#HRcustdev

🔘 Функция автоматизированного мэтчинга резюме и вакансий есть уже у всех крупных площадок для подбора и многочисленных стартапах. Я не про поиск кандидатов в базе по фильтрам, а когда платформа сама ищет резюме, ориентируясь на текст вакансий, инфо о компании и ряде других факторов.

🔘 Например hh и линкедин публикуют подборку таких резюме к каждой размещенной вакансии. Интересно изучать их у разных платформ, видны характерные и заметные маркеры, на что был ориентирован поиск.

🔘 Многие фаундеры готовы брать на работу кандидатов из других сфер/отраслей/профессий, но ни они, ни рекрутеры не могут проводить сотни собеседований даже с самыми потенциальными кандидатами. Им нужна уверенность хоть в чем-то, прежде чем позвать такого кандидата.

🔘 Давний совет карьерных консультантов для тех, кто хочет поменять профессию или найти должность выше - писать в резюме именно то, что важно для новой профессии/должности. Не искажать факты, а больше писать о релевантных компетенциях и похожих задачах для нового, давая рекрутеру хоть какую-то причину позвонить.

🔘 Сейчас этот совет особенно актуален, так как при таком подходе платформа примет резюме за релевантное и его точно увидит рекрутер/фаундер. Но с другой стороны, при наличии других более релевантных резюме у рекрутера, оно все равно окажется в конце списка.

🔘 Поэтому вызов стартапу - мэтчинг нового уровня - не отсеивать такие резюме, а определять в них потенциал кандидата на вакансию, которая пока для них нерелевантна. Западные мэтчинг-платформы хотя и акцентируют внимание на продвинутой AI оценке резюме, все-таки строят пока эту уверенность на скрининге видео и аудио кандидата, тестовых заданиях и других многочисленных способах оценки.

🔘 Многое кстати в этом направлении берется из HR инструментов для работы со стажерами и поиском начинающих специалистов (когда вообще нет опыта и нужно определить потенциал/готовность/способности).