🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Самые дорогие ошибки в найме и как их избежать
Цена ошибки в IT-рекрутинге может стоить в лучшем случае впустую потраченного времени HR и техлида, в худшем – миллионных убытков от потери контракта.
Лучше прикинуть, какие ситуации в хантинге повторяются, и подумать, как их можно избежать.
🚫Ошибки:
🔘 Не собирать свою базу резюме
Если какой-то кандидат вам не подошел под конкретный проект, но зацепил вас своим опытом – не спешите отказываться от него. Проверяйте навыки кандидатов – и если они вам подходят, собирайте свою собственную базу специалистов. Она вам пригодится, и не раз.
🔘 Ставить слишком высокие требования к кандидатам
Не на каждую задачу нужен супер-опытный фулстек сеньор, давайте признаем. Очень большая часть задач требует уровня миддл, не выше. Skill-based-подход, а не формальные годы опыта – вот ключ к успеху: смотрим на конкретные навыки и технологии.
🔘 Тянуть с проверками тестовых/с обратной связью/принятием решения
Пока на 8 уровнях принимается решение – кандидата уводят более оперативные конкуренты.
Обратитесь к автоматизации. За вас выберут резюме, дадут тестовое и проверят его в формате теста или код-ревью, успешно выполнивших тестовое отправят на собеседование к техспециалисту. Непрошедшим чат-бот даст обратную связь. Шансы упустить хорошего кандидата стремятся к нулю.
🔘 Не подключать техническую экспертизу к отбору
Не доверяете автоматизации, которая проверит все с помощью ИИ – тогда подключайте к отбору профильных специалистов. Именно им потом взаимодействовать с новыми сотрудниками.
🔘 Быть пристрастными
Если вы или руководитель отказываете человеку из-за предрассудков (aka «как-то долго он сидел в одной компании»), имеет смысл ввести комплексную оценку кандидатов. Стандартизация процесса уберет личные мотивы и даст более объективную картину.
Какие досадные ошибки допускали вы? Давайте порефлексируем в комментариях.