HR

Во время работы аналитиком в рекрутменте я часто строил множество метрик, которые отвечали на абсолютно разные вопросы:• сколько дней закрывали вакансию;• сколько стоил найм;• какая воронка кандидатов;• какой процент кандидатов принял оффер и т.п.

Все они что-то измеряют, но далеко немногие из показателей отвечают на главный вопрос – а подходящего ли человека мы в итоге наняли?

Иногда аналитика рекрутмента заканчивается с выходом кандидата на работу, что далеко не всегда помогает работе бизнеса. Ведь можно закрыть вакансию за 10 дней, потерять человека через 2 месяца и снова искать нового сотрудник. А может быть наоборот – искали два месяца, получили сильного специалиста, который уже 5 лет работает в компании.

По одной из самых популярных метрик в рекрутменте (я про time-to-hire) первая история будет намного выгоднее для рекрутмента, а вот по эффекту на бизнес - эффективнее будет вторая.

Поэтому сегодня я попробую предложить вариант расчета иной метрики для подбора – качество найма.

Лучший сотрудник в команде не всегда готов стать руководителем. А человек из середины рейтинга может точнее соответствовать новой роли. В статье разбираю, почему единый балл и матрицы потенциала дают ложную уверенность, какие данные стоит собрать перед повышением и почему последнее слово нельзя отдавать системе оценки.

Когда компания растет, регламенты и инструкции быстро превращаются в «кладбище файлов», а новички всё равно идут с простыми вопросами к руководителям. Поэтому мы автоматизировали выдачу ответов на бытовые и организационные вопросы новичков, обкатав систему на сотрудниках бэк-офиса перед внедрением в IT-команды. В статье разбираем 5 шагов: от аудита реальных болей сотрудника до подключения умного ИИ-агента, который находит ответы за 30 секунд.

После ковида многие перешли на удаленку, а у удаленщиков таких точек контакта почти нет. Можно ежедневно видеть коллегу в Teams, годами обсуждать архитектуру микросервисов, запускать совместные проекты и иронизировать над статусами в Jira. Между тем за 5 лет совместных проектов так и не узнать, что один коллега объездил половину Азии, а другой за две секунды угадывает любой трек из 90-х. У нас так и было. Люди работали рядом, но друг друга не видели. 

Вот мы и решили это исправить.

Оценка сотрудников даёт много цифр, но не объясняет, кто будет эффективен в конкретной роли. Разбираю, как анализ трудовых ресурсов связывает компетенции с рабочими показателями и помогает руководителю принимать решения.

В статье расскажу, как в КОРУСе запустили для студентов внутреннюю программу Sales Camp, куда привлекли руководителей из бизнес-направлений в качестве наставников. О причинах запуска, воронке отбора, двухэтапной системе обучения и главном бизнес-эффекте от программы — далее.

В детстве родители просто и доходчиво объясняют, что ты делаешь хорошо, а что не очень. В школе ставят оценки учителя, в вузе — преподаватели. На работе появляются KPI, ревью, оценка 360 и обратная связь руководителя.

Почти на каждом этапе есть кто‑то, кто сможет подтвердить: всё хорошо, ты справляешься или нет. И оценивать других мы тоже учимся довольно быстро: видим, кто сильный специалист, кто не вытягивает задачу, с кем хочется работать, а с кем нет.

А как самого себя адекватно оценить и понять, насколько тебе подходит собственная профессиональная жизнь?

Это тот момент, когда ты уже работаешь и получаешь хорошие оценки, но впервые понимаешь: никто, кроме тебя, не сможет проверить, ту ли карьеру ты начинаешь строить.

С таким карьерным запросом ко мне обратился Владислав, молодой backend — разработчик уровня middle. Он точно не похож на собирательный образ зумеров, о которых снято множество мемов: в свои 20+ к карьере Владислав относится осознанно, ответственно и дальновидно.

Недавно я наткнулся на историю Оскара Ланского, который решил проверить, насколько внимательно сегодня читают резюме.

Он составил CV дата-аналитика, только вместо нормального опыта добавил туда чесание пузиков капибар и анализ их дневного сна. Затем отправил 100 откликов и, по его словам, за неделю получил 40 приглашений.

Сначала я подумал, что это просто удачный байт для соцсетей. Но рядом нашлись истории ещё веселее.

В резюме начали записывать лидерство в клане Clash of Clans как управленческий опыт. В LinkedIn упоминают даже проваленные собеседования в Goldman Sachs: расчёт на то, что автоматический фильтр зацепится за название компании раньше, чем разберётся, чем всё закончилось. Собеседники «Коммерсанта FM» подтверждают, что некоторые системы действительно поверхностно сканируют анкеты и подобные трюки иногда помогают добраться до следующего этапа. 

Сразу оговорюсь: из этого не следует, что любой современный ATS можно победить капибарой. Системы отличаются, а за каждым конкретным экспериментом мы не видим настройки работодателя. Но сама игра уже существует: кандидат пытается угадать, что понравится машине раньше, чем его резюме увидит человек.

Месяц разработки реального продукта, команда из четырех незнакомых людей и заказчик из бизнес-единицы, который ждет результат. В августе в КОРУСе прошла ИИ-лаборатория, где студенты учились работать с искусственным интеллектом, брать на себя ответственность за проект с первого дня и справляться со страхами, сопровождающими первый опыт.

О том, как это было, рассказывают коллеги из HR, Корпоративного университета и бизнес-единиц, а также сами стажеры, прошедшие ИИ-лабораторию.

Раньше мне не доводилось заниматься вакансиями и разбираться в их статистике. Но по работе понадобилось понять, почему часть объявлений не даёт нужного результата и что вообще можно вытащить из данных hh.ru.

На одной из вакансий я увидел странную картину: больше тысячи показов, около сотни просмотров — и ни одного отклика. Первая мысль была очевидной: не хватает охвата. Поднять объявление, подключить продвижение, получить больше показов.

Дальше возник простой вопрос: если вакансию уже открыли около сотни человек, зачем первым делом покупать ещё показы? После этого я стал смотреть не только на итоговое число откликов, но и на то, где именно кандидат перестаёт двигаться дальше.

Кейс реальный, но для статьи я его обезличил: обобщил названия некоторых профессий, округлил часть цифр и убрал детали, по которым можно определить работодателя. Общая картина и выводы от этого не меняются.

Как мы знаем, рынок труда в некоторых сферах сейчас достаточно напряжен для соискателя и в материале про рынок ИТ специалистов я показывал, что некоторым молодым специалистам достаточно трудно сейчас найти работу, это касается многих офисных профессий, не только ИТ.

Сами компании зажаты между необходимостью расти и при этом не сильно увеличивать тот же ФОТ и получается вопрос: зачем нам нужен джун, которого нужно около года учить, и еще не факт, что он останется работать.

Это касается не только России. Причины немного отличаются, но в целом всё то же. World Economic Forum отмечает, что число начальных вакансий в США за последние 18 месяцев снизилось на 35%, и одной из причин этого называется как раз ИИ.

Недавно мой коллега писал Как работает понимание текста, а я бы хотел порассуждать, почему же все таки написать сообщение часто оказывается проще, чем позвонить, хотя звонок обычно быстрее?

При обсуждениях нынешнего рынка труда часто можно услышать рассуждения о серьезном кадровом голоде. Но просматривая вакансии на хаха.ру, оказывается, что на одну вакансию приходится до тысячи откликов. Вот парадокс - на одну вакансию приходят сотни и тысячи откликов, однако работодатели продолжают говорить о нехватке квалифицированных специалистов. Сколько проектов откладываются, сколько возможностей упускаются.

Многие HR-специалисты пишут, что в вакансиях размытые требования, одна и та же должность в каждой компании предполагает разное. Ищущие работу признаются, что часто трудно сформулировать практический опыт и знания в нескольких строках резюме. Но на мой взгляд, эта проблема происходит из-за распространения одного когнитивного искажения - идеальный кандидат.

В феврале у меня уже был материал про серебряные кадры – сотрудников старше 50 лет, которых компании всё активнее начинают рассматривать как один из ответов на демографическую проблему российского рынка труда.

И тогда моя основная мысль была такой: людей в ключевых возрастах становится меньше, при этом сохраняется дефицит кадров и бизнес постепенно начинает активнее работать с сотрудниками 50+. Я тогда писал, что у Магнита росла доля сотрудников 50+, у Ашана к началу 2026 года она достигала 37%, также у Сибура были проекты и у Т2.

Теперь, смотрим что изменилось спустя полгода.

С февраля 2026 года активно откликаюсь на разные вакансии, потому как зарплаты упали, а хочется перспектив и развития. Несколько дней назад увидел, как в одном тг канале для автотестировщиков активно форсят ресурс updatecv.me. Решил и я попробовать.

Ресурс хочет денег — ну оно и неудивительно. 300 рублей можно и отдать за возможность стать круче в глазах работодателей.

Если смотреть только на количество откликов, может показаться, что искать IT-специалистов стало проще: резюме на рынке много, а конкуренция за вакансии в некоторых сегментах заметно выросла.

Проблема еще и в том, что сегодня под названием «backend-разработчик» скрывается гораздо больше, чем просто знание одного языка программирования.

13 сентября — День программиста. Специально для всех хабравчан мы в агентстве Найт Стрит разработали новый выездной формат квест-комнаты, который можно провести в большой переговорной вашего офиса.

Когда стационарные квест-комнаты были на пике популярности, мы придумали способ сделать их мобильными. «Начинку» оставили прежней: загадки и задания, декорации и персонажи, сценарий и взаимодействие со всем, что вокруг.

Ко Дню программиста для HR-специалистов и внутрикомов IT-компаний мы подготовили выездную квест-комнату «Комната Анонима».

В свете сложной экономической обстановки компании стремятся одновременно сократить расходы и увеличить производительность. Этот тренд напрямую влияет и на работу HR: от специалистов по управлению персоналом ждут, что они помогут повысить эффективность каждого сотрудника и при этом не допустят неконтролируемого роста фонда оплаты труда.

Почему так происходит? Где брать данные для принятия решений? Как понять, в кого стоит инвестировать, и как оценивать эффективность сотрудников?

Эти вопросы разобрали Гюзель Гараева — основатель и генеральный директор Школы управления персоналом «Компас», признанный HR-эксперт с 29-летним опытом, из которых 18 лет она провела в роли HRD крупных российских и международных компаний, и Евгения Венина — HR-директор Directum, практик с 19-летним опытом в управлении персоналом и консультировании топ-менеджеров.

Поиск работы в 2026 году на крупнейших агрегаторах вроде hh.ru напоминает прогулку по минному полю без миноискателя. То, что когда-то было удобным инструментом, деградировало в гигантский marketplace для мошенников, траферов и корпоративных паразитов. Вместо оффера мечты обычный работяга получает каскад из фейковых вакансий, психологических тестов для умственно отсталых и откровенного криминала, прикрытого маской «менеджера по обработке заявок».

«Как думаете, вы проработаете в айти до пенсии? Если ещё не работаете, сможете ли найти работу в айти и проработать в этой сфере до пенсии?»

Опрос с таким текстом я опубликовал в своём телеграм-канале. Из 3713 проголосовавших (спасибо дружеским каналам за репосты и охваты) только 21% выбрали вариант ответа «Скорее да». 66% — не уверены. 13% — не в счёт, так как не из айти и переходить в эту сферу не планируют.

Как вышло, что многие айтишники сейчас сомневаются в том, что продолжат работать в айти? Как выделиться на общем фоне, когда вакансий сильно меньше, чем соискателей, рынок зрелый, а исполнители взаимозаменяемы (а также заменяемы ИИ)? Как сохранить себя, если ИИ всё-таки отжал у вас работу в айти?