{"id":13584,"url":"\/distributions\/13584\/click?bit=1&hash=082091d5b68d38bc434f62b7dc2636492b96a3dffb40938637832887db5b850f","title":"Counter-Strike \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u043d\u043a\u0443 \u0445\u0430\u043d\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432","buttonText":"\u041f\u0438\u0443-\u043f\u0438\u0443","imageUuid":"6dff270b-d441-519f-a84e-976c3599b24d","isPaidAndBannersEnabled":false}

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

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

Команда Teamable (слева направо): Вазген Акопджанян, Оганес Нуриджанян, Лаура Билазарян, Меружан Даниелян

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.

Teamable — первая версия

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».

Команда Teamable в Армении

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

Благодаря пилотной программе мы поняли, что подобный продукт будет сложно реализовать на b2b-рынке. Маленькие компании не интересовались подобным продуктом, а переговоры с большими компаниями затягивались слишком надолго. Нам нужны были более быстрые результаты и деньги.

Оганес Нуриджанян

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.

Меружан Даниелян говорит, что для нового продукта их миссия осталась прежней: «Соединить людей с работой, которую они любят, и с людьми, которых они любят».

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.

Из Армении в США

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.

В основном я работаю в Армении, но несколько раз в год я езжу в США. Первое время работать в таком режиме было сложно — иногда у клиента могло что-то сломаться, а у тебя в это время ночь. Приходилось подниматься и срочно чинить. Сейчас у нас уже выстроенная команда в США, и такого не происходит.

Оганес Нуриджанян

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.

Как работает Teamable

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.

Наши алгоритмы ищут между открытыми вакансиями и потенциальными соискателями из круга знакомых нынешних работников компании. Уже при демонстрации работы программы люди понимали: «Как я раньше мог не подумать про этого человека? Ведь мы знакомы».

Оганес Нуриджанян

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.

Teamable

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.

Когда предложение о работе поступает от рекрутеров, люди меньше заинтересованы в том, чтобы ответить. Если предложение о работе поступает от знакомого, вероятность отклика повышается.

Особенно хорошо система Teamable работает, если нужно найти сотрудников на ключевые позиции — директора или топ-менеджера. Потому что потенциальные кандидаты на высокие должности не интересуются предложениями от рекрутеров.

Оганес Нуриджанян

Как Medallia и Lyft работали с Teamable

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.

Редизайн проекта

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.

Когда собираешь обратную связь от клиентов и внедряешь новые функции, то собираешь своеобразного монстра. Дошло до того, что с таким количеством новых дополнений пользователь не понимал, куда нужно нажимать. Тогда мы решили полностью переписать код и сделать программу более удобной для пользователей. Процесс был сложным и занял полгода.

Оганес Нуриджанян

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.

Мы всё ещё стартап и продолжаем вкладываться в развитие компании. На сегодня у Teamable 30 сотрудников в Армении и 20 сотрудников в США. Мы всё время ищем новых людей, но уже в 2019 году планируем стать прибыльной компанией

Оганес Нуриджанян

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.

0
26 комментариев
Написать комментарий...
Никита Евдокимов

Армянские недели на vc.ru!

Ответить
Развернуть ветку
anvar

По братски

Ответить
Развернуть ветку
Tural M

от души

Ответить
Развернуть ветку
Andrey Petrosyan

Ага

Ответить
Развернуть ветку
Konstantin Mednikov

В Армении, похоже, тоже вероятнее наймут дверцу от плиты, если она чья-то знакомая в соц. сетях, а не тебя, с твоим высшим образованием.

Ответить
Развернуть ветку
Михаил Фадееы

Можно подумать, в России этот принцип не действует воообще! Прямо Армения тут уникальная!

Ответить
Развернуть ветку
Михаил Фадееы

Кстати, почему-то у нас думают, что сам факт наличия высшего образования - такое уж сильное конкурентное преимущества. А это уже давно не так. Начиная с 90-х, когда даже заборостроительные и арбузолитейные институты начали выпускать менеджеров, юристов, бухгалтеров и пиарщиков. Понятно, какой квалификации....

Ответить
Развернуть ветку
Irina Demchenko

Как правило, по знакомым и знакомым знакомых получается лучше искать толковых людей. Нетворкинг сильная штука. Это если брать конкурентные ниши, где сложно полностью оценить навыки. Ну и не берём в расчет всякие случаи, когда родню в гос. компании устраивают и т.д. Берём нормальные компании с желанием взять нормального сотрудника.

Ответить
Развернуть ветку
Xieergai

И как потом увольнять, если нанятый не справляется с задачами, но зато хороший-прехороший знакомый, да?

Ответить
Развернуть ветку
Irina Demchenko

Знакомые это не друзья или родственники, увольняются так же.

Ответить
Развернуть ветку
Михаил Фадееы

Я считаю, это успех:

> В 2017 году Teamable привлекла $5 млн от венчурного фонда True Venture.

Самого главного достигли! Молодцы!

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Владимир Вакилев

Пойду ( водки найду ) заполню профили в соцсетках - главное сделать выборку потребности в работниках по вордстату - одна беда боюсь что требуются только молчаливые исполнители. С этим в России - БЕДА !!!

Ответить
Развернуть ветку
Diego Salvador

Была Стори интересней, когда парень работал на удалёнке, его работодатель спросил: нет ли ещё толковых ребят, парень создал новый аккаунт и порекомендовал его, так у него стало две работы.

Ответить
Развернуть ветку
Прочел это-потратил время зря

а потом у него еще спросили: нет ли еще толковых ребят. он создал еще акк, а работу делегировал индусу, и так основал свое агентство.

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Иванов

Была история, как обычный программист американец делегировал работу нескольким китайцам, а сам ничего не делал. Китайцы похали года два пока их по IP в логах сервака не вычислили. Чувака выгнали.

Ответить
Развернуть ветку
David Chelidze

надо было брать с командой

Ответить
Развернуть ветку
Игорь Васильев

Согласитесь, первое что приходит в голову когда начинаешь искать работу ,это к кому из знакомых обратиться,кто сможет помочь или подсказать. А хедхантеры уже потом

Ответить
Развернуть ветку
Xieergai

Я вот не соглашусь

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Иванов

Искать сотрудников через друзей это дичь, это уровень деревни. Это значит, что будут искать сотрудников по сарафанному радио и будут набирать по блату в результате никто не будет нормально работать. Вместо здоровой конкуренции будет выбор из Рафика который брат/друг/жена/сосед племяника директора и Тофика который брат/друг/жена/сосед племянницы бухгалтера.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт заморожен

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Иванов

Вывод, найти работу по знакомству в 80% случаев может только человек который нифига раньше не работал и соответственно не умеет работать в промышленом масштабе.

Ответить
Развернуть ветку
Xieergai
"человек который нифига раньше не работал"

Ну так вам же ясно написали:
"находят первую работу"
Соответственно, откуда у этих людей опыт работы "в промышленном масштабе"?

Ответить
Развернуть ветку
Ivano Digital

Social Recruiting уже много лет.
Подход не доказал свою эффективность.
Вдруг, конечно, у ребят получится.

Ответить
Развернуть ветку
Vadim Zakharyan

А в чем заключается неэффективность?

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Лукиенко

Хорошая попытка, Пашинян. Но нет

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Читать все 26 комментариев
null