tl;dr: 35 кандидатов 🤩 8 наших интервью 🤩 4 человека у клиента 🤩 1 оффер 🤩 1 выход.

Вакансию Quantitative Developer в HFT закрыли за 3 недели.

Знакомо ощущение, когда берёшь вакансию и думаешь, что искать её будешь до скончания веков и, скорее всего, попросишь выбить её на своей посмертной табличке? 🤪 И это не обесценивание Клиента, он сам пришел к нам с этим посылом 😁

В нашем случае нужно было найти Quantitative Developer в криптотрейдинг: сильный C++, Boost/STL, глубокая математика, исследовательский опыт с историческими данными и прогнозированием — и, разумеется, желательно уже понимать, как устроен HFT.
При этом: работа из офиса в Питере, отбор из пяти этапов и зарплата просто нормальная, средняя по рынку (то есть кандидата ею не перекупишь и как конкурентное преимущество не используешь).

Сам по себе рынок таких людей, мягко говоря, не похож на очередь на премьеру «Человека-паука» (скорее на «Колобка»). Так ещё и к крипте часть сильных кандидатов относилась примерно как бабушка к NFT.

Поэтому первым делом мы попробовали разобраться не в том, как сильнее продать имеющееся предложение, а в том, что в нём реально можно изменить и подсластить без ущерба для компании.

После анализа рынка и диалогов с клиентом помогли определиться, что наименее болезненным компромиссом для него будет перевести будущего сотрудника на удалёнку после ИС. Маленькое изменение, но довольно значимое для поиска, если человек выбирает между несколькими работодателями и категорически не готов работать в офисе.

Параллельно пришлось довольно сильно поработать над УТП вакансии, потому что в предложении были вещи, которые действительно стоило продавать, но компания их практически не подсвечивала.

Например, действительно сильная и неравнодушная к продукту команда, собранная из людей с бэкграундом в WorldQuant, Bloomberg и Goldman Sachs, что для кванта уже значительно интереснее, чем бесплатные завтраки.

Искали не широким фронтом, а на целевых площадках для квантов, одновременно выступая серьёзным фильтром для клиента и снимая с него значительную часть работы. До этого нанимающая команда тратила много времени на общение с кандидатами, которые уже в процессе "отваливались" из-за несовпадения предложения и ожиданий.
И вот эту задачу "метчинга" до отказа или готовности кандидатов идти дальше мы взяли на себя и клиент выдохнул.

Из 35 кандидатов мы довели до клиента только четырёх, но это были люди, которым действительно был интересен именно этот проект и у которых не было блокирующих расхождений в ожиданиях.

Это, кстати, одна из вещей, про которую в рекрутменте почему-то говорят значительно реже, чем о фильтрации со стороны нанимающих. Но это огромный пласт работы — подробно объяснить человеку специфику предложения, включая его не самые удобные стороны, и ещё до интервью понять, есть ли вообще смысл двигаться дальше.

Классная работа агентства иногда выглядит не как "мы нашли вам 100 кандидатов, обШайтесЪ", а как "мы сделали так, чтобы вам не пришлось разговаривать с 96 из них, которые всё равно бы не дошли до финального собеседования".

Итого:
35 нашли
8 отсобеседовали сами
4 показали клиенту
1 оффер
1 плейсмент
Всё это заняло 3 недели, причём поиск пришёлся ещё и на новогодний период.

Кандидат вышел, успешно прошёл испытательный срок, а после первого закрытия клиент продолжил работать с нами уже по DevOps и Python.

Позже компания вообще стала расти, появилась возможность улучшить оффер и активнее нанимать удалённо, что, во-первых, заметно расширило рынок кандидатов, а во-вторых дало кандидатам, поверившим в команду на старте, отдачу от компании и лучшие условия.

И мне в этом кейсе больше всего нравится даже не скорость, а тот момент, когда рекрутер перестаёт воспринимать вакансию как высеченный в камне список условий и концентрироваться только на причинах "почему нет" и "почему это сложно", начиная вместо этого искать возможности, плюсы и того самого человека.

Если вам нужна помощь с поиском в HFT — мы умеем и сейчас много кандидатов в работе. Пишите, обсудим задачу.