А не всё ли равно со стороны работодателя в проф и массовом подборе, когда из 10 случайно отобранных кандидатов, которым подходит зп и условия, хотя бы парочка подойдёт компании.

Мы живём в эпоху разрушенного социального контракта работодателя и работника. Реальное качество найма не так чтобы требуется и возможно.

Допустим всё равно. 1. Берём сторожа на склад, а утром склад пустой. В это момент будет всё равно? Условия и З.П. ему подошли; 2. Берём программиста, а он вайбкоддером оказался и когда проблема сложнее цикла или класса тратит больше денег и времени чем человек с опытом; 3. Берём аналитика, он может справляться с задачами из вакансии, но забивает на смежные, в итоге получаем неверные отчёты принимаем неверные решения.

Случайная выборка из 10 кандидатов работала в тех случаях когда обман работодателя был сложным и обучение кандидата занимало дней 5.

Сейчас когда в рамках одной профессии опыт кандидатов может быть несовместимо разным (разработчики приложений, аналитики, сварщики, слесари) найм затрудняется и для подбора максимально релевантных кандидатов нужно много времени. А т.к. чистая прибыль у бизнеса падает подбор не того кандидата = потеря денег.

Это взгляд кандидата с чувством собственной уникальности. Когда на вакансию несколько сот откликов, ИИ их приоритизирует не хуже загнанного рекрутера. Если у компании или НМ есть желание и возможность не играть в это, они не играют. Поиск по нетворку, экзек серч на профподбор - всё это есть. Если жоппа не подгорает закрыть именно эту вакансию особым человеком, то приоритезация алгоритмом - это достаточно хорошо по цена/качество.

Это взгляд человека который видел как ворота криво сварили по рекомендации.

AI - приоритезирует текст резюме, а не кандидатов. Для AI есть разница в PQ и M, а это одно и тоже. Качество найма сейчас не требуется только в профессиях где нет специализации, а специализация стала такой широкой, что найти того, что нужен очень сложно.

А какие улучшения вы предлагаете?

Важный вопрос кому улучшений предлагать. Но если общее решение. То для подгонки параметров AI модели нужны "качественные" данные, а чтобы эти данные появились, нужны люди которые их создадут.

В итоге обучать людей для подбора, чтобы они создали качественные примеры для подгонки AI. Сейчас всё зависит от того какие термины ты используешь в резюме.

Вы изначально выразили критику в адрес НН. Сформулируйте предложения для НН

Я думаю у hh много людей и в бесплатных рекомендациях они не нуждаются. Ключевое в бесплатных

Вот ведь как получается. Я поделилась своими идеями на встрече в офисе HH, получила инфо с данными и кейсамм, которые они видят и делятся на закрытых встречах, пошла ещё думать, изучать. И HH, видимо, нуждаются, раз организуют такой движ.

Но уверена, что вы можете сделать им толковое и полезное КП.

К сожалению я не богат, чтобы разбрасываться своими идеями, а так может что-то удастся продать или самому реализовать и заработать.

А я достаточно богата, чтобы делиться идеями, которые сама реализовать не могу. Впрочем, и теми, что могу - тоже. Это держит в тонусе.

Это хорошо, можете себе позволить

Ахах. Ну, платформенная экономика. Просто фича у неё такая.

Как я понимаю, в отсутствии альтернатив по масс-подбору и большой части проф подбора у работодателей вопрос не в том, как ассистировать простоте найма, а в том, как лучше монетизировать монополию

Тема, ты во мне сомневаешься? ;) Кстати о мхах. Подарил бы мне, аграрий ты наш, лучше многолетников травянистых с доставкой по дороге с работы ;)

Мою?

Вот только хотела тоже самое сказать :) теперь рейтингам и их аналитике никто не будет верить + понятно, что ни одна коммерческая организация не расскажет внешним участникам, как на самом деле работают алгоритмы. Это организовано для трансляции лояльности, на встречу звали лояльных блогеров

Вот удивительно: когда по рейтингам HH вуз Синергия был в топе по трудоустройству выпускников, такого хая не было. А стоило бы. Я этот кейс до сих пор студентам задаю, чтобы понимали, что дело не только в методологии исследований.