Talent Insider - HR recruit

Совсем забыл рассказать, что уже в этот четверг, 17 октября, выступаю на IndexSource! Расскажу, как адаптировать аналитику под вечно меняющиеся цели, стратегию и рынок. И как сделать аналитику инструментом повышения точности своей работы. Помимо моей скромной персоны будет много замечательных спикеров. Потоки для рекрутеров, сорсеров и руководителей. 17 октября — онлайн 18 октября — офлайн Занять место в первом ряду 👉 —— А ещё 5 ноября мои друзья Рекрутач проведут оффлайн-конфу Наймологи Навсегда. Обязательно сходите, жалею, что у меня не получится. Если соберётесь, прихватите от меня промокодик на скидочку в 15% ZINCHENKO15

По AI-HRTech-прогнозам Kevin Wheeler (умного мужчины, которого стоит читать на Substack), после 2030 у нас будет fully automated end-to-end hiring. Таймлайн прогноза таков: - 2024-2026: рост качества оценки резюме и первичного взаимодействия с кандидатом - 2026-2028: умные чат-боты, AI-оценка и проведение видео-интервью станет нормой - 2028-2030: оценка SS и культуры, переговоры об оффере - 2030+: человек вовлечен в контроль только сложных наймов Прогноз выглядит сдержанно-аккуратным, я жду более стремительного развития технологий и существенного повышения порога входа в рекрутинг. И в сорсинг. И в HR в целом. У меня нет блога на Substack, поэтому прогнозов не делаю, лишь скромно помечтаю, где хочется увидеть AI-улучшений. 1. Сорсинг и рассылки. Будет здорово, если платформы вроде AmazingHiring смогут анализировать одновременно рынок, потребности и цели бизнеса и формировать, минимум, подборки кандидатов. А лучше сразу после появления вакансии в HRM запускать авто-рассылку по резерву и потенциальным интересантам с рынка. Делать прогрев, показывать его аналитику умному рекрутеру, формирующему на этой основе стратегию. 2. Стратегия поиска Если у связки HRM+ATS появится интеллект и доступ в сеть, она сможет мёржить инсайды с инсайтами и готовить рекомендации по поиску. Плохи дела у Х, классный рост в Y, в прошлом поиске здорово оценивали кандидатов с Z. Не звучит космически даже для нынешних технологий. Вопрос лишь в кол-ве данных и бюджете. 3. Рутинный процессинг Чистка базы, назначение собесов, сбор фидбеков, оформление трудоустройства, контроль SLA и вот это всё хочется забыть как страшный сон. 4. Оценка и проведение интервью Транскрибация интервью и первичные выводы уже нам доступны. Playrix активно тестирует технологию, кстати. Жду появления у оценщиков вроде hirehire вшитых матриц компетенций. Со дня на день такие матрицы, красиво размеченные, начнут продавать какие-нибудь McKinsey. @gorskiy опережайте 🙂 4.1. Долгосрочная оценка Хочется совмещения оценки разных этапов и в стратегическом разрезе: грейд на тех. интервью vs на финале vs на ИС vs на первом ревью vs через год работы сотрудника. AI ищет корреляции, а выводы сразу добавляет в стратегию — бах! Будет пушка. 5. Аналитика Хочется каждое утро получать от машины отчёт с инсайтами, слабыми/сильными моментами, аналитикой план-факт, разбором источников, прогнозами и рекомендациями по усилению поиска. Кажется, этот домен первым должен быть захвачен какой-нибудь умной коробкой. Но у каждой компания свои источники получения данных. Поэтому развитую hiring и people-аналитику с AI-плюшками могут себе позволить лишь гиганты вроде Microsoft. —— Посоветуйте интересных AI-инструментов, есть здесь tech-savvy? 💯

#дима Привет, я с новостями! Канал немного перестраивается, Руслан сосредоточится на развитии @SR4HR, а за @TalentInsiders будет отвечать Дима. Мы с Русланом разделим ветки основных активностей, но продолжим делать совместные проекты. В том числе и в рамках Talent Insiders. В новом году очень хотим собрать буткемп по сорсингу или разработке стратегий, ждите! А ещё я обещал интересный эфир для @SR4HR, так что подписывайтесь и ставьте колокольчики 🙂 Было много разъездов на 1000 км+ в последний месяц, мы только возвращаемся к привычному режиму. Продолжим вещание на обеих площадках с этой недели, занимательный контент coming 🔜!

Три вещи от Fortune про будущее технологий в рекрутинге и мнение от @TalentInsiders 1️⃣. AI станет еще большей частью процесса найма и даже будет выбирать финалиста из шорт-листа Ждем сначала, когда в большинстве компаний дадут бюджеты и появится ATS и обогащенная база кандидатов, пока уход в AI на нашем рынке мало кто еще может себе позволить 2️⃣. Кандидатов будут проверять сильнее и использовать новые способы, так как уровень скепсиса к прохождению онлайн интервью вырос Нанимающим менеджерам уже сложнее проверить, не составило ли ИИ резюме и не отвечает ли чатгпт или дипфейк за кандидата. Поэтому тут согласен, что индустрия бэкграунд чеков и проверок будет пополняться новыми инструментами 3️⃣. Количество рекрутеров будет снижаться, но появится новая профессия — Talent Advisor Консультанты по талантам востребованы уже сейчас. Мало рекрутеров, кто думает критически, когда речь принятий решений и кто может широким взглядом охватить весь бизнес или всю индустрию, чтобы понять специфику, а не быть просто руками. Консультанты ценны и высокооплачиваемы. Подумайте сколько получает средний рекрутер и умножьте на три — к этому и нужно стремиться, чтобы не потерять работу в ближайшие 5 лет. #руслан

#дима Сегодня в 19:00 по матушке Москве проведём веселый и полезный вебинар. Формат — 3 спикера / 20 минут. Постараемся вложить максимум пользы в этот скромный отрезок. Я буду вещать про аналитику сорсинга и рекрутинга, подготовил кейсы, разберем их вместе с вами. Будет диалог! Кейсы коварные, такие на интервью не дают 😉 Всех жду!

Написали большую статью для Рекрутача с инструментами и практиками для лидов рекрутинга. Всё — наш личный опыт. К каждому пункту конкретика, какие подходы/методы мы используем, а ко многим пунктам — разработанный нами инструмент. / планирование: на себя и команду / прогнозирование найма / найм в команду / аналитика сорсинга / встречи с бизнесом и командой / ретро Энжой!

#дима Грядут выходные, собрал небольшую подборку материалов для вас. Мне нравится планировать изучение материалов, иначе ничего не успеть. Часто я выделяю по часу-другому в оба выходных на интересные или важные материалы, забивая слоты уже с четверга. Советую! 1️⃣ Я очень рекомендую следить за зарубежными коллегами, активно ведущими Линк. Часто, именно там узнаю что-то совершенно неожиданное для своего инфо-пузыря. Но вопрос: за кем конкретно следить? Вот список на 97 крутых персон из рекрутинга и HR. Подписывайтесь, следите за обсуждениями и обязательно в них участвуйте! В это смутное время важно быть в мире. 2️⃣ Дата-дривен подход может сыграть не за вас — это подтвердит Nike, недавно упавший на 25 ярдов. Отличная статья Nike: An Epic Saga of Value Destruction описывает стратегические ошибки компании с переходом к модели прямых продаж, снижении инноваций и чрезмерную зависимость от скидок. Одна из причин — неудачные управленческие решения. Я представил, как они зааффектили весь найм и как повлияли на культуру. Нам, HR и рекрутерам, важно такое анализировать. 3️⃣ Подкасты / Подлодка: Макс Страхов (10 лет в Гугл и Эпл) рассказывает про карьеру в FAANG / How to Be Awesome at Your Job: Доктор Деб Машек рассказывает, как строить отношения с коллегами / The Recruiting Brainfood Podcast: дискурс на тему, как рекрутмент-лидерам начинать работу на новом месте

#дима Собеседования не предсказывают будущую производительность сотрудников — с таким инсайтом вышел мета-анализ от знатных ученых мужей. Авторы Тимоти Уингейт и ко, статья с душным тайтлом: "Оценка критериальной валидности интервью для отдельных конструктов". Я считаю эффективную оценку настоящим геймчейнжером, ключевым элементом талэнт-стратегии. Подбираюсь к теме с разных сторон, из этого интереса родился мой профиль, например. Кажется, весь мир потихонечку приходит к понимаю неэффективности многих методов оценки. И не только оценки, но и формирования профилей, оценке предшествующих. Отсюда же спекуляции на тему скилл-бэйсд подходов. Вот читабельное ревью на исследование: Are Job Interviews Failing Us? Сам анализ крайне валидный и базируется на данных более 30 000 человек, краткая выжимка: / Собеседования (ретроспективно) объясняют лишь 9% вариаций будущей производительности сотрудников. Поскольку основная часть факторов, влияющих на производительность, остается неучтенной. / Интервьюеры подвержены влиянию бессознательных предвзятостей. Даже в эффективных процессах отбора. / Структурированные и неструктурированные интервью одинаково плохо справляются с оценкой как специфических навыков, так и широкого контекста поведения. Кейсы — тоже. / Акцент на культурное соответствие приводит однородности. Хотя концепция cultural add и известна давно, широко она до сих пор не применяется. / Нужны альтернативные методы оценки вроде тестов. Могут ли тесты учесть все контексты? Тоже спорно. Но базовые личные аспекты покроют более объективно, чем интервью. / Оценка прошлых достижений — более надежный показатель будущей производительности. Я бы добавил к этому и оценку прошлых неудач, их рефлексию. / AI может решить многие проблемы. Точно? А может и добавит субъективности. Пока я вижу применимость моделей только в аналитике результатов тестов в разрезе больших данных. Советую почитать статью, там много интересного. И к ней вот эту, 4х летней давности: Poor Predictors: Job Interviews Are Useless and Unfair. Как вам тезисы? Верите в смерть классических методов? Я — не очень 🙂 Но для своего профиля очень хочу придумать модерновую оценку нового формата.

#руслан Сложная система мотивации в стартапах. Основатели предлагают сотрудникам долю собственности компании (equity) в дополнение к заработной плате. В случае выхода на рынок, exit, акции могут превратиться в крупную сумму денег. Выход на рынок происходит через слияние, поглощение (acquisition ) или проведение первичного публичного размещения акций (IPO) на бирже. Зачем это нужно компаниям? 1️⃣Мотивация, чтобы сотрудники не просто хотели получать зарплату с девяти до пяти, а влияли на результати. 2️⃣Удержание сотрудников. Чем дольше сотрудник работает в компании, тем больше акций он получает. Как на практике. Компании могут идти к IPO 20 лет и стартапы могут закрываться, без успешной продажи по поглощению в другую корпорацию. Тогда сотрудники теряют опционы. Итог: если чудо реально случится, надейтесь на 10-15 лет, после которых вы можете превратить опционы в деньги. По расчетам от Бориса Цейтлин, Senior ML Engineer, шанс заработать сотруднику стартапа 1 миллион долларов после экзита — 3%. У опытных разработчиков и инженеров, когда бум выдачи опционов 2017-2020 годов уже прошел, мнение стало таким: «При рассмотрении оффера не стоит считать опционы частью компенсации, какие бы красивые прогнозы вам ни рассказывали: принимать решение лучше исходя только из кэша и бенефитов. В краткосрочной перспективе профита от опционов не будет. А прибыль неизвестно когда и неизвестно будет ли вообще» 🚀Вывод: Вообще в стартапы лучше идти, либо за знакомствами и опытом или на старте карьеры, когда это единственное место, где можно попробовать много инструментов, технологий и подходов. Не быть связанными бюрократическими и корпоративными процессами.