение вакансии под каждого конкретного кандидата, решение второй проблемы было создано на стыке Big Data, ИИ (искусственный интеллект) и социальной психологии. Нам удалось автоматизировать кластеризацию релевантных кандидатов по сегментам согласно их социально-психологическим особенностям, таргетировать сообщения и максимально индивидуализировать этапы отбора на осное учета личностной мотивации, при этом значительно увеличив долю профессиональной технической коммуникации (опуская бессмысленные вопросы по типу "Ваши самые значительные достижения на прежнем месте работы", "кем видите себя через 5 лет" и и тп.) 

Для реализации изложенного выше второго этапа мы использовали алгоритм, разработанный нашими партнерами (схожую технологию применяли Cambridge Analytica в предвыборной кампании в США и Бразилии) и лишь немного доработали и оптимизировали под свои задачи. Весь алгоритм позволил значиательно сократить время подбора IT специалистов, наиболее примечательные результаты: подбор QA (senior) 2 сотрудника за 7 дней, PHP разработчик (lead) 4 сотрудника за 16 дней, iOS и Android разработчики (middle/senior) по 3 сотрудника, 19 дней. 

Резюмируя: бизнес-среда эволюционирует, и все большую роль как ключевое конкурентное преимущество играет интеллект и способность его эффективо применять в профессиональной деятельности. Все процессы можно оптимизировать, значительно повысив их эффективность, если подходить к решению проблем с профессиональной "мудростью": повышать свою компетенцию и/или делегировать задачи компетентным специалистам.