Аналіз резюме та pre-screen
ШІ здатен швидко оцінювати резюме на основі заданих критеріїв. Є інструменти? які використовують машинне навчання для аналізу резюме та визначення, наскільки кандидат відповідає вимогам вакансії. Це зменшує час, витрачений на первинний відбір.
Проте інструменти на основі ШІ часто коштують досить дорого. Тому компанії можуть імплементувати альтернативні способи. Даємо покрокову інструкцію:
Крок 1. Проаналізуйте, на що ви звертаєте увагу при перегляді резюме, наприклад:
- продуктовий досвід для розробника,
- досвід роботи в іноземних компанії для CFO,
- робота з конкретними ГЕО для маркетологів тощо.
Крок 2. Сформулюйте питання, які допоможуть оцінити потрібний досвід та імплементуйте в hiring процес анкету або ж відбіркові запитання до етапі першої співбесіди.
Запитайте про це в анкеті або в відбіркових питаннях те, що для вас важливо.
Крок 3. Оцініть вагу питань та призначте їм бали відповідно до важливості питання.
Крок 4: Для спрощення процесу оцінки кандидатів можна створити Google-таблицю, яка автоматично прийматиме рішення на основі балів. Наприклад, кожна відповідь кандидата/кандидатки отримує бали, а формула =if допоможе визначити, чи варто його/її запрошувати на співбесіду.
Або ж ви можете делегувати це штучному інтелекту. З цим чудово справиться також і безкоштовна версія ChatGPT.
Тобто, грубо кажучи, на цьому етапі наша задача звучить як: за допомогою мінімального часового ресурсу оцінити релевантність досвіду кандидата. Та зрозуміти, чи варто запрошувати його на співбесіду. І це дозволить її успішно вирішити.
Співбесіди
1. Перш ніж шукати нового працівника, варто чітко визначити три речі (окрім цілей на випробувальний термін і після нього):
- Що саме ви очікуєте від кандидата?
- Чому ці вимоги важливі для вашої компанії?
- Як ви будете перевіряти, чи відповідає кандидат цим вимогам?
Для цього рекомендуємо відразу в таблиці прописати і пункти, і критерії оцінки. Навіть з цим може допомогти ШІ:
По ходу у вас розпишеться критерій відбору відповідно до етапу: пре-скринінг, співбесіда з рекрутером (ви зможете дати чіткі питання, відповіді на які рекрутер отримає на першій співбесіді) та для своєї співбесіди відповідно.
Якщо у вас виникло питання “А де ж економія часу, якщо все розписувати?”, відповідаю.
Ви витратите близько 2 години для того, щоб сформувати критерії оцінки та питання. Це – дві співбесіди з кандидатами, які без якісного відбору будуть невідомої якості. Тому краще інвестувати відразу 2 години на підготовку, ніж витратити 20 на нерезультативні співбесіди
2. За допомогою ChatGPT ви можете сформувати і запитання для співбесіди. Ми точно не радимо просто писати “Напиши список запитань для маркетолога”. Тут також потрібно діяти чітко.
Ми пропонуємо за базу взяти наступний шаблон для спілкування з ШІ:
Привіт! Мені потрібна твоя допомога у формування питань для співбесіди з маркетологом.
Ось ключова інформація:
- Назва проєкту: [вкажіть назву]
- Коротко про проєкт: [опишіть суть проєкту в 1-2 реченнях]
- Цільова аудиторія: [опишіть вашу цільову аудиторію]
- Головна мета проєкту: [вкажіть основну мету]
- Поточні виклики або обмеження: [опишіть проблеми, з якими ви стикаєтеся]
- Галузь або сфера проєкту: [вкажіть відповідну галузь]
- Вимоги до кандидата: [вкажіть відповідну галузь]
- Цілі позиції: [вкажіть цілі]
- Основні задачі на позиції: [вкажіть основні задачі]
Використай наступні підходи: кейс інтерв’ю, проективне інтерв’ю та інтерв’ю по компетенціям.
Будь ласка, запропонуй мені 10 чітких запитань, які допоможуть зрозуміти, чи підходить кандидат на роль. Для кожного запитання надай короткий опис та поясни, як воно може бути корисним.
Це стане основою для Score Card — інструменту, який допомагає рекрутерам та інтерв’юерам оцінювати досвід і навички кандидатів на основі визначених критеріїв. Це дозволяє уникнути суб’єктивного найму та вуду-рекрутингу.
Окрім цього ШІ може допомогти з порівнянням кандидатів на основі даних та створити бенчмарки для різних кандидатів, що дозволяє керівникам швидко оцінити їхні сильні та слабкі сторони.
Штучний інтелект та інші інструменти стають незамінними для керівників, які прагнуть оптимізувати процес оцінки фідбеку рекрутера. Автоматизація аналізу, порівняння кандидатів, генерація рекомендацій та візуалізація даних — усе це сприяє прийняттю більш обґрунтованих рішень за коротший час. А це — ще один крок до успішних наймів.
