«Humart: как закрыть 4000+ вакансий за 2 года?»: кейс компании Selecty

Запрос клиента: в начале была рутина…

Selecty – группа компаний, в которую входит одно из ведущих агентств по ИТ-рекрутменту, закрывающее потребности в персонале для 300 компаний из топ-500 РБК.

Ежемесячно в работе компании находится в среднем 500 проектов, при этом 5-й год наблюдается устойчивый рост объёмов работы из-за потребностей развития российской экономики.

Острая необходимость в повышении скорости закрытия вакансий – как рекрутингового агентства, так и ИТ-аутсорсинга, входящих в группу компаний требовала принятия кардинальных решений. При таких условиях эффективная автоматизация внутренних процессов подбора стала одним из приоритетов Selecty.

На протяжение 10 лет в ГК тестировались различные инструменты автоматизации, представленные на российском и зарубежном рынках. Однако ни одна из систем не смогла полностью ответить потребностям компании. Ограниченность возможностей автоматизации рутинных задач, низкий уровень детализации аналитики и недостаток контроля процессов real-time – ключевые проблемы, с которым сталкивалась компания.

Идея проекта: ускорение 360°

Результаты поиска платформы, которая не просто ускорит процесс, но и сделает его максимально прозрачным и эффективным для принятия решений в режиме real-time, не оправдали ожидания. Предложенные варианты не могли в полном объеме закрыть потребность по автоматизации и контролю процесса работы более 100 рекрутеров агентства.

Именно поэтому мы приняли решение разработать и внедрить инновационную систему ATS — Humart, оснащенную технологиями AI и ML. Этот проект призван оптимизировать процесс подбора и привлечения ценных специалистов в команды клиентов, а также укрепить позиции ГК Selecty среди ведущих игроков высококонкурентной отрасли.

Главной целью проекта стало создание единого рабочего пространства, способного эффективно объединить команду из более чем 100 рекрутеров, работающих одновременно над несколькими сотнями проектами.

Перед началом разработки были определены ключевые критерии, которым должна соответствовать платформа: высокая скорость работы, контроль в режиме реального времени с полностью прозрачными процессами, детализированная аналитика на каждом этапе, а также гибкость, позволяющая адаптировать систему под индивидуальные потребности каждого из клиентов.

Реализация: что мы сделали?

Реализация проекта проходила в несколько этапов.

На этапе подготовки мы провели глубинное исследование среди руководителей департамента и выборочно среди наиболее результативных рекрутеров middle-уровня, чтобы выяснить, что им нравится в существующих системах и какие проблемы требуют доработки. С помощью тщательного анализа обратной связи о слабых и сильных сторонах аналогичных платформ, мы смогли выявить ключевые области для улучшения. Также ключевым сотрудникам предложили поучаствовать в промежуточном тестировании системы, чтобы обеспечить плавных переход и интеграцию в рабочий процесс.

Разработка платформы заняла около года — с октября 2021 по октябрь 2022 года.

За основу проекта отвечал ИТ-департамент компании, собрав команду высококвалифицированных специалистов. В её состав вошли аналитики, которые тщательно прорабатывали требования и определяли стратегические направления, а также разработчики, отвечающие за архитектуру и написание кода для будущей платформы. Качество и функциональность системы контролировались тестировщиками, которые на каждом этапе проверяли и дорабатывали продукт, чтобы он соответствовал высоким стандартам индустрии.

Суть проекта: универсальный пульт управления подбором

С помощью Humart удалось значительно ускорить процесс подбора, автоматизировав четыре ключевых этапа работы с вакансией.

Поиск кандидатов

В Humart собрана база данных кандидатов, включающая более 1 миллиона резюме. Функция дедубликации обеспечивает чистоту собранной информации и облегчает подбор, делая его быстрым и удобным. Автоматический перевод резюме расширяет границы поиска кандидатов, устраняя языковой барьер.

Система рекомендаций, основанная на ML-модели помогает автоматически подбирать кандидатов для вакансий, анализируя их резюме и находя схожие характеристики. Также алгоритм показывает всех подходящих специалистов, которые соответствуют требованиям работодателя.

Интеграция ChatGPT значительно ускоряет процесс подбора кандидатов из внешних источников. Искусственный интеллект моментально генерирует готовые x-ray и boolean-запросы, которые помогают находить релевантных пользователей по индивидуальным критериям.

Взаимодействие с кандидатом

Humart - единый пульт управления для рекрутера. Отправить и получить сообщение по почте или в мессенджерах можно не выходя из системы. Одно диалоговое окно дает возможность вести коммуникацию, не отвлекаясь на переключение между вкладками.

AI-алгоритмы значительно упрощают и ускоряют процесс подбора персонала. Humart может генерировать за рекрутера стандартные тексты, такие как приглашения на вакансии или отказы. Помимо этого искусственный интеллект берёт на себя анализ всей собранной информации о кандидатах, учитывая прошлый опыт взаимодействия и ответы на скрининговые вопросы.

Также система автоматически может подбирать актуальные вакансии для конкретных кандидатов, что позволяет мгновенно предложить подходящие варианты "тёплым" кандидатам, повышая вероятность успешного закрытия вакансии.

Процессинг

Рабочее место рекрутера в Humart предоставляет полную информацию для быстрого и эффективного принятия решений. Оно включает в себя актуальные данные о статусе вакансии, существующих проблемах, задачах, приоритетах и KPI.

Это позволяет рекрутерам оперативно контролировать процесс и устранять возникающие проблемы, сохраняя высокий темп. Система также обеспечивает своевременное уведомление о любых изменениях и затруднениях, которые дублируются у менеджеров для ускорения принятия решений и повышения общей эффективности работы.

Контроль проектов

Руководитель группы подбора получает полный доступ к информации о проектах и работе его команды.

Система дашбордов предоставляет возможность в режиме реального времени отслеживать загруженность рекрутеров, статус открытых вакансий и этапы прохождения каждого кандидата. Руководитель может не только эффективно распределять задачи и контролировать их выполнение, но и своевременно подключаться к проекту при возникновении проблем, обеспечивая бесперебойную работу команды.

Аналитические инструменты с интеграцией SuperSet позволяют обрабатывать большие объёмы данных, агрегируя информацию в наглядные детальные отчеты. Синтез различных подходов позволяет формировать более 30 видов отчетов с разной степенью детализации для оценки текущих показателей и ключевых метрик. Они помогают проанализировать все этапы работы с кандидатом, выявить скрытые рыночные тренды, и сформировать дальнейшую стратегию для выведения работы команды на качественно новый уровень.

Ещё до старта активного поиска кандидатов система, оснащённая ML-технологией, способна заранее спрогнозировать сроки закрытия вакансии и построить оптимальную воронку подбора. Статистика помогает не только более точно планировать работу, но и выявлять возможные риски на ранних этапах. Благодаря такой аналитике рекрутеры быстрее адаптируют свои стратегии, а руководители — принимают взвешенные решения, что в конечном итоге ускоряет закрытие вакансий и повышает общую эффективность.

Итог проекта: скорость — залог успеха

Менее чем за два года, с момента полного перехода на Humart в октябре 2022 года, было закрыто более 4 000 вакансий для успешной цифровизации ведущих компаний российского бизнеса. В процессе реализации проекта мы тщательно оценивали эффективность в ускорении рекрутинговых процессов. Время, затрачиваемое на автоматизацию рутинных задач рекрутера, сократилось более чем на 25%, а оптимизация ряда функций менеджеров привела к общему снижению времени на закрытие вакансий почти на 50%.

Полученные результаты свидетельствуют о значительной экономии ресурсов, необходимых для привлечения ценных специалистов. Процесс подбора стал более прозрачным, эффективным и экономичным – для подбора кадров требуется значительно меньше времени и бюджетных средств.