Специфичный Data Engineering — как DigitalHR искали идеального кандидата

К#nbsp;нам обратилась компания, которая занимается разработкой мобильного приложения для управления финансами, пользователи сервиса#nbsp;— фрилансеры и#nbsp;владельцы малого бизнеса.

Команда попросила помочь с#nbsp;поиском Data Analytics Engineer. Но#nbsp;если Data Engineer#nbsp;— вакансия, на#nbsp;которую можно найти порядка сотни откликов, то#nbsp;наш кандидат должен обладать более широкой экспертизой в#nbsp;работе со#nbsp;сбором, анализом данных и#nbsp;инициацией изменений. Ниже некоторые из#nbsp;задач нашего будущего специалиста:

• Ведение информационных панелей Acquisition Team
• Предоставление информации/анализа данных, чтобы помочь Acquisition Team в#nbsp;формировании списка невыполненных задач
• Использование A/B тестов или других методик для оценки эффективности экспериментов

Data Analytics Engineer предстояло тесно сотрудничать с#nbsp;командой Data Science, чтобы упорядочить и#nbsp;оптимизировать конвейеры обработки данных, разработать стандарты для моделей данных и#nbsp;повысить точность отчетности.

Шансы на#nbsp;успешный поиск были невелики, поэтому «на#nbsp;берегу» мы#nbsp;обговорили 2 варианта. Либо удастся найти «того самого» кандидата, либо… придётся снизить требования.

И#nbsp;мы#nbsp;начали искать. Head office компании располагается в#nbsp;Лондоне, соответственно, и#nbsp;рынок предстояло исследовать европейский. Основными каналами поиска выбраны LinkedIn и#nbsp;наша база кандидатов.

Поиск вели прицельно и#nbsp;фактически в#nbsp;long list собрали не#nbsp;так много соискателей. Мы#nbsp;использовали boolean:

Вторым шагом мы#nbsp;искали кандидатов по#nbsp;сорсинговой стратегии, опираясь на#nbsp;компании со#nbsp;схожими продуктом и#nbsp;географией команды.

DigitalHR разрабатывает стратегию и помогает на этапе отбора, чтобы клиент проводил встречи с соискателями, подходящими по требованиям и заинтересованными в работе над продуктом. Так первично мы отобрали 28 кандидатов, после общения выделили 6, которые бы подходили по всем требованиям.

На первом созвоне наша команда проводит биографическое интервью по опыту работы и оценивает soft skills. Мы сверяем, насколько резюме соответствует опыту, иногда дополняем профиль, если кандидат не находится в поиске работы. Становится ясно, как быстро он сможет влиться в новый проект, насколько он заинтересован работать именно в этой команде.

Для интервью мы тщательно подготавливаем вопросы: с какими задачами работал кандидат, какие кейсы считает сложными из своего опыта и чем они были полезны для бизнеса. В данном кейсе рекрутер подготовил порядка 10 вопросов и вот некоторые из них:

• Какие инструменты для визуализации данных вы предпочитаете и почему?
• Можете ли рассказать о проекте, в котором вам пришлось создавать сложные дашборды или отчеты?

Уже на этом шаге осталось лишь 4 специалиста.

Наша задача не состояла в том, чтобы найти много соискателей. Стратегия подразумевала прицельный поиск и, если бы она не сработала, мы бы пришли к широкой воронке. На рынке не так много специалистов, которые бы совместили в себе роли Data Engineer и Data Scientist. Функционал направлений разный, да и уровень ответственности такой, что роль в команде позволяет инициировать и реализовывать изменения.

Клиент, просмотрев 4 кандидата, прособеседовал 3. Давайте взглянем на вводные на картинке ниже.

От#nbsp;второго соискателя отказались сразу: его навыки были на#nbsp;порядок слабее, чем у#nbsp;остальных. Первый и#nbsp;третий были близки, но#nbsp;их#nbsp;отличали soft skills. Среди заказчиков и#nbsp;исполнителей часто рождаются споры, какие умения важнее#nbsp;— рассказываем, какая сторона победила в#nbsp;этом кейсе.

Первый кандидат давал достаточно короткую обратную связь по#nbsp;своим впечатлениям общения с#nbsp;заказчиком, был немногословен, поэтому возникло небольшое опасение, влюбился#nbsp;ли он в#nbsp;проект и#nbsp;видит#nbsp;ли себя как часть именно этой команды. Третий соискатель, напротив, проявил себя с#nbsp;лучшей стороны, хотя оказался на#nbsp;уровень ниже по#nbsp;опыту.

Клиент провел встречи с#nbsp;обоими и#nbsp;пришёл к#nbsp;выводу, что подойдет именно первый. Вакансия требует глубоких знаний и#nbsp;в#nbsp;аналитике, и#nbsp;в#nbsp;инжиниринге данных#nbsp;— по#nbsp;сути, это уникальная должность в#nbsp;компании, управляющая целым отделом. Поэтому в#nbsp;этой гонке с#nbsp;отрывом выиграли hard skills, а#nbsp;нам предстояло провести ещё серию созвонов с#nbsp;кандидатом № 1.

Чтобы проверить hard skills и#nbsp;заинтересованность соискателя, стартапы и#nbsp;крупные компании проводят в#nbsp;среднем 4−5 встреч. Так было и#nbsp;здесь. Первичное интервью прошло с#nbsp;командой DigitalHR, где мы#nbsp;познакомились с#nbsp;кандидатами и#nbsp;дали общее представление о#nbsp;работе. Все дальнейшие встречи проводила компания. Мы#nbsp;же#nbsp;сопровождали кандидата, поддерживая его интерес, так как интервал между этапами мог доходить до#nbsp;2−3 недель.

Следующим шагом стало техническое интервью с#nbsp;предложением выполнить тестовое задание, а#nbsp;затем мы#nbsp;обговорили результаты и#nbsp;познакомились с#nbsp;Core-командой. Так, спустя 5 встреч принято решение: отправляем оффер! Мы#nbsp;помогли компании составить и#nbsp;согласовать его.

Заявка на#nbsp;поиск была оставлена 3#nbsp;августа, а#nbsp;специалист вышел на#nbsp;работу с#nbsp;10#nbsp;октября. Мы#nbsp;планировали сразу найти самых сильных соискателей, что означало долгий процессинг.

Не#nbsp;совсем. Даже когда поиск окончен, а#nbsp;кандидат#nbsp;— найден, наша команда помогает в#nbsp;онбординге. Мы#nbsp;уточняем, оправдал#nbsp;ли специалист ожидания компании и#nbsp;устраивают#nbsp;ли его условия работы.

Кейс оказался очень интересным. Уникальная вакансия, скомпонованная из#nbsp;функционала разных позиций, с#nbsp;обязательным требованием инициативности. Именно по#nbsp;этой причине большинство кандидатов не#nbsp;прошли первичный отбор: они привыкли получать готовые задачи, а#nbsp;на#nbsp;этом месте важно было находить новые самостоятельно, без руководителя.

Как искать кандидатов в#nbsp;подобных случаях? У#nbsp;нас есть несколько рекомендаций для#nbsp;HR:

• Не#nbsp;распыляйтесь на#nbsp;смежные области. Если функционал уникален, то#nbsp;прицельный поиск#nbsp;— выигрышная стратегия.
• Дайте время раскрыться soft skills. Кандидат может проявить себя закрытым на#nbsp;первой встрече, но#nbsp;раскрыться впоследствии.
• Проводите несколько этапов. Если роль подразумевает большую ответственность, не#nbsp;лишним будет провести дополнительные встречи. Поиск займёт больше времени, зато вы#nbsp;точно найдёте заинтересованного специалиста.

Этот#nbsp;же кейс можно считать завершённым. Кандидат успешно влился в#nbsp;инфраструктуру проекта, привнёс экспертизу и#nbsp;стал незаменимым специалистом в#nbsp;сплочённой команде!

Мы#nbsp;помогаем компаниям со#nbsp;всего мира найти своих специалистов. Если вам нужна помощь в#nbsp;поиске, напишите нам, и#nbsp;команда DigitalHR разработает эффективную стратегию. Связаться можно через электронную почту hr@digitalhr.ru или Telegram @dhr_team.