ИТ рекрутинг. HR-блог про поиск работы | Майя Литвина

Иногда вакансию не нужно закрывать. Её сначала нужно починить. Можно нанять хоть самого сильного рекрутера на рынке, но если бизнес хочет Senior за деньги Middle, собрал требования на трёх разных людей и сам не может объяснить, зачем кандидату вообще идти в эту компанию, никакой магии не случится. Рекрутер выйдет на рынок, получит десятки отказов, принесёт обратную связь, а через месяц услышит классическое: «Что-то кандидатов совсем нет». Кандидаты есть. Просто ваша вакансия им нахрен не нужна. И вот здесь начинается нормальный рекрутинг. Не с очередных 200 сообщений в LinkedIn, а с разговора с бизнесом: кого мы реально ищем, сколько такой человек стоит, какие требования обязательны, что можно выбросить и почему сильный специалист должен выбрать нас, а не пять компаний рядом. Иногда несколько дней, потраченных на пересборку вакансии, экономят два месяца бессмысленного поиска, ибо хороший рекрутер должен уметь сказать руководителю неприятную вещь: "Я могу начать искать сегодня, но

"Люди перестали увольняться". Думаете, это хорошая новость? Совсем нет. Сейчас многие компании радуются низкой текучке. А я бы на вашем месте радоваться не спешила. Потому что все чаще люди остаются в компании не потому, что им хорошо, а потому, что им страшно. - Страшно, что рынок просел. - Страшно, что ИИ заберет часть работы. - Страшно, что после увольнения поиск затянется на полгода. Так появился тренд Job Hugging. Человек буквально "держится" за свою работу не из лояльности, а из страха. Здесь многие компании совершают ошибку. Они смотрят на низкую текучесть и думают: "У нас всё отлично." Нет. Если люди перестали предлагать идеи, избегают новых задач, не хотят развиваться и просто тихо досиживают до зарплаты, это не удержание - это замороженная команда. Поэтому перестаньте измерять успех только количеством увольнений. Начните задавать другой вопрос: Почему люди остаются? Потому что верят в компанию? Или потому что боятся уйти? Это две совершенно разные истории и именно отве

Хотите понять, умеете ли вы проводить собеседования? Посмотрите, сколько в ваших заметках фактов, а сколько "мне показалось". Хорошее интервью - это не список вопросов из Google и не 40 минут разговора "по ощущениям". Ваша задача - понять, что человек реально делал, как принимал решения и как ведет себя в рабочих ситуациях. Вот база, которую каждый IT-рекрутер должен знать наизусть. 1. Копайте в задачи, а не в названия компаний Не "расскажите о своём опыте", а: "Какой проект был самым сложным? Что именно делали вы? Какие решения принимали? Что получилось?" Иначе кандидат расскажет красивую историю команды, а вы припишете результат лично ему. 2. Проверяйте поведение на реальных ситуациях Используйте конкретные кейсы из прошлого: конфликт, провал, сложный дедлайн, ошибка, изменение требований. Хорошо работает логика STAR: ситуация → задача → действия → результат. 3. Не бегите к следующему вопросу, если услышали что-то важное Кандидат сказал: "Мы ускорили систему на 40%". Не кивайте

Зашла в кафе переждать дождь и через минут 20 начали подтягиваться люди. Оказалось, что заведение сняли юные пикаперы. Меня попросили на выход, но я обещала не отсвечивать, ибо была без зонта. Парни подходили к девушке пыжась и пыхтя, пытаясь показать лучшую версию себя. Моя профдеформация переложила это на процесс интервью. Ну а что? Кандидат приходит на встречу, там вся такая недоступная HR, которая и зарплату не хочет первая называть, и заднюю дает, если ты оверквалифайд, страшно же, молодая, неопытная, не потянет. А кандидат весь такой на стиле, улыбается, рассказывает как он ей все KPI закроет и до результата доведет. Да так сильно, что забывает проверить, подходит ли она ему самому… а потом вдруг попадает в “МЫ - СЕМЬЯ!” И пикап, и интервью проваливаются тогда, когда разговор превращается в попытку любой ценой понравиться, ибо задача не в том, чтобы вас выбрал каждый. Задача - найти взаимный мэтч. Отдаю кандидатов под ваши вакансию! Запрос тут ⚡

Кандидат отказался от оффера? Возможно, вы потеряли его еще две недели назад Компании любят разбирать отказ кандидата с конца: "Мало денег?" "Получил другой оффер?" "Передумал?" А причина иногда вообще не в оффере. Она копилась весь процесс. - Перенесли интервью и не предупредили. - Пропали на неделю. - Один интервьюер сказал одно, второй другое. - Заставили делать огромное бесплатное тестовое. - После каждого этапа кандидат сам вытаскивал из рекрутера информацию клещами. А потом компания приносит красивый оффер и удивляется: "Почему он отказался? Мы же дали хорошие условия!" Потому что оффер не стирает предыдущий опыт. Что делать? Относиться к пути кандидата как к отдельному процессу, который можно измерять: - сколько кандидат ждёт ответа; - получает ли нормальный фидбек; - знает ли следующий этап и сроки; - одинаково ли компания коммуницирует на всех этапах; - умеет ли рекрутер разбирать сомнения, а не воспринимать их как "кандидат какой-то сложный". И обязательно спрашивайте от

Помню, когда я только начинала развивать кадровое агентство, я была слабоумной ;) Хваталась за каждого клиента и не замечала токсичности его запроса, выжигая себя. Я всегда проводила подробный бриф по потребности. Но тогда… Отправила клиенту 20+ кандидатов, которые полностью соответствовали изначальной заявке. И все мимо. Он утверждал, что ни один из них НЕ ИДЕАЛЕН для этой работы. Я работала над поиском полтора месяца и в итоге привела ему того самого. До этого клиент почти год искал #идеального сотрудника и шесть раз перепубликовывал вакансию. Опыт был ровно таким, какой требовался. Но через месяц кандидат ушел, потому что ему не подошла работа. Только когда идеальный кандидат отказался от идеальной вакансии, нанимающий понял: по-человечески невозможно быть идеальным. Честность и порядочность важнее безупречного резюме. И ни один честный кандидат никогда не станет утверждать, что он идеален. Человек может не соответствовать всем вашим критериям и представлениям об идеале. Но и

  Чтобы эффективно въе…, нужно эффективно разъе…ть Знаете, какой скилл критически важен для того, чтобы ваши рабочие дни были как на стероидах? Искусство настоящего отдыха! Правильно, чтобы знатно крушить на работе, надо уметь по-королевски расслабляться. По себе я точно знаю, что если не заставлю себя отдохнуть, да-да, именно заставить, то из Майи, которая может переделать тысячу задач за три часа, превращусь в Майю, которая два часа сидит за пятиминутной задачей.  Послушайте опытного HR-бойца, ставьте в план отдых, если у вас такие же проблемы с трудоголизмом как и у меня.  Планируйте расслабление так же, как и планируете рабочий день.  У меня в заметках есть карточка из 20 пунктов, я назваю это “Список радостей”, которые приносят мне расслабление и наполняют энергией. Я создала такой список на случай, когда против меня покидает, но отдых нужен. Это то, что позволяет мне в одну минуту понять, что я могу дать своему телу и душе, чтобы не впасть в очередное выгорание и усталость.

Прочитала свежее исследование про AI в рекрутинге, и знаете, что меня зацепило? Мы до сих пор спорим, заменит ли ИИ людей. Хотя рынок уже ушyл совсем в другую сторону. Сегодня ИИ отлично справляется с рутиной: - пишет вакансии; - делает саммари резюме; - назначает интервью; - помогает искать кандидатов и т.д. Но есть вещи, которые он пока не умеет. Он не чувствует мотивацию человека. Не понимает, почему кандидат на самом деле меняет работу. Не построит доверие. Не убедит сильного специалиста отказаться от другого оффера. Поэтому, если ваша работа состояла только из копипаста вакансий, поиска по ключевым словам и отправки шаблонных сообщений, то да... ИИ вас заменит А если вы умеете быть карьерным консультантом, переговорщиком, аналитиком рынка и партнером для бизнеса, тошгда переживать не нужно. Человеку остается самая дорогая часть рекрутинга - работа с людьми, и именно за нее компании всегда были готовы платить больше всего. Бесплатно рекомендую кандидатов → тут ⚡

Перестаньте искать AI Engineer, если сами не понимаете, кто вам нужен Именно так компании сливают месяцы найма. За последний год я увидела десятки вакансий, где в одном описании пытались собрать сразу AI Engineer, ML Engineer, Data Scientist и немного таролога. А потом звучит любимая фраза: "На рынке вообще нет нормальных кандидатов." Нет. Это вы ищете четыре профессии в одном человеке. Перед тем как открывать вакансию, ответьте себе всего на три вопроса. 1. Что вы вообще строите? Интегрируете ChatGPT, Claude, Gemini или другую готовую модель? Или создаете собственные ML-решения и обучаете модели с нуля? 2. Где живут ваши данные? Если достаточно обычного API, это одна история. Если данные нельзя отдавать наружу, нужна локальная инфраструктура, сложная RAG-архитектура и вопросы безопасности, то и профиль специалиста будет совсем другим. 3. Какой масштаб задачи? Сделать MVP за месяц и построить корпоративную AI-платформу на миллионах документов - это не одна вакансия и уж точно не

Лайвкодинг убивает найм сильнее, чем плохая зарплата и многие компании до сих пор этого не поняли Лайвкодинг сам по себе не проблема. Проблема в том, что именно вы им измеряете. Очень часто компании думают, что проверяют инженерные навыки, но на деле они проверяют совсем другое. 1. Вы оцениваете стрессоустойчивость, а не разработку Писать код, когда за каждым твоим движением наблюдают несколько незнакомых людей, комментируют и задают вопросы, умеют далеко не все и это никак не означает, что человек будет плохим инженером. 2. Задачи не имеют ничего общего с реальной работой LeetCode, деревья, графы, алгоритмы... а потом человек выходит на работу и 90% времени читает чужой код, разбирается в легаси, фиксит баги... подставьте свое. Получается, вы проверяете навык, который почти не используется в ежедневной работе. 3. Вы теряете сильных специалистов еще до оффера Senior-разработчики редко сидят без предложений. Пока одна компания проводит четыре этапа, лайвкодинг, ещё один лайвкодинг и