Авторазбор резюме на hh. Компания играет против себя
Сегодня хочу поделиться мыслями о том, как компании, используя автоматизированный разбор резюме на hh.ru, часто сами себе ставят палки в колеса.
Что такое авторазбор резюме? Это система, которая анализирует резюме кандидатов по ключевым словам, опыту, навыкам и другим параметрам. Она отсеивает тех, кто не подходит под заданные критерии, и оставляет только «идеальных» кандидатов. Звучит здорово, правда?
Проблема №1: Кандидат ≠ набор ключевых слов Авторазбор резюме часто не учитывает контекст. Например, если кандидат не указал конкретный навык, который система считает обязательным, его резюме может быть автоматически отклонено. Но что, если этот навык он легко освоит за пару недель? Или если он уже имеет аналогичный опыт, который система просто не распознала? Пример: Кандидат с опытом в управлении проектами в IT не указал конкретный инструмент (например, Jira), потому что использовал аналогичный (Trello). Система его отсеивает, хотя он идеально подходит для вакансии.
Проблема №2: Потеря талантов из-за жестких фильтров Компании часто устанавливают слишком строгие критерии для авторазбора. Например, требование к опыту работы строго 5 лет или наличие определенного образования. Но что, если кандидат с 4 годами опыта обладает уникальными навыками или быстро учится? Или если он самоучка, но уже реализовал несколько успешных проектов? Пример: Кандидат без высшего образования, но с 10 годами практического опыта и множеством сертификатов, автоматически отсеивается, хотя его знания и навыки могут быть гораздо ценнее, чем у выпускника престижного вуза.
Проблема №3: Отсутствие человеческого фактора Авторазбор резюме не учитывает soft skills, мотивацию и потенциал кандидата. А ведь именно эти качества часто определяют успех сотрудника в компании. Лидерские качества, умение работать в команде, креативность — все это невозможно оценить через ключевые слова. Пример: Кандидат с идеальным резюме может оказаться токсичным сотрудником, а тот, кто не прошел автофильтр, — настоящим лидером и командным игроком.
Что делать? 1.Не полагайтесь только на автоматизацию. 2. Быть более гибким в критериях. 3. Оценивать потенциал.
Авторазбор резюме — это инструмент, который может как помочь, так и навредить. Если использовать его бездумно, компания рискует упустить талантливых кандидатов и остаться с «идеальными на бумаге», но неэффективными сотрудниками.
· 07.03.2025
Вы Яндекс, куда сыпется по 300-400 откликов в день на одну позицию. Как бы решили вопрос первичной фильтрации, не раздувая штат? 😊
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 07.03.2025
Добрый день, Михаил) Спасибо за интересный вопрос. Ну, тут интересно узнать сколько вакансий ведет 1 HR-менеджер, сколько откликов в день он может обработать самостоятельно и массовые это позиции или точечные.
Например, если это массовые позиции (продажи, кц и т.д), то можно попробовать геймификацию, тестирование на базовые требования, здесь уже будет более точный отбор.
Мой пост больше затрагивал точечные позиции, исходя из примеров. Здесь я больше за ручной отбор, но так же если возникает проблема из-за большого кол-ва откликов, можно попробовать сегментацию откликов.
Я думаю, что подход к фильтру должен быть достаточно гибким и зависеть от позиции, а также объемы работы ☺️
Надеюсь, что ответила на ваш вопрос 😉
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён
· 07.03.2025
🤝
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён