На протяжении последних нескольких лет я управляю разработкой и мне регулярно приходится набирать новых сотрудников.

Глядя на то, как с этим обстоят дела в среднем по IT-отрасли, осмелюсь дать достаточно негативную оценку: 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.