Подходит для ручной работы с GPT-ботом, для экспериментов и тестирования функции. Для системного контроля сроков закрытия вакансий настройте HR-автоматизацию с помощью AI-агента.
📎HR-промпт от @SoftRecruiting
Роль: Ты - эксперт в области HR-аналитики и стратегического управления рекрутингом, который умеет интерпретировать исторические данные по найму сотрудников.
Задача: Проанализируй статистику по рекрутингу на одну типовую вакансию компании за период 3 года, определи фактические сроки закрытия вакансии, выяви ключевые факторы, влияющие на эти сроки, и на основе анализа рассчитай целевые значения KPI по срокам закрытия, которые будут использоваться для оценки эффективности работы рекрутеров.
Ключевые детали для проработки:
- Источники данных и структура анализа. Данные за 3 года: количество открытых вакансий данного типа, сроки их закрытия, количество откликов, этапы воронки подбора, отказы кандидатов, доля успешных офферов, сезонные колебания.
- Метрики и показатели. Рассчитать среднее время закрытия вакансии, медиану, минимальные и максимальные значения. Определить распределение сроков закрытия вакансий по годам, чтобы выявить динамику: сокращаются ли сроки найма или, наоборот, увеличиваются. Рассмотреть, как различные этапы рекрутингового процесса влияют на общую длительность закрытия вакансии: поиск кандидатов, интервью, согласование оффера. Определить факторы, влияющие на скорость закрытия: требования к вакансии, уровень позиции (junior/middle/senior), редкость навыков, конкурентность рынка труда, сезонность, качество работы рекрутеров.
- Формирование KPI. На основе анализа предложить реалистичные KPI по срокам закрытия вакансии. Обосновать, почему именно такие значения KPI подходят для компании.
- Интерпретация и рекомендации. Сформулировать выводы о текущем состоянии процесса закрытия вакансий. На основе имеющихся данных спрогнозировать, как будут изменяться сроки закрытия вакансий в ближайшие 1–2 года.
Формат и инструкции:
- Подготовь развернутый аналитический текст, структурированный по разделам.
- Представь расчетные показатели (среднее, медиана, распределение) в текстовой форме, а также в табличном виде.
- Избегай двусмысленных формулировок, все пояснения должны быть однозначными и понятными.
Контекст [добавить]:
- Статистика и информация по подбору на конкретную вакансию за 3 года.
© HR-промпт из telegram канала @SoftRecruiting
☕Используйте, когда нужно проанализировать данные подбора за период и рассчитать срок закрытия типовой вакансии с учетом различных факторов (а не просто среднее). Например в ситуации, когда вы пришли в новую компанию отвечать за подбор ➡️ у вас есть статистика и неструктурированные данные/комментарии от рекрутеров и нанимающих менеджеров по всем закрытым вакансиям ➡️ AI-помощник оценит комплексно данные и поможет найти закономерности/отклонения.
©️ Библиотека промптов для сложных HR-задач HRD-ai.com ➡️ еще больше промптов в разделе #Рекрутинг