Наш клиент – создатель платформы мессенджер-маркетинга. Компания помогает брендам делать рассылки в мессенджерах и автоматизировать общение с клиентами при помощи чат-ботов. В команде 40+ человек, часть работает удаленно.
Задача
Клиент обратился к нам, чтобы в кратчайшие сроки найти, прособеседовать и вывести на проект команду из трех человек.
Cостав команды, которую требовалось собрать:
Frontend developer;
Java developer;
DevOps-инженер.
Решение
За месяц закрыли все три вакансии. Рассказываем, как это сделали.
Подготовка
Перед началом сотрудничества заказчик запросил у нас информацию по средним окладам разыскиваемых. Мы освежили данные по рынку и информацию предоставили. На основе этого заказчик спланировал бюджет и выдал нам три профиля кандида для поиска.
Профили кандидата были подробными, это упростило поиск и дальнейшую коммуникацию по задаче — и мы, и заказчик четко понимали, какого человека ищем.
Поиск кандидатов
Разработчиков искали в специальных местах обитания:
Собственная база кандидатов;
Хабр Карьера;
Линкдин.
Использовали метод булевого поиска, чтобы быстро сканировать нужные сайты на предмет ключевиков. Например, такой запрос использовали для социальной сети Линкдин. Это позволило быстро найти кандидатов, подходящих под профиль.
«Булевой поиск — метод поиска кандидатов с помощью специальных слов — операторов. Такие слова помогают расширить или уточнить результаты поиска. А иногда могут стать стоп-словами, чтобы отсечь лишнее.» Анна, рекрутер Sayhire
Запрос, который использовали для поиска.
(intitle:резюме OR inurl:resume) ("Java developer" OR "Java разработчик") -job -jobs -вакансия -вакансии -sample -examples -пример
("Java developer" OR "Java программист" OR "Java разработчик") AND ("Санкт-Петербург" OR "СПб" OR "Saint Petersburg")
Собеседование с рекрутером
На собеседовании рекрутер прошелся по каждому пункту из вакансии и сопоставил кандидата с заготовленным ранее профилем, чтобы убедиться, что кандидат подходит для роли.
Рекрутер во время первичного интервью заполнял таблицу и вносил туда информацию по каждому соискателю. Таблица настроена так, что сразу после окончания собеседования можно выгрузить пдф-файл с результатом интервью и отправить клиенту. Файл оформлен таким образом, что клиенту его удобно сверять с вакансией.
Сейчас все собеседования мы проводим с ИИ Xenia. Это сервис, который помогает автоматизировать и ускорять собеседования. Очаровательная нейронная дама задает вопросы, моментально и беспристрастно обрабатывает ответы и сразу после звонка присылает расшифровку разговора нанимающей команде.
Техническое собеседование
Заказчик поддерживал высокий темп работы на проекте. Отвечал кандидатам в тот же день и быстро проводил технические интервью. Если все было хорошо на этом этапе — мы приглашали кандидата на работу.
Результат
За месяц нашли и вывели на проект команду из трех человек. Девопса добыли первым: отыскали, прособеседовали и десантировали в офис заказчика за девять дней. Что это, если не успех.
Вот, что помогло нам успешно выполнить задачу:
Средства автоматизации.
Булевой поиск помог ускориться на первых этапах. В итоге один рекрутер закрыл все три вакансии.
Рыночные условия.
Компания предложила зарплату в рынке, разрешила сотрудникам работать удаленно. Это помогло расширить воронку и привлечь более интересных кандидатов.
Синергия.
Заказчик доверился нам, включился в работу как партнер и поддерживал бодрый темп на протяжении всего проекта.