Хабр Курсы для менеджеров
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток Менеджмент доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 39
Подскажите пожалуйста,
как можно посчитать, например, выручку будущих периодов на основе предыдущих.
Вот "доходы будущих периодов" понимаю.
А вот про выручку непонятно, помогите пожалуйста
Ощущаю в вопросе вайб профессионального бухгалтера! :)
На самом деле тут всё просто:
Доходы будущих периодов — это бухгалтерский термин (деньги на счету есть, но услуга еще не оказана).
Выручка будущих периодов в продуктовой аналитике — это Revenue Forecasting (прогноз).
Считается это обычно через когортный анализ: смотрим на исторический Retention и LTV старых пользователей и экстраполируем их поведение на будущее. Но это тема для отдельной большой статьи, здесь я всё-таки больше про боли найма
Все прогнозы - это как пальцем в небо, может угадал, а может и нет. Кризисы, обвалы, войны, катаклизмы, смена приоритетов, новые конкуренты. Никто это не может просчитать.
Т.е. дата-аналитик, жонглирующий данными и цифрами никак за период испытательного срока не осилил бы конкретную бизнес-специфику?
Вот в этом и есть проблема современного найма: у кандидата нет права на ошибку и в обучении ему отказано.
Мы как раз не проверяли знание бизнес-специфики. Кейсы на собеседовании были максимально общими и доменно-нейтральными — про логику, работу с цифрами и умение рассуждать.
Если человеку в принципе интересно, как работает бизнес, и он умеет думать на данных, эти вопросы не вызывают сложностей даже без контекста. Если бизнес-контекст не интересен вовсе — испытательный срок это не исправит.
А что это за "входящий опросник"? Как сие работает?
Всё проще, чем кажется. Технически это настраивается внутри HH.
Когда кандидат нажимает кнопку "Откликнуться", перед ним всплывает окно с коротким списком вопросов. Мы использовали это как первый фильтр:
1. Стек: "Работали ли вы с Amplitude/Superset?" (Да/Нет/Другие инструменты).
2. Условия: Город проживания, формат работы (удаленка/офис) и пр.
3. Опыт: Краткое описание релевантного кейса.
Задача опросника — барьер против массовых откликов. Те, кто просто рассылает резюме на всё подряд, ленятся заполнять даже 5 полей и отваливаются. В итоге до меня дошли только 85 человек, которые действительно прочитали вакансию и готовы были потратить 2 минуты на ответы. Без этого опросника я бы разгребал 1000+ резюме вручную
Сейчас есть тысячи вариантов технологического стека. Искать именно свой довольно глупо. Также глупо не указывать его в вакансии.
Я лично не занимаюсь подбором. Но я бы спрашивал примеров сложных кейсов (за что можно гордиться) и как их решали. Плюс пару своих сложных кейсов подкинул бы.
Если работа не в сложных кейсах тогда придется мерять как перформит
Полностью согласен с вашим подходом!
По поводу стека — он, конечно же, был указан в вакансии (мы работаем в Amplitude и Superset). Согласен, что искать стек "один в один" — путь в никуда, поэтому мы смотрели скорее на умение работать с данными в принципе, а не на знание конкретных кнопок.
И про кейсы — прямо в точку: именно их мы и разбирали. И в предварительном опроснике, и на самом интервью (те самые задачи про пуши и A/B тесты из статьи). Как показала практика, "рассказать про свой сложный кейс" могут многие, а вот решить чужой в реальном времени — тут-то и начинается самое интересное.
Спасибо за дополнение!
решить чужой в реальном времени — тут-то и начинается самое интересное
Ну, многих клинит, я например в реальном времени на работе не отвечаю никогда и с чего бы мне так отвечать на собеседовании. Если так я бы дал задачку посложнее на день. Я бы не отказался потратить день в привычном оффлайне. Если бы остальное понравилось
"Один человек из 85. Конверсия — 1.2%" - совсем не показатель. Если бы фильтр прошли 500 человек, а нанимали всего 1 - процент был бы несколько иным))
"Согласен, что искать стек "один в один" — путь в никуда" - поддержу предыдущего оратора. Работаю в ТП, сейчас пытаюсь перейти в Ленэнерго, а там другой дистрибутив отечественной системы - Alt Linux и многое внове, но не страшит - буду разбираться, благо накопил некоторый опыт в RedOS
Автору - удачи.
>опытные пользователи GPT
Так прошли они ваши тесты? В чём проблема нанять GPT? Какие подводные, если она проходит ваши тесты и работает с цифрами?
> Так прошли они ваши тесты?
Часть отвалилась ещё на опроснике, где не были вырезаны шаблоны GPT вплоть до "хотите, я адаптирую резюме". Ещё часть на интервью: было видно, что человек читает с экрана и не понимает, что говорит. Короче, проблема не в использовании инструмента, а в отсутствии собственного мышления.
> В чём проблема нанять GPT?
Не понимаю вопрос. Если бы нам нужен был GPT, мы бы его и использовали. Мы нанимаем аналитика, а не интерфейс к LLM.
> Какие подводные, если она проходит ваши тесты и работает с цифрами?
Подводных много, но это уже вопрос "заменит ли GPT аналитика". Мне в этой задаче комфортнее работать с аналитиком.
85?
Смеюсь в голос.
Попытка в Москве нанять в офис QA без особых специфичных требований приводит к более, чем 1000 (!!!) откликов в день.
Правда из них примерно 950 - это не Москва, не офис и не QA, но это уже мелочи.
По поводу тысячи откликов, случайно не автоотклики это были?
И по поводу "не берут трубку", а вы смотрите на предпочитаемый способ связи?
Про тысячу откликов — да, думаю это массовые отклики. На IT-вакансиях такие объёмы — норма, это можно посмотреть в открытой статистике HH, её показывают в приложении для любой вакансии.
По поводу "не берут трубку" — мы связывались всеми доступными способами (сообщения в HH, контакты из резюме, тг). Начинали, разумеется, с предпочитаемого кандидатом способа связи.
В целом интересный найм-флоу. Поделюсь своим опытом. Принцип - равносильная ответственность работника перед компанией и компании перед работником. Но ситуация когда одному нужно нанять, чтобы отчитаться, а второму чтобы получить ЗП - банальна. Вот интересно, что важнее будет - человек знает что такое мат. ожидание или если его деятельность приводит к росту продукта. Другими словами - Вы же нанимаете продуктового аналитика для решения какой-то задачи, а не потому что он знает теорию вероятностей или математическую статистику. Вот и подпишите NDA с нанимаемым сотрудником и дайте конкретную задачу, вместо того, чтобы тратить время на разговоры - это принцип равносильной ответственности.
С таким подходом выявляется в разы больше характеристик о работнике, чем тестами. Коммуникация и работа в команде, критическое мышление и внимание к деталям, продуктовое мышление.
Мы как раз и нанимали продуктового аналитика под конкретную задачу, а не "знатока теории". Поэтому тесты и вопросы были максимально приближены к реальной работе: цифры, контекст, необходимость сделать выводы и принять решение.
Цель — не проверить матстат, а увидеть, как человек думает на данных. В итоге именно такого кандидата и нашли: увидел цифры и начал выдавать понятные, логичные рассуждения.
Вот этого как раз и не увидел в статье, потому и привел свой опыт - наем начинается с постановки задачи - этого нет в статье. Даже в диалоге сейчас сейчас "Цель — не проверить матстат, а увидеть, как человек думает на данных." - тоже странная цель, решение Ваших задач лучше Вас, в Вашей компании с Вашими работниками и достижение долгосрочноного роста продукта - может это цель?
Если ему пофйиг на компанию - завтра уйдет, если пофиг на коллектив - коммуникацию как тестировать? Да и умение смотреть на продукт глазами пользователя гораздо важнее сбора метрик в Amplitude и рисования в Superset. Как это проверить? Вот всего этого не увидел в статье.
Критика понятна. Однако, у статьи была другая цель — показать взгляд нанимающей стороны на тот самый "красный рынок", на котором "не найти работы".
Это не гайд по найму аналитиков и не попытка описать идеальный процесс. Задача текста — зафиксировать сам разрыв между ожиданиями кандидатов и реальностью отбора, а не разобрать все измерения хорошего аналитика.
На мой взгляд воронка довольно обычная, поиск достойного кандидата дело не быстрое.
Но мне видится тут проблема в недоработке hr.
1. Входной опросник на этапе отклика на вакансию может сразу отфильтровать сильных кандидатов, которые не захотят тратить на это время. Гораздо эффективнее, когда hr связывается и задает эти вопросы о городе, формате работы и тд. Заодно отсеятся те, кто не выходит на связь. Но для hr конечно проще с себя эту задачу снять, в итоге имеем что имеем.
2. Археологические раскопки - тоже задача hr. Зачем нанимающему менеджеру перебирать резюме с очевидно неподходящим профилем, когда на вакансию аналитика откликаются проджекты? Выходит, вы тратите время на просмотр этих резюме, отдаете hr подходящие, а часть из них еще и трубку не берет. Не настолько сложная и специфическая вакансия, чтобы нормальный рекрутер не смог сделать первичный отбр резюме самостоятельно.
3. Прямой поиск тоже никто не отменял, тем более на такую вакансию, куда откликается по 1000 чел в день. Тоже задача hr. И большинство сильных кандидатов находят именно так, им нет необходимости откликаться на все подряд вакансии
Что в итоге: нанимающий менеджер не тратит такое количество своего времени, которое гораздо дороже времени hr. Потенциально могут добавиться сильные кандидаты, которые отфильтровались на этапе опросника, либо найденные прямым поиском.
Такие ситуации, как вы описываете, обычно происходят, когда поиск затягивается и нанимающий менеджер начинает подозревать, что hr не в состоянии грамотно отобрать резюме и менеджер хочет сам посмотреть отклики. Обычно, если вакансия сложная и специфическая. Тут явно не та ситуация, а просто hr не выполняет свои функции
Входной опросник на этапе отклика на вакансию может сразу отфильтровать сильных кандидатов, которые не захотят тратить на это время.
Я не являюсь сеньором и поэтому не могу осознать все их чаяния, но по данному тезису у меня мнение ровно противоположное.
Учитывая, что HR на ХХ откликаются крайне редко (не в смысле приглашения на работу, а просто редко отправляют хоть какой-нибудь ответ), то полученная сразу же после моего отклика обратная связь мне была бы приятна. Исключительно с точки зрения заботы обо мне. Даже если я понимаю, что про используемые стеки и город проживания меня спрашивает робот, я все равно восприму это как интерес ко мне и внимание. И сразу сформируется базовая лояльность по отношению к этому работодателю. Что же до отсутствия времени, то анкета, сделанная с минимальным количеством текстовых полей (открытых вопросов), заполняется даже не за 5 минут, а меньше.
Мнение субъективное, оценочное, на универсальность не претендую.
Согласна, что откликаться в пустоту и к тому же зная, что вместе с тобой откликнулись еще 1000 чел и до твоего резюме элементарно могут не долистать - это очень неприятно и демотивирует. С точки зрения кандидата, да, входной опросник может выглядеть наоборот как шанс, что конкуренция снизится и резюме все же увидят. Ощущение, что прошел еще один мини-этап, а не просто откликнулся в бездну.
Но все же, если опросника нет, это вряд ли кого-то остановит от отклика. А если он есть - то есть и шанс, что человека будет раздражать, что его город и формат работы и так указан в резюме, а он заполняет дополнительные опросники и сколько времени на это потратит не ясно, дальше же еще кейсы описывать (кому-то проще словами рассказать, чем расписывать). В общем, тут двояко
Еще зависит от компании. Если это "компания мечты", то потратишь свое время на все опросники. Лидеры рынка, к которым все хотят пробиться, вынуждены ставить такие дополнительные барьеры и вряд ли потеряют "своего человека" из-за них
человека будет раздражать, что его город и формат работы и так указан в резюме
Представьте, что...
Город и прочие параметры, взятые из профиля соискателя автоматически и правильно прилетают в опросник.
Пункы, на которые ответы получены из профиля, убираются из опросника, чтобы не мозолить глаза.
Вот тогда я поверю в светлое будущее и торжество технологий :):):)
У светлого будущего, к сожалению, тоже есть обратная сторона, которую мы видим уже сейчас - все чаще происходит взаимодействте не работодателя с кандидатом, а ИИ с ИИ. Резюме, составленное ИИ отправляется на вакансии, составленные ИИ, потом отбирается или отфильтровывается алгоритмами и за всем этим теряются живые уникальные люди в погоне за соответствием алгоритмам. Что-то не совпало - до свидания, алгоритм отфильтровал, а в живой беседе может выясниться, что это несоответствие не имеет значения по разным причинам и при этом есть факторы, которые гораздо весомее для принятия положительного решения по кандидату.
А потом после всех этих роботизированных процедур наниматель встречается с кандидатом и оба сильно удивлены, почему настолько не подходят друг другу. Но и бесконечного времени на бесконечный просмотр резюме и общение ни у кого, конечно, нет
Вот и пытаемся найти золотую середину :)
Лидеры рынка, к которым все хотят пробиться, вынуждены ставить такие дополнительные барьеры и вряд ли потеряют "своего человека" из-за них
Лидеры рынка это стартапы из пепла, а не мастодонты (не все). И скорее всего 99% считают иначе, ну и выгорают в своей профессии, не признаваясь себе в этом. Должна быть равносильная ответственность работника перед компанией и компании перед работником - а не пустая замена скриптами, ИИ и прочим при найме.
Замечания по делу!
Действительно, часть первичного отсева могла и должна была быть сделана на стороне HR — это снизило бы нагрузку на меня как на нанимающего менеджера. По факту я получал резюме уже с ответами на опросник и комментариями после первичного контакта, и на каждом этапе принимал решение "идём дальше / нет".
Прямой поиск рассматривался как резервный сценарий, если входящий поток не даст результата. Судя по процессу, его стоило подключать раньше.
Процесс действительно можно было сделать эффективнее. Это хороший вывод на следующий найм.
"Также не рассматривал студентов, так как не представляю, как можно работать полный день и заканчивать универ очно. "
Сразу видно - молодежь "объелась смузи". Такое вполне было норм в конце 90х - начале 2000. Только на моем "потоке" почти все "краснодипломные" выпускники на 4-5 курсе уже работали по специальности. Среди "троешников" тоже было много работающих - но в основном на Горбушке (не далеко была) или в схожих местах.
Вопрос погонщику аналитегов - почему выпускнику с красным дипломом было легче получить такой диплом и совмещать работу full-time и учебу?
Благодарю за статью, очень интересен и полезен очередной взгляд изнутри. Буду благодарна, если вы сможете ответить на некоторые мои вопросы. Получается, из 1000 откликнувшихся имеющих нужные работодателю навыки и знания можно по пальцам пересчитать. А ведь большинство кандидатов, как я поняла, действующие специалисты как минимум смежных сфер либо же напрямую работающие по требуемой специальности, но не обладающие указанными в вакансии компетенциями и/или склонные приукрашивать свой опыт и возможности. Очень печальная статистика с точки зрения работодателя, ведь могло и не оказаться того единственного подходящего и поиск мог затянуться на месяцы.
А почему бы тем людям, знающим в целом сферу, сначала не подучиться, чтобы соответствовать требованиям вакансии, неужели проще тратить время и рассказывать небылицы? А если я вообще хочу войти в профессию как новичок и начать с нуля, не хочу накручивать себе опыт, а честно выучиться и быть готовым к реальной работе, где я могу получить те самые нужные навыки, которые будут котироваться у работодателя, и есть ли вообще такие работодатели, кто возьмёт в аналитику с опытом на учебных проектах? Но если их нет, то откуда берутся опытные аналитики, ведь все с чего-то начинают?
Почему бы работодателю не сотрудничать с сильной онлайн - школой или университетом, которые смогут готовить качественных специалистов под конкретные запросы рынка, даже в какой-то части предметно под запросы этого самого работодателя, предоставляя, например, возможность поучаствовать в конкурсе на вакансию, если выхлоп от поголовного отбора сейчас столь мал?
Сложность входа в профессию здесь не уникальна — она примерно одинакова почти везде. И ключевой фактор не в "порогах работодателя", а в интересах самого человека.
Аналитика — не одна профессия, а спектр:
— Кому-то интересна теория и математика,
— другим — данные как инфраструктура: источники, схемы, доступы,
— третьим — программирование и автоматизация.
— четвёртым — бизнес: как продукт используют, за что платят, что растёт и почему.
Все эти люди — аналитики, просто они хороши в разных задачах.
В нашем случае нужен был аналитик, который понимает цели бизнеса и умеет рассуждать на данных в этом контексте. Именно такого человека мы и нашли. А то, что в каждый подбор откликаются люди с самым разным и порой далёким от задачи опытом — это не "печальная статистика", а, видимо, нормальное состояние рынка. Люди пробуют, ищут себя, примеряют разные роли.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Рынок IT мёртв? 85 кандидатов, 49 собеседований и один толковый аналитик