️Один рекрутер ищет резюме.
Второй — решает задачу бизнеса через найм. ️Недавно обсуждали кейс с Linkedin: «уволили CDO через 90 дней». ️Проблема оказалась не в кандидате. Проблема — в подборе. ️Когда рекрутинг сводится к «поиску по ключевым словам»:
• ML,
• data lake,
• big data,
в компанию приходит не тот человек. ️Приходит специалист, который умеет строить системы, но не умеет влиять на бизнес. ️Мы не начинаем с резюме.
Мы начинаем с вопроса: «Какую задачу бизнеса должен решить этот человек?» ️Пример
Вакансия: CDO
❌ Типичный подход: ищем кандидата с опытом в ML и инфраструктуре
→ получаем сильного инженера
→ через 3 месяца — ноль бизнес-результата ️✅ Наш подход:
Разбираем с заказчиком задачу:
• где теряются деньги?
• какие решения сейчас принимаются “вслепую”?
• какие метрики нужно улучшить? ️И только после этого ищем человека, который уже:
• увеличивал выручку,
• снижал затраты,
• принимал решения на основе данных. ️Результат:
Мы приводим не “красивое резюме”, а человека, который м