Настоящий детектив: как мы нашли кандидата на редкую IT-вакансию «Архитектор AI/ML-решений»
Hadoop, Kafka, Kubernetes, PostgreSQL, Python (Python ML-frameworks: Pandas, Numpy, Scikit-Learn, LightGBM, PyTorch), TensorFlow, MLOps, Docker, Spark; Linux, GPU
Поиск редкого специалиста не бывает простым. Особенно если бизнес только вводит под него новую должность в штатное расписание. Из-за того, что сведений о подобных кандидатах мало, а опыта их найма нет, закрытие редкой вакансии может сдвигаться от плановой даты далеко вперед. Иногда на месяцы. Подобный риск был и на проекте нашего клиента. Заказчику требовался готовый архитектор с глубоким практическим опытом. Специалист должен был уметь строить архитектуру решений под ИИ-проекты и обладать опытом работы с моделями LLM. Ни мы, ни клиент подобных специалистов на рынке не встречали. Однако через 43 дня вакансию закрыли. Как нам это удалось, читайте ниже.
Реально ли закрыть вакансию с зарплатой ниже рынка? Сделали это с помощью правильной оценки внутренней мотивации кандидата
Python, PostgreSQL, ClickHouse, BI, Excel, GitLab, Jira, Confluence
Низкий оклад — одна из частых причин, по которым вакансии остаются незакрытыми месяцами. Но это не значит, что подобные позиции закрыть нереально. Реально — если правильно подойти к процессу. Ключевой инструмент здесь — работа с внутренней мотивацией кандидата. Если знаешь, из чего она складывается, можно заинтересовать соискателя даже не самой денежной вакансией. Рассказываем в кейсе, почему оценка мотивации важна для закрытия вакансии с окладом ниже рынка и как правильно оценку провести.