Привет! Это Лена, ответственная за HR Tech в Альфа-Банке. Сегодня поговорим об эйджизме. Подумаем, как не бояться отказов по причине «ищем до 35». Да, дискриминация по возрасту запрещена Трудовым кодексом, но отсеивать резюме всё ещё можно. Также поищем примеры, когда бумерам и зумерам хорошо работается вместе.
Меня зовут Павел Пархоменко, я ML-разработчик. В этой статье я хотел бы рассказать об устройстве сервиса Яндекс.Дзен и поделиться техническими улучшениями, внедрение которых позволило увеличить качество рекомендаций. Из поста вы узнаете, как всего за несколько миллисекунд находить среди миллионов документов наиболее релевантные для пользователя; как делать непрерывное разложение большой матрицы (состоящей из миллионов столбцов и десятков миллионов строк), чтобы новые документы получали свой вектор за десятки минут; как переиспользовать разложение матрицы пользователь-статья, чтобы получить хорошее векторное представление для видео.
На протяжении последних нескольких лет я управляю разработкой и мне регулярно приходится набирать новых сотрудников.
И хотя у меня нет профессионального образования в области управления персоналом, я, тем не менее, осмелюсь дать достаточно негативную оценку текущему состоянию дел в этом вопросе в IT-отрасли: на мой взгляд, собеседования полны субъективности и случайности, а среднее качество отбора получается весьма посредственным — работодатели жалуются на неадекватность запросов кандидатов, вакансии могут оставаться незакрытыми месяцами, а принятые в штат сотрудники часто не оправдывают ожиданий.
Предположу, что причиной является тот факт, что мало кто из технарей, проводящих собеседования, имеет образование в сфере управления персоналом (естественно), либо хотя бы что-то читали об этом. А рекрутеры, в свою очередь, слабо смыслят в анализе данных. В итоге, пара этих компетенций редко соединяется в одном человеке и нанимающие просто повторяют внешние признаки понравившихся им самим собеседований, не понимая, какой цели они служили исходно и какую информацию были задуманы извлечь. В итоге, с каждой такой копипастой, качество принятия решений падает.
Учитывая мою техническую специализацию, я попытался повысить качество отбора и попутно снизить затраты времени, требуемые для этого, разработав процесс, опирающийся на объективные данные, и внедрив его для найма разработчиков в свой отдел. В итоге, процесс продемонстрировал эффективность, широко распространился по компаниям, в которых я работал, и применяется сейчас для найма специалистов самого разного профиля.
Пару лет назад я уже рассказывал о нëм на HR Unconference. Но записи выступления нет, а знакомые, которые не могут найти себе людей в отдел, всë чаще интересуются деталями, так что я решил, наконец, подробно всë расписать, а заодно и опубликовать свой первый пост на Хабре, поделившись своими наработками с широким кругом читателей.Читать полностью »
