Как расширили воронку найма, чтобы закрыть IT-вакансию в срок и сохранить бюджет проекта

В Spice IT обратилось кредитное бюро с вакансией Data Scientist. Клиенту требовалось нанять несколько специалистов в IT-отдел для разработки кредитных продуктов. Отбирать профили нужно было по хард-скиллами, стажу и отрасли, в которой потенциальные кандидаты нарабатывали опыт.

В процессе поиска выяснили, что зарплатные ожидания релевантных кандидатов превышают бюджет клиента. Чтобы не превышать стоимость проекта, расширили воронку найма. Как действовали и чего добились, рассказали в кейсе.

Какого специалиста искал клиент

Клиент — крупная кредитная организация с внутренним IT-отделом. Основное направление этого отдела — составлять кредитные скоринги для банков, страховых агентств и МФО. Сотрудники отдела используют технологии машинного обучения, чтобы анализировать заемщиков, присваивать им баллы и строить рейтинги. Чем выше место кредитора в рейтинге, тем он надежнее.

Как объяснил клиент, такая работа имеет свои особенности. Поэтому кандидат на позицию Data Scientist должен:

• уметь составлять скоринги по кредитным продуктам;
• работать в Fintech минимум пару лет;
• глубоко разбираться в SQL и Python.

Как запустили поиск и что в нем пошло не так

Начали работать по стандартной схеме. Сделали съем вакансии, составили карту поиска, провели несколько пристрелочных встреч с клиентом, чтобы откалибровать профиль. Через неделю нашли подходящих кандидатов — все они понравились клиенту. Но в ходе интервью обнаружили проблему.

Пообщавшись с кандидатами, выяснили, что матерые специалисты не хотят заниматься одними скорингами. Людям интересно решать разные задачи и брать на себя больше ответственности. Соискатели готовы рассматривать вакансию заказчика, но только при условии более высокой заработной платы. Якобы это компенсирует типовые задачи.

Предложить соискателям больше денег было нереально: бюджет заказчика был ограничен. Поэтому приняли решение расширить воронку найма.

Как и зачем мы расширили воронку найма

Первым делом встретились с клиентом на еженедельной встрече и обсудили новую стратегию. Объяснили, что если не расширим воронку, то будем долго закрывать вакансию. Возможно, через пару месяцев найдем кандидата с требуемым уровнем навыков и зарплатными ожиданиями, но наем станет дорогим для самого клиента.

Предложили рассматривать кандидатов с опытом в смежных с Fintech областях. Например, в компаниях сотовых операторов Data Scientist также занимаются составлением скорингов, только не кредиторов, а абонентов. Если сумеем найти кандидата с хорошими задатками в этой области, то штатный специалист уровня Senior подтянет нового сотрудника на боевых проектах.

Еще предложили ориентироваться не на стаж, а хард-скилы соискателей. Если человек работает с нужными технологиями, но меньше двух лет, все равно приглашать его на интервью. А чтобы проверить уровень знаний, внедрить практику тестовых заданий.

Клиент согласился с нашими доводами и дал добро изменить поиск. Мы тут же приступили к делу.

Как быстро закрыли вакансию и где нашли финалистов

После того как расширили поиск, мы закрыли вакансию через две недели.

На одного финалиста вышли через университет, который выпускает Data Scientist. Связались с кандидатом на последнем курсе — оказалось, он уже полтора года совмещает учебу с работой. Пригласили на интервью, проверили хард-скилы, предложили выполнить тестовое. Клиент оценил навыки специалиста и предложил работу.

Другой финалист пришел из компании крупного сотового оператора. Он также прошел технический отбор и получил оффер в течение суток.

В итоге мы закрыли заказчику две позиции Data Scientist, не раздувая стоимость найма. Оба специалиста прошли испытательный срок и работают в компании заказчика.

Подытожим: когда нужно расширять воронку найма

Есть несколько ситуаций для этого:

• когда нужно закрыть вакансию в короткий срок;
• когда нужно найти примерно одинаковых специалистов для разных команд;
• когда заказчику по какой-то причине трудно определиться с профилем кандидата.

Еще воронку расширяют, когда найти кандидата под все требования заказчика сложно из-за ограниченного бюджета. Если продолжать наем, можно затянуть поиск и в итоге увеличить расходы клиента.

Как правило, менять стоимость проекта — головная боль для бизнеса. Поэтому мы находим способы, как найти максимально релевантных кандидатов и при этом сохранить бюджет. Например:

• ищем специалистов с опытом в смежных областях;
• немного опускаем порог трудового стажа, но тщательнее оценивает хард-скилы с помощью тестовых заданий;
• находим неочевидных на первый взгляд доноров релевантных кандидатов, например учебные заведения.

Расширять подобным способом воронку нет смысла, если у заказчика эксклюзивная вакансия C-level. Все потому, что клиенту нужен редкий специалист, и задача рекрутера его отыскать.