Про найм аналитиков Тема найма в ИТ сейчас очень насущна, очень много разговоров вокруг о том, что ребята из ИТ больше не собирают по 10 офферов за неделю, и что рынок реально изменился. Еще когда я была нанимающим менеджеом, чуть больше года назвд, ловила себя периодически на мысли, что найм бизнес- и системных аналитиков, напоминает «испорченный телефон». У каждого участника процесса своя цель — и своя версия реальности: — Нанимающему менеджеру (это может быть Лид или Продакт) важно как можно быстрее закрыть вакансию и обеспечить delivery — Рекрутеру — показать воронку и привести побольше кандидатов — Техническому интервьюеру — проверить скиллы (а иногда и самоутвердиться, таких тоже встречала) — Команде — чтобы её лишний раз не дёргали собеседованиями В итоге реальные требования к аналитику размываются. Часть теряется «по дороге», часть заменяется более простыми и формальными, а сверху добавляются «на всякий случай». Так вакансия превращается в поиск единорога. Ирония в том, что в моей практике были случаи, когда текущие сильные аналитики не прошли бы фильтры вакансии на свою же роль. Автоматизация усугубляет, а не лечит С одной стороны — автоматические платформы, которые мэтчат резюме и вакансии по ключевым словам. Остаются те, у кого случайно совпало 10 терминов из 500 возможных. С другой стороны — кандидаты с резюме из ChatGPT и авто-откликами. Результат знакомый всем: — сотни откликов — ощущение «никого нормального нет» — выгоревшие менеджеры и рекрутеры Проблема в том, что система настроена отбрасывать неподходящих, а не искать подходящих. А дальше — страх: «А вдруг он всё будет делать с ChatGPT?» Но вскрывается более глубокая проблема Мы проверяем не то. На интервью аналитиков часто спрашивают: «Знаешь ли ты такой-то фреймворк/нотацию?» «А как работает вот этот метод?» Хотя куда важнее другое: — Как человек учится и как быстро вникает в новую предметную область — Что его реально зажигает, а не просто “есть в резюме” — Как он работает с незнанием: игнорирует или системно закрывает пробелы Для мидл-аналитика, например, на мой взгляд. определяющее качество — агрессивный рост навыков. То, чего он не знает сегодня, через пару дней может разобрать, а через пару недель обсуждать на уровне решений. Именно таких ребят, надо нанимать, которые умеют и хотят быстро учиться. И если через 1–2 месяца аналитик не понимает систему и контекст проекта — это далеко не всегда проблема кандидата. Часто это онбординг, коммуникации или отсутствие внятного сопровождения в компании (что тоже большая проблема современных компаний). Про рекрутеров (аккуратно, но честно) KPI in-house рекрутера часто заточены под объём воронки. Привести 20 кандидатов и никого не нанять — формально «лучше», чем привести одного и закрыть вакансию. В ИТ найме рекрутер — это, по сути, швейцар у двери. И это нормально, если роль определена корректно. Максимум, что он реально должен делать: — проверить базу: стаж, локацию, вилку — донести контекст и ожидания — не искажать реальность своими интерпретациями Когда рекрутер оценивает «химию с командой» — это вредно для всех сторон. Он накладывает свои представления о команде на свои же представления о кандидате и делает выводы на основе проекций. Как выглядит здоровый найм аналитика — не сотни резюме, а 10–15 адекватных откликов — 2–3 кандидата в шорт-листе — один осознанный оффер — продуманный онбординг, после которого видно: как человек думает, учится и взаимодействует с командой Лучшие аналитики часто не идеально совпадают с требованиями. Зато у них есть мотивация, способность учиться и реальный интерес к задаче. И именно на этом строится устойчивое сотрудничество: аналитик растёт, бизнес получает результат. Win-win, как ни банально. Я знаю, что сейчас многие аналитики в поисках работы, и одна моя подруга-рекрутер сейчас ищет аналитика на ввакансию: https://hh.ru/vacancy/126483296 Если вы подходите под требования - откликайтесь, можете даже прислать мне ваше резюме в ЛС (@GaLina_Korenevs