По ту сторону экрана: Про найм в Data-аналитики глазами нанимающего Лида
Современный найм — это игра, где дискомфортно обеим сторонам
Привет, Хабр! За последние 2 месяца мне пришлось принять участие в поиске кандидатов на 2 позиции data-аналитика, успел просмотреть 300+ резюме, прочитать 50 из них, провести более 20 собеседований и я решил запустить своё открытое обсуждение текущей ситуации на рынке.
Спойлер: Хоть я и был по ту «комфортную» сторону выбирающей и дающей оффер стороны, но я также согласен «IT-найм сломан».
Лирическое вступление
Казалось бы ещё вчера я сам был одним из тысяч тех, кто с надеждой рассылает свою резюме на интересные вакансии, пишет персональные (почти) сопроводительные письма и рыскает по hh, tg-каналам и сайтам компаний в поиске отклика «мечты», а вот уже превратился в того, кто сам пишет требования к кандидатам и принимает финальное решение. Кажется, что «по ту сторону» всё хорошо и выбирай просто, кто больше понравится, но нет.
О вакансиях data-аналитиков, на которые искал:
Обе вакансии были схожи, обе предусматривали middle уровень, з\п по рынку (Казахстана), различие:
1ая позиция предусматривала работу по гибриду, проживание в конкретном городе Казахстана, писать несложные SQL-запросики и общаться с бизнесом вживую.
2ая позиция предусматривала удалёнку, наличие хорошего профильного опыта и технических навыков, работу в формате тебе дают небольшую зону ответственности и ты самостоятельно закрываешь все ad-hoc запросы и развиваешь точки роста.
О процессе современного IT-найма:
Не стоит ждать, что всю работу сделают HR\рекрутЁры. Их KPI это кол-во и скорость закрытия вакансий, а не качество кандидатов. Чем больше будет задерживаться найм, тем больше будут подгонять побыстрее выбирать и проверять резюме сквозь пальцы.
Автоматизация рекрутинга — крайне спорная и сложная тема. Для соискателя — это риск, что ваше резюме не пройдёт по шаблону и будет авто-отказ. Для Лида, дополнительные кнопки и поля, что нужно заполнить.
О Соискателях:
Откликов и опытных аналитиков много, но аналитик аналитику рознь. Печально, но аналитиков full-excel или «я занимался в основном выгрузкой из БД в эксель» на рынке ещё очень много.
Отсутствие релевантного опыта — или дело в том, что Аналитика становится «точкой входа в IT», или люди верят в удачу, но %резюме без минимально подходящего опыта на первой этапе воронке составляет 40–60%.
ML и AB-тесты — это хайп-темы. Указываете у себя в резюме, что владеете даже чуть-чуть — интерес рекрутера к вам возрастает в разы. Указываете в вакансии, что есть возможность освоить и попрактиковать — кол-во откликов тоже растаёт x2–3.
Хоть SQL указан на любом заборе, любой курс по Дата-аналитики начинается с него, почему-то от многих кандидатов слышал что-то типа «Я читал и смотрел ролики, но пока мало практиковал» или «я умею только left join» или «я собираюсь доучить его»…
Советы Соискателям в IT (да в целом и не только):
Перестаньте откликаться на вакансию, если не соответствуете указанным требованиям хотя бы на 60%. Поверьте, недостатка соискателей без вас не будет.
Пишите структурированные и понятные резюме (хотя бы по шаблону с hh). Странно для 2024 г, но для многих соискателей до сих пор норм иметь резюме типа:
Сплошной текст в один гигантский абзац
Резюме на 5 страниц сплошной воды и навыков уровня «знаю чуть-чуть»
Структуру больше похожую на ребус
У меня, в среднем, уходит 30 сек на первое ознакомление с 1 резюме, смотрю в первую очередь на релевантный стаж, хард скилы и образование. Не подходите или что-то неясно — в корзину. Если понятно, то начинаю вчитываться. У рекруторов, думаю, ещё меньше времени на 1 резюме.
На собесах можно волноваться, можно приукрашивать, но всё в меру. Волнение для аналитика вообще не red flag, как по мне.
Если собираетесь заявлять, что стремитесь развиваться в профессии, то стоит подготовить какие-то примеры, что уже! сделали для этого, а не просто «Я смотрел ролик про SQL» или «Вот собираюсь сесть изучать».
Рассказывать нужно про релевантный опыт и свои +, в порядки убывания приоритета информации. Больше 80% соискателей, кого собесил, портили впечатление о себе и нарывались на прерывание, когда, прийдя на собес на Дата-аналитика, начинали о том, как они работали сисадмином или разработчиком на Java, работали вахтой в другом городе, хорошо разбираются в оформлении документов для таможни или знают японский язык. А потом уже про свой data-опыт.
На десерт, подтверждённое самообучение и пет-проекты на коленках > строки «прошёл курс по Data-аналитике в онлайн-школе» — ИМХО.
А теперь время для комментов:)
