Хочу в IT: почему этот месседж не работает в сфере разметки данных

Привет! Меня зовут Анастасия Стоянова, и я работаю HR, L&D менеджером в компании TrainingData.Solutions. За последний год я сталкивалась с необычными для рынка труда задачами по найму менеджеров для сбора и разметки данных. В этой статье я рассмотрю вопросы поиска сотрудников в компанию, занимающуюся разметкой данных, а также проблемы с которыми сталкиваются рекрутеры при изучении анкет и тестовых заданий соискателей.

Рынок разметки данных вырос на 70% за 2022 год, что говорит о быстром развитии отрасли AI в России и делает направление перспективным для развития рынка труда. С появлением компаний, занимающихся разметкой данных, стали появляться новые профессии (например, менеджер по контролю качества данных, менеджер проектов по разметке данных, разметчик данных), о которых ранее соискатели не слышали. На примере рекрутингового опыта компании TrainingData рассмотрим, к каким сложностям это приводит при найме персонала.

В середине июля 2022 года в HR подразделение поступила заявка на найм нескольких project-менеджеров ввиду увеличения количества проектов по разметке данных.

Не вдаваясь в подробности, вот операционная вертикаль компании, в которую предстояло нанимать менеджеров:

На тот момент в команде уже было более 15 проджект-менеджеров, в постоянные задачи которых входит:

В силу новизны направления на вакантную должность не было установлено требований обладать опытом работы на позиции менеджера проекта по разметке данных. Мы сфокусировали свое внимание на поиске (условно) классических project-менеджеров, делая упор на кандидатов, обладающих навыками организовывать процессы, управлять командой, и способных самостоятельно осваивать новые инструментарии и области знаний.

HR совместно с операционными менеджерами разработали стратегию оценки кандидатов на позиции менеджера проектов. Оценка соискателей планировалась в 5 этапов:

1.Скрининг резюме.

2.Мотивационная анкета. Небольшой опросник, где соискателям предлагалось рассказать о:

3.Менеджерские кейсы. Параллельно с анкетой соискателям предлагалось решить три кейса, нацеленных на проверку навыков организации процессов, умений общаться с заказчиками, находить выходы из сложных стрессовых ситуаций, ну и просто на смекалку. Приведу несколько примеров тестового задания:

4.Тестовое задание. При прохождении 1 и 2 этапов соискатели получали тестовое задание по CVAT — одной из основных программ разметки данных, где им предлагалось ознакомиться самостоятельно с алгоритмами работы в программе, а в открытой версии создать таск с 5 фотографиями кошечек и на каждой создать по полигону (два глаза и нос), а далее бэкап прислать HR.

5.Собеседование с HR и операционными менеджерами.

По HR прогнозам ожидалось среднее количество откликов по данной вакансии, так как разметка данных — узкая специализация, и не всем соискателям может подходить быстрый темп работы в компании. Думаю, читатель согласится, что если первые три кейса можно решить логически (исходя из опыта), то четвертый кейс даже на этапе прочтения может быть не понят (хотя для нашей вакансии «это база»).

В реальности же количество откликов было в разы больше, чем предположение HR. За первые сутки после публикации вакансии на hh. ru было 308 откликов, через двое суток откликов было более 600. По правде говоря, партия откликов за вторые сутки и далее не была взята толком в обработку, так как закрыть вакансию удалось с первых трехсот.

Из-за большого количества откликов в первые сутки пришлось немного изменить стратегию оценки соискателей, а именно убрать первоначальный скрининг резюме, так как, во-первых, это очень сильно увеличивало время обработки отклика, и, во-вторых, появился некий страх потерять хороших кандидатов из-за фокусировки на конкретном опыте. Скрининг резюме был после анализа анкеты и кейсов. Рассмотрим этапы процесса подбора после первых изменений более детально.

Анкету заполнило 295 соискателей, что составило 95,8% конверсии. Было обнаружено, что около 20 человек на вопрос “в чем ваши зоны ближайшего развития?” видели себя разработчиками, программистами, руководителями IT команд. Ниже приведены примеры ответов соискателей.

В целом комментариев в стиле “Войти в IT” было не так много, но они были — и это наш просчет, ведь в описании вакансии ничего о программировании сказано не было. Сразу возник вопрос: зачем они откликнулись на вакансию, если планируют развиваться в совершенно другом направлении? Возможно, у вас, читатели, есть предположения на этот счет — можем обсудить это в комментариях. В поисках ответа на данный вопрос предлагаю сравнить описания вакансий project-менеджера по разметке данных и менеджера проектов без дополнительных уточнений.

По результатам этапа анализа анкеты и кейсов все соискатели были разделены на три категории:

Не успели мы разослать тестовое задание по CVAT кандидатам, как получили огромную волну обратной связи, что CVAT с открытым доступом не работает у многих по техническим причинам. Были, конечно, и такие кандидаты, кто смог выполнить задание или поступил креативней и выполнил его в другой программе со схожим функционалом! При приглашении на собеседование рекрутеры, конечно же, это учитывали, но раз создать одинаковые для всех условиях не удалось, то мы отказались от оценки задания с привлечением CVAT.

Для определения приоритетности приглашений на собеседования был произведен скрининг резюме. Коллеги HR удивятся: «Скрининг на предпоследнем этапе, а не в самом начале! ” Это обусловлено тем, что менеджер проектов в разметке данных — новая профессия, поэтому и подходящие соискатели — это люди которые, возможно, еще никогда не работали с разметкой, но имеют большой потенциал благодаря своему уникальному бэкграунду и опыту работы в различных сферах. При оценке кандидатов для нас большее значение имело не столько прошлое человека, сколько вектор его развития и карьерные цели в сфере разметки данных. А когда дело уже дошло до приоритетности в проведении собеседований, то обращали внимание уже и на »прошлое” кандидата и его дополнительные навыки.

Так, по результатам скрининга, на собеседование с HR и операционными менеджерами были приглашены первые 25 соискателей. Наступила череда трех дней интенсивных собеседований, на которых внимание уделялось навыкам, мотивации, перспективам роста и ценностям кандидатов. Также, у некоторых соискателей снова прозвучала история про «очень хочу в IT и неважно, чем заниматься» — к сожалению для кандидатов, это были стоп-факторы. По итогам этого этапа было выставлено 5 офферов, все были приняты.

В конечном счете воронка найма на позицию менеджера проекта выглядела так:

Как вы можете заметить, достаточно большой срез конверсии произошел как раз на этапе анкетирования в силу большого количества нерелевантных откликов.

Возможно, соискатели увидели обворожительного кота на сайте TrainingData, перестали о чем-либо еще думать и откликнулись. Или же в надежде на реализацию себя в IT искали всевозможные способы туда попасть, а разметка данных им виделась короткий путь к миру IT, да еще и без знаний программирования.

Второе предположение кажется более реалистичным. Люди уходят в IT из совершенно разных сфер и в совершенно разном возрасте в силу экономической вынужденности. Самый очевидный факт: зарплаты IT сектора в России выглядят в разы привлекательнее, чем в других профессиональных областях. Также, переход людей в IT во времена COVID-19 обусловлен спросом на специалистов для организации новых бизнес-процессов. Так, за 2020 год штат российских разработчиков ПО вырос на 12%, до 200 тыс. человек. А вот уже в 2022 картинка не столь радужная — спрос на IT специалистов в России упал на 25%. История подогревается множеством грандиозных историй успеха в IT с нулевым опытом и огромное множество советов с заветным ответом на вопрос: “Как войти в IT?” . Некоторые авторы пытаются развенчать иллюзии новичков в IT, но в большинстве своем нереализованные желания людей — “маркетинговая радость” для множества школ, продающих курсы по IT с нуля. Люди даже пишут целые статьи с объяснением IT мемов:

К сожалению, в основном мы получаем большой поток неквалифицированного предложения на рынке труда в IT секторе.

С одной стороны, радует, что люди стремятся к большему, анализируют и делают выбор в пользу инновационных технологий, но, с другой стороны, возникает вопрос: а есть ли у людей понимание, куда они идут и для чего? Судя по откликам на вакансию менеджера проектов по разметке данных, кажется, как будто это понимание сейчас в дефиците.

Сбор и разметка данных для задач машинного обучения— это молодая и динамично развивающаяся сфера, которая нуждается в активных и амбициозных специалистах. Тех, кто готов погрузиться в сложную узкую нишу и стать настоящим и, самое главное, востребованным экспертом. TrainingData открыта к общению и обучению людей из совершенно разных сфер, которые стремятся сделать мир более безопасным и технологичным, видят свое развитие в разметке данных для машинного обучения и хотят покорить эту новую, мало кому еще известную нишу.

Ресурсы и дополнительные ссылки:

#recruitment #hr #projectmanagement #itтехнологии #разметкаданных #Trainingdata #разметкаизображений #вакансии #рекрутер