β
Войти Регистрация

Больше фильтров, тот же сломанный процесс: как AI-инструменты для поиска кандидатов делают наём ещё хуже

AI-рекрутинг и спираль смерти технического найма: больше фильтров не значит лучший поиск кандидатов
Почему новое поколение AI-инструментов для сорсинга раскручивает «спираль смерти» технического рекрутинга

Введение: спираль смерти технического рекрутинга

Годами пытались подобрать слова, чтобы описать изъяны общепринятого подхода к техническому найму. Ниже — схема, которая отражает проблемы современного поиска кандидатов и оценки инженеров в одном рисунке.

Спираль смерти технического рекрутинга — концептуальная схема
Спираль смерти технического рекрутинга — концептуальная схема

По сути, все охотятся за одними и теми же кандидатами — теми, кто хорошо выглядит на бумаге. Проблема в том, что многие из них сейчас не ищут работу, а многие и вовсе не так хороши, как кажутся. «Благородное» происхождение плохо коррелирует с реальной эффективностью.

Но на сегодняшний день не существует надёжного способа найти действительно сильных кандидатов. Несмотря на появление новых инструментов AI-рекрутинга, LinkedIn Recruiter по-прежнему царствует на этом рынке — и в нём нет фильтра «хороший».

LinkedIn Recruiter — нет фильтра «хороший» для оценки инженеров
LinkedIn — нет фильтра «хороший»

Поэтому рекрутерам приходится полагаться на прокси-показатели. Самые очевидные — места работы: поиск сужается до FAANG и компаний из их орбиты (плюс несколько громких стартапов).

Когда рекрутеры не могут нанять достаточно людей по стандартным прокси FAANG, нанимающие менеджеры раздражаются и ужесточают критерии. Вместо запроса «из FAANG и топ-вузов» появляется требование с кучей лишних фильтров.

Добро пожаловать в спираль смерти технического рекрутинга.

Спираль смерти: как ужесточение критериев убивает качество найма
Спираль смерти: как ужесточение критериев убивает качество найма

Пока компании придерживаются этого подхода, наём будет только замедляться, усложняться и дорожать. Всё больше талантливых инженеров — тех, кто умён и способен делать результат, кого проще нанять и кто дольше задержится, — оказываются за бортом из‑за всё более узких критериев.

Современные AI-решения делают наём ещё хуже

В найме важны две вещи: (1) хорош ли инженер («умён и добивается результата») и (2) ищет ли он работу прямо сейчас. Как с этими критериями справляются AI-инструменты для поиска кандидатов? Коротко: никак.

Покупателями рекрутинговых инструментов являются сами рекрутеры. Их приоритет — сохранить место, приводя тех кандидатов, которых требует менеджер, даже вопреки здравому смыслу. Так спираль смерти закрепляется.

Если вы — AI-инструмент и хотите конкурировать с LinkedIn Recruiter, вы будете делать то, чего хочет рынок: всё более детальные фильтры под запрос рекрутера.

Самый яркий пример новой волны — Juicebox. Juicebox занимается AI-поиском кандидатов. Если у LinkedIn Recruiter есть конкурент, то это они: десятки миллионов долларов ARR и крупный раунд серии B.

Хорошо, что у LinkedIn Recruiter появился конкурент. Но Juicebox прислушивается к покупателям (рекрутерам) и, похоже, угодил в ту же ловушку прокси вместо реальной оценки инженеров.

Есть и другие AI-инструменты для поиска; Juicebox — самый заметный, поэтому фокус на нём. Почти все замечания ниже справедливы и для остальных новинок в сфере технического найма.

Главный вопрос теста: способен ли инструмент обойти спираль смерти, находя действительно хороших инженеров (не через прокси) и тех, кто открыт к собеседованию в IT прямо сейчас?

Фильтры Juicebox — больше деталей, но всё те же прокси для AI-сорсинга
Фильтры Juicebox — больше деталей, но всё те же прокси

Фильтры Juicebox напоминают LinkedIn, но стали гораздо детальнее. При всей детализации они остаются прокси. Фильтра «умный и результативный» нет.

Функция Autopilot позволяет искать что угодно. Обычно задают годы опыта, отрасль, навыки. Мы намеренно проверили гипотезу: можно ли искать «умных и результативных»? Ответ: нет.

Результаты AI-поиска: только 10 из 500 активно ищут работу
Результаты поиска — только 10 из 500 активно ищут работу

Из миллионов инженеров инструмент вернул 500 профилей. Только около 10 были отмечены как «активно ищущие» — абсурдно мало для реального пайплайна найма.

AI приводил обоснования, почему кандидаты «умные и результативные». Без данных о реальной результативности модель не отличает сильного инженера от слабого — и выдаёт правдоподобное, но пустое красноречие.

AI-обоснование Juicebox — поверхностное красноречие без реальных данных
AI-обоснование — поверхностное красноречие без реальных данных

Большинство рекрутеров будут использовать суперсилу Juicebox — сверхдетализацию фильтров, недоступную в LinkedIn. Но ни один из этих фильтров не отвечает, хорош ли кандидат и ищет ли он работу.

Как разорвать этот круг?

Единственный способ вырваться — отказаться от прокси. Нужно знать только две вещи: хорош ли человек и ищет ли он работу. Всё остальное — шум.

В IT‑Career‑Gym есть оба сигнала: качество через практику и результаты тренировочных интервью, а также готовность к найму.

  • Не обязаны пользоваться именно нами — любой надёжный источник «кто хорош и кто открыт» улучшит индустрию.
  • Если такого источника нет — попробуйте платформу: мы видим результаты на собеседованиях.
  • Прошлая эффективность на интервью в совокупности предсказывает будущую лучше, чем бренды в резюме.
Прошлая эффективность на интервью предсказывает будущую оценку инженеров
Прошлая эффективность на интервью предсказывает будущую

Хотите нанимать из «зелёной» части, а не из «красной»?

Попробуйте IT‑Career‑Gym — мы знаем, кто силён на практике и кто открыт к техническому найму прямо сейчас. Читайте также материалы про нестандартных кандидатов и ясность резюме.

Попробовать бесплатно → Все материалы Разместить вакансию

Рассылка

Подписываясь, вы соглашаетесь с Политика.