[Перевод] Культура найма в крупных компаниях по статистике Glassdoor

1xlxglrpktafxarqlnkhld51-fk.png

В процессе работы над книгой о собеседованиях в сфере машинного обучения я часто слышу от претендентов на вакансию вопрос: каково соотношение между числом личных собеседований к предложениям о работе, то есть какой процент людей, которых пригласили на собеседование в офис, в итоге зовут работать в компании. Другой показатель, который вызывает у соискателей и кадровиков острый интерес — уровень отклика на предложения, то есть какая доля людей, получивших приглашение работать в той или иной компании, принимает его.
Несомненно, специалисты по найму фиксируют эту статистику в каждой конкретной компании, однако, насколько мне известно, ни одна компания не предоставляет подобную информацию в открытый доступ. Я решил приблизительно рассчитать эти показатели на основе крупнейшего известного мне массива данных о собеседованиях — Glassdoor. Как источник этот сервис далек от идеала по следующим причинам:

  • Не так много людей в принципе оставляют отзывы в интернете
  • Тех, кто оставляет отзывы, обычно побуждает к этому либо крайне удачный, либо резко отрицательный опыт
  • Тот, кто получил предложение о работе, более склонен оставить отзыв, чем тот, кто не получил
  • Тот, кто принял предложение, более склонен оставить отзыв, чем тот, кто не принял
  • Кандидаты-джуниоры более склонны оставлять отзывы, чем сениоры


Тем не менее, я надеюсь, что большой объем проанализированных данных несколько восполнит эти перекосы. Кроме того, если все отзывы в равной степени подвержены перечисленным искажениям, это не помешает им пролить свет на различия между компаниями.

Эта статья содержит шесть частей:

  1. Данные — описание набора данных
  2. Результаты собеседований — соотношение количества личных собеседований к количеству предложений, а также процент отклика на предложения
  3. Способы отбора соискателей — какими путями кандидаты попадают на интервью в офисе. В число способов входит: поиск кандидатов в кампусах, прием заявок через онлайн-платформы, набор по рекомендациям, работа с агентствами по найму и использование внутренних HR-ресурсов.
  4. Опыт собеседований — какие компании оставляют у соискателей наилучшие и наихудшие впечатления.
  5. Уровень сложности собеседований — у каких компаний самые трудные задания.
  6. Мнения кандидатов о компаниях


Данные


Я рассматривал только вакансии, имеющие отношение к программированию, такие как разработчик ПО и data scientist, как для сениоров, так и для джуниоров (хотя последние составляют основную массу). Из каждого отзыва извлекалась следующая информация:

  • Результаты собеседований: предложения о работе не последовало / Предложение о работе принято / Предложение о работе отклонено
  • Сложность: Простое собеседование / Собеседование средней сложности / Сложное собеседование
  • Оценка опыта: Негативный / Нейтральный /Позитивный
  • Описание: включает процесс подачи заявки, процесс отбора, задания, которые давались на собеседовании


Если какие-то отзывы не предоставляли нужной информации, я их не учитывал. Мне удалось собрать 15 897 отзывов, относящихся к 27 крупным компаниям, причем число вакансий строго на должности, связанные с программированием, для каждой составляло не менее 100. Строго говоря, кандидат может оставить отзыв на любом этапе отбора, но обзор данных показывает, что большинство отзывов написано уже после личной встречи, поэтому при анализе я буду исходить из предпосылки, что это верно для всех отзывов.

Ниже я привожу общее число отзывов по итогам собеседований в рассматриваемых компаниях. Судя по всему, оно прямо пропорционально количеству программистов, которых каждая из них нанимает. Наибольшее число рабочих мест для программистов предсказуемо предоставляют Google, Amazon, Facebook и Microsoft. Сравнительно небольшое число отзывов по Apple и Netflix на фоне других представителей группы FAANG объясняется следующим:

  • Apple не является компанией, специализирующейся на разработке ПО
  • Netflix на самом деле не такая уж крупная корпорация (около 6000 сотрудников — сравните с 40 000 сотрудников у Facebook)


Разбивку отзывов по вакансиям на конкретные должности для каждой компании я привожу здесь.

wglsc10jwevbanahfjahjn2mxem.jpeg

Первое, что бросается в глаза, когда смотришь на набор данных — оценки собеседований сильно колеблются в зависимости от должности, даже в пределах в одной компании. Например, только 25,4% кандидатов на позицию data scientist в Facebook находят собеседования сложными, но среди тех, кто претендует на должность старшего разработчика ПО, это число возрастает до 36,4%. В том же ключе, только 51% собеседующихся на должность старшего разработчика ПО оценивают опыт как в целом положительный, в то время как среди потенциальных data engineer удовольствие от процесса получают 61% высказавшихся.

38jgklx0n1kdc3eg1nf42yi3qxs.jpeg

Процент претендентов с положительным опытом и заявлений о высокой сложности для разных должностей в Facebook

Причина таких различий заключается в том, что для разных должностей процесс отбора выстраивается по-разному. Так, сениоров кадровики чаще приглашают «холодными» и-мейлами, а с джуниорами устанавливают контакт в кампусах университетов. Отличаются также уровень ожиданий и сам ход собеседования. В некоторых компаниях одна и та же схема установлена для найма любых сотрудников — новичков распределяют по конкретным командам уже после оформления. Но в большинстве случаев командам позволяют самим решать, как они будут подыскивать новые кадры, что приводит к большому разбросу в пределах одной компании.

Прежде чем вы перейдете к следующему параграфу, считаю нужным предупредить: принимайте во внимание то, что отзывы не всегда объективны и очень разношерстны. Мои заключения не подводят черту, а просто дают начало разговору.

Результаты собеседований


Первое, что я хотел узнать — соотношение количества личных собеседований к количеству предложений (доля собеседований, за которыми последовало предложение о работе, синий столбец на графике), а также уровень отклика на предложения (процент предложений о работе, принятых соискателями, оранжевый столбец на графике):

jr8js2wcnc_mpehdvsau9qbrnte.png

Как видно из графика, 18,83% претендентов, приглашенных на собеседование в Google, приглашают на работу и 70% приглашенных соглашаются. Учитывая искажения, которые я приводил в начале, следует предполагать, что реальные цифры значительно ниже. По разговорам со знакомыми специалистами по найму, а также из некоторых онлайн-источников я знаю, что соотношение числа собеседований к числу предложений, которое здесь приведено, на несколько процентов завышает реальные значения. Например, можно обратиться к некоторым утверждениям о том, что для Google оно на деле составляет от 10 до 20%, а для Amazon — 20% (хотя нельзя забывать, что источник этих сведений — анонимусы из интернета). Подобным же образом, 90% — это совершенно неслыханный уровень отклика. По словам кадровиков, если вы добились того, что хотя бы 80% претендентов принимают ваше предложение, у вас все в шоколаде.

Десять компаний с минимальным соотношением числа собеседований к числу предложений — все сплошь интернет-гиганты (Yelp, Google, Facebook, Airbnb, Amazon и т.д.). Также за всеми ними закрепилась репутация разборчивых работодателей. Но это не значит, что компании с высоким показателем берут кого попало. Возможно, они жестче подходят к первоначальным этапам отбора и приглашают только тех, кого уже знают или кто произвел очень хорошее впечатление. Собеседования в офисе обходятся дорого, поэтому чем больше предложений приходится на одно собеседование, тем лучше отлажен процесс подбора персонала.

Между соотношением числа собеседований к числу предложений и уровнем отклика прослеживается очень сильная корреляция. Если рассматривать все 27 компаний, она составляет 0,81.Если же отобрать только те корпорации, у которых более 300 отзывов (Apple, Uber, Amazon, Google, Microsoft, Oracle, Yelp, Cisco, IBM, Facebook), то корреляция оказывается еще выше — 0,89. Под корреляцией я понимаю то, что с ростом процентного соотношения собеседований к предложениям растет и уровень отклика. И это логично: если соискатель смог пробиться в компанию с высокими требованиями вроде Google или Facebook, то у них, скорее всего, есть и другие заманчивые варианты, из которых можно выбирать. Разборчивые компании также, как известно, предлагают выгодные условия — претенденты могут усилить за счет этого свои позиции в переговорах с другими, более привлекательными для них работодателями.

Способы отбора соискателей


Следующее, что меня интересовало — откуда компании берут кандидатов. Все без исключения кадровики, с которыми я разговаривал, сказали мне, что рекомендации имеют огромный вес. Но степень их значимости варьирует ко должности к должности и от компании к компании. Для сениоров они решают дело намного чаще, чем для джуниоров. На это есть несколько причин. Во-первых, джуниоров обычно рекомендуют начинающие разработчики, которым недостаток опыта может помешать объективно оценить способности своих знакомых. Во-вторых, от сениоров требуется выполнение большего числа организационных задач, так что личные качества и способность вписаться в культуру корпорации выходят на первый план.

Для джуниоров доля соискателей, которых приглашают на собеседования по рекомендациям, составляет 10–20%; впереди других в этом отношении идет Uber — у них этот показатель достигает почти 30%. Если же говорить о сениорах, процент повышается. У Salesforce, Uber и Cisco таких около 30% на компанию. Если учесть, что общее количество приходящих по рекомендациям существенно уступает количеству тех, кто подавал заявление другими способами, становится очевидно, что поддержка сотрудников из компании сильно повышает шансы.

g6gv_wsify2mbdymsee0lgqt96e.jpeg

Как компании находят соискателей-джуниоров (рекомендации — кадровики — агентства — онлайн)

2vb55dmwoq12jok-sshrjlkrpao.jpeg

Как компании находят соискателей-сениоров (рекомендации — кадровики — агентства — онлайн)

Для должностей, рассчитанных на джуниоров, главный источник набора — университеты. Microsoft и Oracle больше половины своих собеседующихся находят именно на мероприятиях при университетах — ярмарках вакансий, выступлениях на IT темы. Компании с мощным интернет-компонентом (Google, Facebook, Airbnb) в меньшей степени полагаются на этот способ, но все-таки он приносит им от 20 до 30% личных собеседований. Это значит, что крупные IT-компании бросают львиную долю работы по найму на привлечение студентов из небольшого списка популярных технических вузов (также известных как Технологическая Лига Плюща: Стэнфорд, Калифорнийский университет в Беркли, МТИ, Калифорнийский технологический институт, Университет Карнеги, Университет Торонто, Университет Ватерлоо). Позже студенты этих университетов, устроившиеся в одну из компаний, рекомендуют работодателям своих сокурсников, которые, в свою очередь, рекомендуют других сокурсников. И так продолжается движение по замкнутому кругу, которое превращает крупные IT-корпорации во встречу выпускников Технологической Лиги Плюща.

Конечно, со стороны кадровиков вполне разумно сосредотачивать внимание на самых перспективных источниках, но с точки зрения статистики это сильно омрачает перспективы тех соискателей, которые не кончали престижных технических университетов или не кончали университетов вообще. Если вы один из них, от себя могу посоветовать собрать онлайн-портфолио, которое специалисты по найму просто не смогут обойти вниманием, и ждать, пока они начнут бросаться к вашим ногам. Пишите вдумчивые посты на технические темы в блоге или научные статьи, участвуйте в хакатонах, записывайтесь на соревнования по программированию и, самое главное, публикуйте результаты своей работы, чтобы все поняли, какой вы улетный разработчик. От 15 до 25% джуниоров кадровики находят вручную, для сениоров это число возрастает вдвое. Если у вас хватает опыта, но нет необходимых навыков / порфтолио, которое привлекло бы внимание кадровика, или же друга, который мог бы замолвить за вас словцо — ваши дела плохи.

В самом крайнем случае рассылайте свое резюме и надейтесь на лучшее. Компании, которые радушнее всего относятся к попыткам связаться с ними по интернету — это Twitter, Amazon и Airbnb; у них около половины соискателей набираются по онлайн-анкетам. К тем же, кто с наибольшем вероятностью скажет преисполненному надежд подателю онлайн-заявки: «Спасибо, следующий», — это Facebook, Microsoft и Oracle.

Опыт собеседований


Все жалуются, что процесс отбора кандидатов глубоко ущербен. Это не совсем так, по крайней мере, если верить соискателям, получившим приглашение на собеседование. 60% из них заявляют о положительном опыте.

5qbeqnexbfdgt-lcl8srmnuledc.png

Соотношение числа собеседований к числу предложений (синий стоблец) и процент положительных отзывов (оранжевый столбец)

Как и полагается компании, известной своими решениями для продаж, Salesforce, похоже, отлично справляется с тем, чтобы набить себе цену в глазах претендентов. Соискатели, побывавшие на личной встрече в офисе Salesforce, чаще всего остаются довольны. Другие компании, которые занимают первые позиции по этому показателю — Intel, Adobe и SAP. Две компании, которые по всем признакам не склонны радовать своих кандидатов — Netflix и Snap: в их случае только треть соискателей дает положительный отзыв. Однако они также занимают последние позиции по общему количеству отзывов — возможно, здесь сказывается обусловленное выборкой смещение.

kol7rzphbra-fjbl6pwblcc84q8.png

Соотношение числа собеседований к числу предложений (синий столбец) и процент положительных отзывов (оранжевый столбец)

Наблюдается явная корреляция (0,75) между соотношением между числом собеседований к числу предложений и долей положительных откликов. Если вам предложат работу, у вас с большей вероятностью останется теплое чувство по отношению ко всему процессу. Также обнаруживается отрицательная корреляция между процентом негативных отзывов и уровнем отклика на предложение о работе.

r1qv8atf8onv3znnmow_ku2mgpc.png

Процент принятых предложений (синий столбец) и процент отрицательных отзывов (оранжевый столбец)

Чем хуже претендент себя чувствовал в ходе собеседования, тем меньше он будет склонен согласиться работать в компании. Если соискатель, которому предлагают работу, воспринял собеседование как позитивный опыт, то он примет предложение с вероятностью аж в 87,5%. Если же опыт был отрицательным, уровень отклика составляет только 33,8%.

t7sbjcdxlj4i8tbgwylinp9hufo.png

Процент принятых предложений для положительных, нейтральных и отрицательных откликов

В целом и общем, сениорам угодить сложнее, чем джуниорам. Сениоры нередко и сами имеют опыт проведения собеседования и, соответственно, большего ожидают в этом плане от работодателя. Это, возможно, объясняет, почему Netflix так провалился по этому показателю. В отличие от других компаний, которые ограничивают число сениоров в команде одной третью, а то и меньше, Netflix нанимает исключительно их. Интернов у них нет, и даже свежих выпускников они не рассматривают.

f6_ygqqe2dvr5_4ghisekqzclxy.png

Процент положительных откликов у джуниоров (синий столбец) и сениоров (оранжевый столбец)

Сложность собеседований


Для начала я взял исходный уровень сложности собеседований, рассчитанный системой Glassdoor. По этим показателям собеседования в Google и Airbnb воспринимаются соискателями как наиболее трудные, в то время как собеседования в IBM считаются самыми простыми.

Установить реальную сложность гораздо затруднительнее. Претендент, которому отказали, с большей вероятностью будет думать о собеседовании на эту должность как о сложном. Корреляция между соотношением показателей собеседования-предложения и процентом соискателей, посчитавших собеседование трудным, составляет -0,49.

0iw2nhzghbe11fe-h20llak4eci.png

Соотношение числа собеседований к числу предложений (синий столбец) и процент отзывов, оценивающих собеседование как сложное (оранжевый столбец)

Мнения кандидатов о компаниях


Мне показалось, что будет занятно составить для каждой компании облако тегов на базе всех отзывов. Предварительно я удалил названия и географические названия из текста. Догадаетесь, какие слова описывают какую компанию? Эти четыре облака относятся к Google, Netflix, Microsoft, Amazon (в произвольном порядке). Ответы — в конце.

cdpepbzdvhneeor9kru-e20avb4.png
qff1a5qxibpgqo3b_hjjk9r8m54.png
xnhtcqvlqmjuhllejdcpeonpsmg.png
cd3t9xj8bvsbsvqvg5b3tx6xop4.png

  1. Amazon
  2. Netflix
  3. Google
  4. Microsoft

© Habrahabr.ru