Как мы потратили 100 000$ на хантинг и создали свой сервис для подбора проверенных IT-специалистов

Партнерская сеть, ML-алгоритмы, личный опыт и пережитая боль. Честная история о нашем пути.

Привет, мы IT-студия из Ростова-на-Дону, которая работает с проектами в сфере ML, e-commerce, FoodTech, EDTech и финтехом. Наши клиенты – банки России из ТОП-5, сети ресторанов, федеральные образовательные проекты.

Потратив на подбор команды 100 000$, 15 000 часов HR-ов, не раз обломавшись на несовпадении красивых резюме и реальных скиллов специалиста, мы решили собрать свою базу разработчиков, скооперировавшись с другими IT-командами. За один год было собрано 15 тысяч IT-специалистов, в базе насчитывается 72 компании-партнера. Мы перестали справляться в ручном режиме, и создали свой продукт (пока MVP) для автоматизации нашего сервиса, на основе ML-алгоритмов. Надеемся, что продукт сделает процесс поиска и подключения необходимых специалистов к проекту легче и приятнее. Эта статья о том, как создавался, развивался и продолжает развиваться наш сервис.

Представим себе ситуацию: у вас есть проект, и вам срочно нужно найти разработчика для создания сайта/приложения/дизайна. Конечно, вы гуглите аутстаф- или фриланс команды, рынок предлагает миллионы вариантов. Плюсы такой «аренды» в экономии денег и времени, ведь в среднем для хантинга одного программиста требуется не менее трех месяцев.

Однако, риски при таком найме огромные. Спрос на хороших IT-специалистов превышает предложение. Джуна вы найдете легко, а вот миддла с редкой специализацией вряд ли: к примеру, на одного middle Java/Kotlin разработчика приходится пять компаний. Во-вторых, встает проблема с валидацией кандидата. На практике, миддл вполне может оказаться джуном с полугодовым опытом. А проверить его — та еще задача. Нужно потратить немало времени дорогих специалистов, чтобы провести техническое интервью, отсмотреть код. Часто бывает, что в компанию впервые ищут человека с данной специализацией — скажем, вам внезапно потребовался devops. Потребовался впервые в жизни, он будет первым devops-ом у вас. Кто проверит его скиллы?

Теперь посмотрим на эту же ситуацию глазами владельцев IT-компаний. Сегодня 15 процентов программистов в России сидят на бенче, то есть «простаивают» между проектами. А между тем, уменьшение бэнча с 15 до 5 процентов увеличивает маржинальность бизнеса вдвое! Если вы спросите, почему бы не уменьшить штат и не оптимизировать рабочий процесс, вам ответят, что проверенный разработчик, который пишет чистый код, укладывается в дедлайн и обладает хорошими софт-скиллами, — сейчас огромная редкость. Таких специалистов не отпускают, потому что большие проекты приходят внезапно и с горящими сроками, и времени на поиски спеца просто не будет.

Резюме: клиент не может найти IT-команду и решить свою боль, в компаниях разработчики придумывают себе дела (например, занимаются внутренними проектами), а владельцы сидят без прибыли. Все ждут чуда.

Оптимальным решением было бы не ждать, а перейти на HR-сервис по обмену специалистами. Если вы владелец, то сможете переключать своих айтишников на решение задач, пусть и не главных, но приносящих компании доход. Или можете передать непрофильные проекты на аутсорс: получите пассивный доход в виде процента за передачу или же разницу в ставке. Помимо этого, улучшите карму за счет благодарности от того, кому передали проект. При этом, вообще не обязательно скрывать цену или тот факт, что вы берете комиссию.

Выиграют и разработчики. Только кажется, что им выгоднее взять проекты на фриланс в свободное время. Нет, потому что поиск работы на сервисах типа Upwork или Freelance стал достаточно дорогим. Во-вторых, спрос стал меньше, биржа фрилансеров-одиночек выбирается в исключительных случаях, когда компании не могут нанять фирму. Да, есть еще Toptal, Clutсh и другие ресурсы. Но с ними все тоже не просто: либо тяжело попасть, либо приходится играть как на бирже, либо цена вопроса достаточно дорогая. И уж тем более, никто не заботится о загрузке и ее равномерности.

И, наконец, заказчик. Он заходит на сайт, быстро собирает команду из проверенных людей и закрывает свой вопрос.

WIN-WIN-WIN.

Мы говорим от лица каждой стороны, потому что были на месте каждого. За десять лет работы наша студия была по разную сторону баррикад: мы искали ребят на проект и не могли найти, мы передавали другим IT-компаниям и просто компаниям наших сотрудников на аутсорс. Главной проблемой оказался именно мэтч, встреча программиста и заказчика.

Изначально была собрана база простаивающих программистов наших коллег. База росла, количество портфолио перевалило за несколько тысяч и нам потребовалась систематизация. Обрабатывать такой объем данных даже команде HR нереально, и на помощь пришли технологии.

Оптимальным решением стало использование алгоритмов машинного обучения и Data science. Создана модель, которая по факту симулирует среднестатистического HR-эксперта – оценивает резюме и код соискателя. Итоговая оценка представляется в виде вектора или дескриптора. Потом появляется второй вектор – вакансия. Нейросети измеряют расстояние между этими двумя векторами. Если резюме и требования работодателя схожи – векторы будут близко, и тот самый мэтч случится.

В основу ML-модели легли baseline алгоритмы – они простые, хорошо обучаемые и надежные. Они легко оценивают кандидатов, заменяя десятки экспертов. Также легко и быстро алгоритмы оценивают поставленные задачи и сопоставляют портрет идеального и реального кандидатов.

Выбранные решения сразу оправдали себя: на поиске специалистов мы экономим на 80 процентов времени – 1-3 дня вместо 3-5 месяцев. Плюс вдвое сократились расходы на верификацию скиллов разработчика, нам не приходится вручную просматривать 100+ кандидатов, сервис предлагает несколько наиболее подходящих людей.

Сейчас у нас в разработке две фичи. Первая – создание интерактивной статус-базы. Это будет часть сервиса FoxTail, которая интегрируется с нашими IT-партнерами и покажет статус (свободен/занят) каждого специалиста в реальном времени. Такая база в разы ускорит поиски нужного айтишника.

Также мы хотим проапгрейдить тестирование разработчиков. Например, использовать линтеры для всех языков, чтобы проверять не только грамотность, но и стилистику кода. Контролировать весь процесс разработки в соответствии с CI/CD.

Благодаря FoxTail уже «нашлись» больше 4 000 разработчиков.

Сейчас своего мэтча ждут 1836 frontend-экспертов, 1801 backend-специалист, 896 мобильных разработчиков, 634 devops и 392 QA специалиста.

Все просто: