Нам в кадровом агентстве «Хеед» кажется, что процесс поиска талантливых специалистов все больше переходит в техническую область. Нам все больше и больше приходится использовать методы очистки и автоматизации для того, чтобы выполнять эту задачу продуктивно, оставаясь на должном уровне конкурентоспособности. Конечно же, не стоит рассматривать нашу точку зрения, как совет по использованию средств очистки и автоматизации в поиске.
Очистка
Почему мы остановили свое внимание на возрастающей потребности в использовании методов очистки:
- Наблюдается устойчивый рост разнообразных источников для поиска, для каждого из которых имеется собственный «официальный» поисковый фильтр (к примеру, LinkedIN). При этом сложной задачей представляется нахождение самих источников для поиска, поскольку немногие сайты оснащены продвинутой системой поиска с фильтрами.
- Рекрутеру который ищет разработчиков или других специалистов приходится задействовать огромное количество сил и времени на такой первичный поиск. Но при этом, использование методов очистки позволяет получить более релевантные результаты, поскольку поиск выполняется на соответствие более широким критериям.
Иными словами, отпадает необходимость в ручной обработке каждого результата выдачи, просматривать необходимо только ту информацию, которая останется после установления ограничивающих фильтров (очистки).
При решении такой задачи, когда в процессе поиска требуется установить фильтр, критерии которого не могут быть заданы средствами сайта-источника, выгоды представляются для обоих сторон (для того, кто ищет и для того, кого ищут). К примеру, недавний кейс из одного нашего проекта:
С одной стороны, поступила необходимость в поиске инженеров-программистов, которые работают на некоммерческую организацию (самостоятельно нанявшую их).
- Профессиональная информация рассредоточена по нескольким сайтам-источникам, а её обновление не происходит одновременно (к примеру, LinkedIN и GitHUB).
Использование методов очистки позволяет объединить информацию из нескольких сайтов-источников, особенно в случае использования перекрестных ссылок. Таким образом можно собрать воедино профессиональные и контактные данные, рассредоточенные по нескольким источникам.
Вполне резонным может выглядеть замечание, что для описанных выше целей можно применить специализированные агрегаторы – например, AmazingHiring, Хабр мой круг, hh, geekjob, которые собирают профессиональные данные в едином месте. Однако, при использовании такого подхода выделяется, как минимум, две проблемы:
- Собранная база данных быстро теряет устаревает, а для того чтобы всегда поддерживать ее в актуальном состоянии, потребуются значительные финансовые затраты;
- Агрегаторы не дают равномерного охвата при поиске в отдельных отраслях или при поиске по отдельным локациям.
Все это значит, что сайты-агрегаторы можно использовать как источники информации, но никак не в качестве полноценного решения для поиска специалистов для большинства проектов.
Автоматизация
Этот метод может быть эффективно использован при наличии конкурентного рынка труда, но мы особенно рекомендую две области:
- Организация информирования потенциальных кандидатов и другие действия до момента их ответа;
- Отдельные процессы маркетинга по подбору персонала.
Все распространенные инструменты очистки и автоматизации в настоящее время реализованы в «визуальном» формате, который не требует написания кода. Все, что потребуется от конечного пользователя – это небольшое время для привыкания к среде UI/UX и обучение по работе с конкретным инструментом.
Каким образом вы сможете находить массив данных для последующей работы с использованием методов очистки?
Мы предлагаем изучение продвинутой поисковой надстройки Google X-Ray. С ее помощью вам станет доступен большой массив сайтов для поиска, а научившись настраивать Google X-Ray, вы сможете получать релевантные данные, точно соответствующие критериям поиска и очистки.
Оставляйте заявку на нашем сайте — мы поможем найти классного специалиста.
Остались вопросы?