Майнинг программистов

В эпоху кадрового голода, когда проходят целые войны рекрутеров за ценных программистов, вопрос оптимизации процессов рекрутинга выходит на первое место. Сегодня мы расскажем как вывести рекрутинг на новый уровень.

У нас в компании FIRECODE работают более 250 ИТ-специалистов, и около 10 человек у нас задействованы в найме. Основной упор в этой статье будет сделан на программистов, так как у нас больше всего опыта в данной сфере. Ниже, я опишу основные этапы и лайфхаки по поиску специалистов. В статье будут описаны как белые схемы поиска, так и затронуты схемы серого хантинга.

Это основная и самая главная часть всего рекрутинга, и первым делом надо понять “где обитают программисты”. Первое, что приходит на ум это job-сайты, например hh.ru. Но как правило, туда выкладывают резюме либо начинающие специалисты, либо те кто вынужден поменять работу. Из этой массы людей сложно вычислить ценных специалистов, так как хорошие специалисты уже работают в других компаниях и пока не собираются менять работу. Вот как раз такие специалисты для нас представляют больший интерес. Но об этом немного позже. Сейчас нам надо проработать тысячи актуальных резюме, от тех людей которые ищут работу на job-сайтах.

Статистика говорит о том, что лишь 3-5 из 100 специалистов будет с релевантным опытом и максимум один пройдет техническое собеседование. А это большой объем работы, который стоит перед вашим рекрутером. Работая как конвейер и просматривая десятки резюме кандидатов очень падает эффективность найма, поэтому важно снизить рутинную работу.

Мы разработали программное обеспечение, которые анализирует новые резюме по всей России, агрегирует данные и выбирает самые актуальные. Лучшие резюме система выбирает по их весу (балльная система). За более чем 10 лет мы выявили самые важные разделы в резюме, далее мы перевели эти данные в цифровой вид и присвоили веса (баллы) каждому пункту в резюме, если суммарный вес больше определенного значения, то нам подходит данное резюме и рекрутер получает об этом уведомление. Если вы еще не поняли как это работает, то приведу пример. Допустим, в резюме есть пункт “Образование”, у нас есть база данных, в которой хранятся все известные нам ВУЗы и колледжи, у каждого учебного заведения есть балл, который получен эмпирическим путем и который говорит о качестве подготавливаемых студентов. Второй пример, это “Опыт работы”, у нас также есть база компаний, в которых работают программисты, у каждой компании тоже проставлен свой балл (вес).

Мы анализируем резюме более чем по 15 параметрам, все они неравнозначные, но имеют сбалансированное соотношение, и как показывает опыт, на выходе мы получаем очень качественные резюме.

При работе с резюме рекрутеры отдельно проставляют свой балл кандидату и сохраняют резюме в систему, а наш отдельный алгоритм анализирует эти резюме и учится с помощью нашей нейронной сети. Наша нейронка еще молодая, так как мы с ней работаем последние 2 года, но она уже показывает хорошие результаты.

Наши алгоритмы выполняют поиск по базам hh, habr и git. Если с habr и hh проблем нет, так как данные очень похожи, то с git’ом есть определенная специфика. Работая с Git, мы должны проанализировать данные репозитория, посмотреть актуальность данных в нем, а также определить сложность кода, который написал пользователь. Над данным алгоритмом, по анализу репозиториев, мы вели работу последние полгода, и система хорошо находит интересных нам кандидатов.

Отдельно хочу отметить, что сложность подобных поисков заключается в защите, которая внедрена на данных сайтах и защищает их от несанкционированного парсинга данных. Но при должном подходе, можно обойти данную защиту.

За долгое время работы у нас скапливается большая база кандидатов, которые хранятся у нас в системе. С этими кандидатами надо уметь работать, так как некоторые кандидаты проходили собеседование и получили низкий балл, но спустя 1-3 года их опыт мог кардинально измениться и повыситься. Также есть ситуации, когда мы не подошли кандидату, таких кандидатов мы выделяем отдельно, и фиксируем причину отказа. Например, мы не можем дать желаемую зарплату или кандидат хочет изучать английский в компании, а у нас его нет, но в будущем компания меняется и мы можем возобновить сотрудничество с кандидатом. В тот момент, когда мы запустили курсы английского в компании, мы пригласили около 5 человек, которые дали нам отказ в прошлом, и в их причинах отказа был данный пункт.

Также мы делаем рассылки по данной базе, но это очень ненавязчиво, не чаще раз в полгода, обычно это поздравление с днем рождения, новым годом или приглашение на мероприятие. По данной базе постоянно запускается таргетированная реклама, которая ведет людей на наши вакансии.

Есть отличные специалисты, которые не ищут работу сейчас, и в данном случае нам важно найти их старое резюме на hh.ru и добавить его в базу уведомлений. И в тот момент, когда человек обновит свое резюме, то нам моментально придет уведомление. Это может случится через месяц, а может через несколько лет, в данном случае очень важна оперативность с нашей стороны, которая показывает отличные результаты.

Я опишу методы, которые являются серыми, и представлены они для ознакомления, я не рекомендую их применять на практике.

ВУЗы

Начну с лайтового варианта. Хороший и малоизвестный способ получения контактов программистов - это покупка базы выпускников ИТ-кафедры в крупных ВУЗах. Конверсия таких контактов может быть низкая, но среди этих контактов можно найти хорошие кадры. Больше всего интересны контакты старых выпускников, которые закончили ВУЗ 3-6 лет назад, за это время выпускники уже успели набраться опыта.

Таргетированная реклама

Это популярный метод, который хорошо работает, и его достаточно быстро запустить. В таргетированой рекламе Яндекса и VK.com можно очень легко выбрать аудиторию показа рекламы по ГЕО, которая будет привязана к адресу. Соберите список компаний, в которых работают нужные вам сотрудники и настройте показ своей рекламы им.

Дропы

Если у вас в компании есть верные сотрудники или партнеры, которым можно доверить миссию стать вашим дропом, то это покажет отличные результаты. Главная задача дропа устроиться в компанию конкурента на любую должность и ненавязчиво вести пропаганду вашей компании внутри коллектива конкурента. Первые результаты появятся уже через 3-5 недель.

Подкуп сотрудников с hh

Сейчас я расскажу как быстро получить контакты нужных вам специалистов в компании конкуренте. Для этого вы должны найти сотрудников конкурента на hh.ru, не особо важно работает ли этот сотрудник в данный момент в компании или уже нет. Вы должны предложить данному сотруднику материальное вознаграждение за передачу контактов его коллег при полной его анонимности. Если предложить достаточное вознаграждение, то вам передадут все контакты.

Парсинг и спам по базе с job-сайтов

Вы можете спарсить контакты программистов со всех job-сайтов и сделать по ним спам-рассылку в виде смс или e-mail. Но надо отдельно отметить, что это сложный способ, первое с чем вы столкнетесь это с тем, что очень сложно найти исполнителя для написания парсинга, на обычных биржах фриланса запрещено размещать задания по парсингу job-сайтов. Вторая сложность - это обход защиты job-сайта, так как они защищены от парсинга, но хороший программист сможет её обойти. Следующая сложность, это найти сервис которые сделае массовую рассылку, так как это не совсем законно. Придется немного слукавить и покреативить. Последняя сложность, это работа с негативном, так как найдутся люди, которые после вашей рассылки будут вам звонить и слать вас на “дальний юг”.

Многие не задумываются, что можно и нужно работать с бывшими сотрудниками, считая, что расставание это точка в отношениях. Но время идет и много что меняется в жизни компании и бывших сотрудников. Наша компания старается всегда поддерживать связь с бывшими сотрудниками, приглашать их на корпоративы и другие мероприятия компании. Такой подход позволяет нам возвращать часть сотрудников спустя время, и для других сотрудников это очень хорошая мотивация, внушающая им уверенность, что они сделали правильный выбор компании.