Специфичный Data Engineering — как DigitalHR искали идеального кандидата

Найти «своего» специалиста бывает нетривиальной задачей. Если вы хоть раз нанимали сотрудников, то знаете, что нужно пройти через 7 кругов созвонов, чтобы уже в ходе работы понять… нет, исполнитель не подходит. Но что если подходящих специалистов практически нет на рынке? А те что есть — не прокачали soft skills и затерялись среди других кандидатов? Поиск обещает быть интересным. Мы, команда DigitalHR, в конце лета 2023 года решили такой кейс. Приготовьтесь, нам есть что рассказать.

Один на миллион и ни специалистом больше

К нам обратилась компания, которая занимается разработкой мобильного приложения для управления финансами, пользователи сервиса — фрилансеры и владельцы малого бизнеса.

Команда попросила помочь с поиском Data Analytics Engineer. Но если Data Engineer — вакансия, на которую можно найти порядка сотни откликов, то наш кандидат должен обладать более широкой экспертизой в работе со сбором, анализом данных и инициацией изменений. Ниже некоторые из задач нашего будущего специалиста: 

• Ведение информационных панелей Acquisition Team

• Предоставление информации/анализа данных, чтобы помочь Acquisition Team в формировании списка невыполненных задач

• Использование A/B тестов или других методик для оценки эффективности экспериментов

Data Analytics Engineer предстояло тесно сотрудничать с командой Data Science, чтобы упорядочить и оптимизировать конвейеры обработки данных, разработать стандарты для моделей данных и повысить точность отчетности.

Шансы на успешный поиск были невелики, поэтому «на берегу» мы обговорили 2 варианта. Либо удастся найти «того самого» кандидата, либо… придётся снизить требования.

И мы начали искать. Head office компании располагается в Лондоне, соответственно, и рынок предстояло исследовать европейский. Основными каналами поиска выбраны LinkedIn и наша база кандидатов.

Поиск вели прицельно и фактически в long list собрали не так много соискателей. Мы использовали boolean: 

Вторым шагом мы искали кандидатов по сорсинговой стратегии, опираясь на компании со схожими продуктом и географией команды. 

Выживут сильнейшие

DigitalHR разрабатывает стратегию и помогает на этапе отбора, чтобы клиент проводил встречи с соискателями, подходящими по требованиям и заинтересованными в работе над продуктом. Так первично мы отобрали 28 кандидатов, после общения выделили 6, которые бы подходили по всем требованиям.

На первом созвоне наша команда проводит биографическое интервью по опыту работы и оценивает soft skills. Мы сверяем, насколько резюме соответствует опыту, иногда дополняем профиль, если кандидат не находится в поиске работы. Становится ясно, как быстро он сможет влиться в новый проект, насколько он заинтересован работать именно в этой команде. 

Для интервью мы тщательно подготавливаем вопросы: с какими задачами работал кандидат, какие кейсы считает сложными из своего опыта и чем они были полезны для бизнеса. В данном кейсе рекрутер подготовил порядка 10 вопросов и вот некоторые из них:

• Какие инструменты для визуализации данных вы предпочитаете и почему?

• Можете ли рассказать о проекте, в котором вам пришлось создавать сложные дашборды или отчеты?

Уже на этом шаге осталось лишь 4 специалиста. 

Наша задача не состояла в том, чтобы найти много соискателей. Стратегия подразумевала прицельный поиск и, если бы она не сработала, мы бы пришли к широкой воронке. На рынке не так много специалистов, которые бы совместили в себе роли Data Engineer и Data Scientist. Функционал направлений разный, да и уровень ответственности такой, что роль в команде позволяет инициировать и реализовывать изменения.

Клиент, просмотрев 4 кандидата, прособеседовал 3. Давайте взглянем на вводные на картинке ниже.

От второго соискателя отказались сразу: его навыки были на порядок слабее, чем у остальных. Первый и третий были близки, но их отличали soft skills. Среди заказчиков и исполнителей часто рождаются споры, какие умения важнее — рассказываем, какая сторона победила в этом кейсе.

Харды или софты — вот в чём вопрос…

Первый кандидат давал достаточно короткую обратную связь по своим впечатлениям общения с заказчиком, был немногословен, поэтому возникло небольшое опасение, влюбился ли он в проект и видит ли себя как часть именно этой команды. Третий соискатель, напротив, проявил себя с лучшей стороны, хотя оказался на уровень ниже по опыту.

Клиент провел встречи с обоими и пришёл к выводу, что подойдет именно первый. Вакансия требует глубоких знаний и в аналитике, и в инжиниринге данных — по сути, это уникальная должность в компании, управляющая целым отделом. Поэтому в этой гонке с отрывом выиграли hard skills, а нам предстояло провести ещё серию созвонов с кандидатом №1.

На старт, внимание, мэтч!

Чтобы проверить hard skills и заинтересованность соискателя, стартапы и крупные компании проводят в среднем 4-5 встреч. Так было и здесь. Первичное интервью прошло с командой DigitalHR, где мы познакомились с кандидатами и дали общее представление о работе. Все дальнейшие встречи проводила компания. Мы же сопровождали кандидата, поддерживая его интерес, так как интервал между этапами мог доходить до 2-3 недель.

Следующим шагом стало техническое интервью с предложением выполнить тестовое задание, а затем мы обговорили результаты и познакомились с Core-командой. Так, спустя 5 встреч принято решение: отправляем оффер! Мы помогли компании составить и согласовать его.

Заявка на поиск была оставлена 3 августа, а специалист вышел на работу с 10 октября. Мы планировали сразу найти самых сильных соискателей, что означало долгий процессинг.

Неужели это конец?

Не совсем. Даже когда поиск окончен, а кандидат — найден, наша команда помогает в онбординге. Мы уточняем, оправдал ли специалист ожидания компании и устраивают ли его условия работы.

Кейс оказался очень интересным. Уникальная вакансия, скомпонованная из функционала разных позиций, с обязательным требованием инициативности. Именно по этой причине большинство кандидатов не прошли первичный отбор: они привыкли получать готовые задачи, а на этом месте важно было находить новые самостоятельно, без руководителя.

Как искать кандидатов в подобных случаях? У нас есть несколько рекомендаций для HR:

• Не распыляйтесь на смежные области. Если функционал уникален, то прицельный поиск — выигрышная стратегия.

• Дайте время раскрыться soft skills. Кандидат может проявить себя закрытым на первой встрече, но раскрыться впоследствии.

• Проводите несколько этапов. Если роль подразумевает большую ответственность, не лишним будет провести дополнительные встречи. Поиск займёт больше времени, зато вы точно найдёте заинтересованного специалиста.

Этот же кейс можно считать завершённым. Кандидат успешно влился в инфраструктуру проекта, привнёс экспертизу и стал незаменимым специалистом в сплочённой команде!

Мы помогаем компаниям со всего мира найти своих специалистов. Если вам нужна помощь в поиске, напишите нам, и команда DigitalHR разработает эффективную стратегию. Связаться можно через электронную почту hr@digitalhr.ru или Telegram @dhr_team.