Найти в Дзене
HR

Дашборд парсинга вакансий с ХХ.ру🎯

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ Сделали для одного клиента дашборд, он оказался невостребованным, поэтому красоты на картинке не ищите, но идея мне, тем не менее, кажется интересной. 🎯Задача: мониторинг позиций Бизнес-аналитиков по Москве. Мы начали вести недавно – успели захватить самый конец марта. Дашборд содержит данные: 1️⃣Динамика числа вакансий по месяцам; 2️⃣Общая медиана зарплаты; 3️⃣Динамика медианы зарплаты по месяцам; 4️⃣Число вакансий, содержащих данные о зарплате; 5️⃣Динамика формата работы (удаленка, гибрид, офис); 5️⃣Требуемые навыки; 6️⃣Предлагаемые бенефиты. ✅Фильтры по месяцу и опыту (есть новички, 1-3 года, более 6 лет и т.п – фактически уровень бизнес-аналитика). Зарплата считалась как среднее между полями «зарплата от» и «зарплата до», брали net, т.е. если ЗП указывалась gross, то вычитали % налогов и т.п... Навыки и бенефиты извлекались из описания вакансии и переводились в поинты. Дашборд был практически автоматическим – нужно было только менять креды

Дашборд парсинга вакансий с ХХ.ру🎯

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ

Сделали для одного клиента дашборд, он оказался невостребованным, поэтому красоты на картинке не ищите, но идея мне, тем не менее, кажется интересной.

🎯Задача: мониторинг позиций Бизнес-аналитиков по Москве.

Мы начали вести недавно – успели захватить самый конец марта. Дашборд содержит данные:

1️⃣Динамика числа вакансий по месяцам;

2️⃣Общая медиана зарплаты;

3️⃣Динамика медианы зарплаты по месяцам;

4️⃣Число вакансий, содержащих данные о зарплате;

5️⃣Динамика формата работы (удаленка, гибрид, офис);

5️⃣Требуемые навыки;

6️⃣Предлагаемые бенефиты.

✅Фильтры по месяцу и опыту (есть новички, 1-3 года, более 6 лет и т.п – фактически уровень бизнес-аналитика).

Зарплата считалась как среднее между полями «зарплата от» и «зарплата до», брали net, т.е. если ЗП указывалась gross, то вычитали % налогов и т.п...

Навыки и бенефиты извлекались из описания вакансии и переводились в поинты.

Дашборд был практически автоматическим – нужно было только менять креды от ХХ, все остальное – код Python по расписанию. Скрипт забирал раз в неделю вакансии, извлекал навыки и бенефиты, считал зарплаты, потом отправлял на сервер, а с сервера данные автоматом шли на дашборд.

Не бином ньютона, скорее просто гигиенический уровень аналитики, что бы я еще прикрутил:

1️⃣Метчинг с вакансиями компании. Мы по описанию вакансий нашей компании выбираем самые близкие вакансии с ХХ (мера схожести в границах от 0 до 1, где 0 совершенно не похожа на нашу, 1 – 100 % совпадение), задаем, например, что сравниваем только с вакансиями, близкими не менее чем 0, 7 и этим фильтруем дашборд.

2️⃣Распределение зарплат. Я вчера давал пост с зарплатной аналитикой, где критиковал подход только на основе зарплатных обзоров. Нам не хватает не просто данных, нам нужно распределение зарплат – по нему мы можем судить о рынке: насколько мало кандидатов, можем прогнозировать рост зарплат и т.п... я покажу в последующих постах эту аналитику. И да, все это можно получать из данных ХХ. Не так уж и мало, верно?

А что бы вы изменили / добавили / убрали на дашборде?

Понравился пост? Порекомендуй

Телеграм канал HRTech коллегам и друзьям

ПРИГЛАШАЮ ОТСЛЕЖИВАТЬ НАС В ТЕЛЕГРАМ