На работу по знакомству: армянские предприниматели создали сервис для поиска сотрудников через друзей в соцсетях

С помощью машинного обучения Teamable сканирует профили сотрудников компании и, если у них в друзьях есть подходящий кандидат на открытую вакансию, приглашает на собеседование.

Teamable вырос из похожего проекта — платформы по формированию рабочих команд на основе информации об отношениях между сотрудниками компании. Основатели — четверо армян Вазген Акопджанян, Меружан Даниелян, Оганес Нуриджанян и Лаура Билазарян, поняли, что продать подобный продукт компаниям окажется непросто и тогда решили переформатировать платформу.

Они думали, как могут помочь рекрутерам быстро находить квалифицированных сотрудников. LinkedIn уже изобрели, но Teamable решили пойти другим путём — создали сервис, который анализирует профили в соцсетях сотрудников компаний и мотивирует работников рекомендовать на вакансии своих друзей.

Компанию Teamable в 2013 году основали четверо знакомых. До этого двое основателей уже работали вместе в нескольких компаниях и над собственными проектами. Одним из таких стало приложение для борьбы с шумом Annoisy. Сервис выиграл первый армянский хакатон как лучшее мобильное приложение, однако не стал успешным в Армении. Следующий стартап Акопджанян решил запускать уже в США.

Идея создать сервис для формирования рабочих команд возникла у Акопджаняна и Даниеляна в середине 2011 года. Тогда они позвали знакомого по университету Оганеса Нуриджаняна на должность главного разработчика.

Вместе партнёры начали разрабатывать первый сайт для проекта и назвали его Teamable. В конце 2013 года в команду присоединилась Лаура Билазарян, и партнёры привлекли первые $15 тысяч инвестиций на реализацию идеи.

По словам Нуриджаняна, первый продукт Teamable отличался от нынешнего: «Он предназначался для людей, которые хотели сформировать эффективные рабочие команды. Для сотрудников, которым было бы комфортно работать друг с другом. Сначала мы сфокусировались на внутренних коммуникациях в компаниях».

Разработка первой версии продукта заняла почти год. Осенью 2014 года Teamable запустила пилотную программу с первой крупной компанией — TIBCO Software.

Команда Teamable задумалась, как ещё можно использовать сервис. Выбор пал на рекрутинг — партнёрам пришла идея создать платформу, которая помогала бы рекрутерам искать потенциальных сотрудников с помощью нетворкинга и машинного обучения.

Основатели допустили, что на рынке много компаний, желающих в короткие сроки собрать команду квалифицированных сотрудников, и в этом им можно помочь. Так появилась идея рекрутинговой платформы.

Основатели сфокусировались на небольших компаниях, которые собирают команды по 15–50 человек, и начали разрабатывать пилотную версию проекта. Они переехали в США и первые четыре месяца жили в гараже: работали над продуктом, а в свободное время знакомились с потенциальными инвесторами.

По словам Нуриджаняна, Teamable переориентировали продукт всего за несколько месяцев: «Между двумя нашими продуктами не много разницы — один был для внутренних коммуникаций, а другой — для внешних. Мы просто доработали первую версию».

Тогда же они получили инвестиции от бизнес-ангелов в размере $400 тысяч. Уже в начале 2015 года у Teamable появился первый клиент — WorkMarket — онлайн-платформа для управления подрядчиками и консультантами.

Компания Teamable начала расширять команду и наняла семерых сотрудников — специалиста по обеспечению качества, специалиста по большим данным, дизайнера и так далее.

Через четыре месяца Оганес Нуриджанян вернулся в Армению, чтобы открыть там офис и собрать команду инженеров.

По словам основателей компании, сначала Teamable пыталась продавать свои услуги небольшим компаниям. Проект развивался успешно, и уже в середине 2015 года компания заключила договор с первым крупным клиентом — шеринговым сервисом Lyft, конкурентом Uber.

Когда компания подключается к системе Teamable, то каждый сотрудник может зарегистрироваться в Teamable, а затем авторизоваться в социальных сетях — Linkedin, Facebook, GitHub, Twitter, Gmail и так далее.

Система видит открытые вакансии компании и запускает алгоритм на основе машинного обучения. Этот алгоритм ищет подходящих кандидатов на вакансии среди знакомых сотрудников, уже работающих в этой компании.

Если человек подходит на должность компании, Teamable отправляет уведомление его знакомому сотруднику, уже работающему там, с предложением посоветовать другу откликнуться на вакансию. Если найденный с помощью Teamable и порекомендованный сотрудником человек принят на работу, то рекомендовавший его получает денежную компенсацию.

Основная проблема в разработке Teamable — это скорость. По словам Нуриджаняна, когда сотрудники регистрируются в Teamable и подключаются к социальным сетям, системе нужно время, чтобы обработать всю информацию и найти наиболее подходящие совпадения. «Люди же хотят видеть результат немедленно. Поэтому наша задача — получить результаты как можно быстрее, мы постоянно работаем над этим», — добавил разработчик.

В системе гибкие настройки — компания-клиент может сконцентрироваться на сотрудниках из стартапов или больших компаний, опыте их работы или месте учёбы.

По словам основателя, Teamable старается свести поисковую работу рекрутеров к минимуму, чтобы сотрудники могли уделять больше времени другим процессам — интервью с кандидатами и так далее. Кроме того, команда сервиса убеждена, что искать сотрудников через нетворкинг эффективнее, чем на Linkedin.

Первый клиент Teamable — компания Lyft — искала способ подбирать подходящих сотрудников быстрее, чем это было возможно с помощью LinkedIn. Воспользовавшись Teamable, Lyft смогла искать сотрудников в профилях социальных сетей 80% своих работников. По словам менеджера программы по подбору персонала Джеффа Янга, количество рекомендаций от сотрудников выросло вдвое.

Ещё одна компания, которая сотрудничает с Teamable, — Medallia. Она предоставляет бизнесу программное обеспечение для обратной связи — сбора отзывов и предложений.

Когда в компании стало больше тысячи работников, ответственный за подбор персонала Майк Подобник понял, что надо искать новые инструменты для поиска сотрудников. Он обратился к Teamable. Через полгода 75% сотрудников Medallia были зарегистрированы в программе.

Подобник рассказал, что Teamable помогла идентифицировать кандидатов по уровню профессионализма, по месту проживания и по другим критериям.

За полгода с помощью Teamable компания наняла 63 сотрудника и подобрала ещё 700 потенциальных претендентов.

«Некоторые клиенты используют наш продукт и в других целях — чтобы порекомендовать свои услуги людям, которые связаны с их работниками», — упоминает Нуриджанян.

В 2017 году Teamable привлекла $5 млн от венчурного фонда True Venture. По словам основателя, эти деньги пошли на полное преображение продукта — создание удобного дизайна и совершенствование технологий. Также партнёры смогли расширить свою команду в США.

До 2017 года программа работала на JavaScript и Jquery, но потом её перенесли на React.

Сейчас Оганес работает на позиции ведущего архитектора в Teamable. С первых дней он был главным разработчиком.

Акции Teamable поделены между четырьмя владельцами и инвесторами. Основатель упоминает, что некоторым сотрудникам также принадлежат доли компании.

Сейчас у компании около 150 клиентов — в Европе, Австралии и США. Среди них — Spotify, Oracle, Uber, Facebook и Lyft. В родной стране основателей, Армении, клиентов у Teamable нет.

Стоимость пользования Teamable зависит от количества сотрудников в компании. По словам основателя, в среднем компании платят $30 тысяч в год.

Сейчас команда Teamable приспосабливает продукт для хедхантеров и планирует усовершенствовать систему для корпоративных клиентов, чтобы крупные компании, такие как Amazon, могли искать подходящих кандидатов через нетворкинг и среди своих 100 тысяч сотрудников.