Когда надо найти специалиста узкой специализации, применяются два основных метода.

Первый - объемный. Младший сотрудник рекрутинговой компании садится на телефон и методично делает 100-120 звонком в день в надежде, что кто-то: а) возьмет трубку, и б) заинтересуется предложением. Ни то ни другое, конечно, не факт, но для некоторых позиций, не требующих высокой квалификации, это срабатывает.

Второй метод - развитие отношений с потенциальными кандидатами. Рекрутеры, специализирующиеся в определенной сфере, годами создают собственную базу контактов. Работают как с кандидатами, так и с профессиональными и отраслевыми объединениями. В результате, многие позиции они могут закрыть "вручную", найдя подходящего кандидата в своей базе.

Для решения традиционных задач эти методы (или их комбинация) вполне себя оправдывают. Но что, если возникает задача другого уровня: сформировать команду специалистов экстра-класса? То есть собрать в одном месте и за ограниченное время группу действительно крутых экспертов. Плюс, эти люди должны соответствовать еще ряду требований - не только профессиональных. Мы столкнулись с такой задачей при формировании команды frontend-разработчиков для нашего клиента Accenture, одной из крупнейших IT-компаний Латвии. Надо было найти 15 человек определенной специализации с опытом работы не менее пяти лет. К тому же, ввиду специфики проекта, у всех кандидатов должно было быть латвийское гражданство.    

Мы попытались решить эту задачу традиционными методами, но очень скоро поняли, что на это уйдут месяцы. В нашей компании, при поиске управленцев высшего звена, работают классические каналы коммуникации. А как добраться до Data Scientists, DevOps Engineers или Cloud Solutions Architects? Да, в современном мире каждый человек неизбежно оставляет цифровой след. Многие люди вообще сознательно выставляют себя напоказ: позиционируют себя как продукт на рынке и целенаправленно занимаются собственным продвижением.

С теми же, кого мы искали, все по-другому. Они очень востребованы и очень хорошо понимают свою ценность. Они знают, что всегда найдут работу и не особо нуждаются в деньгах. И они совершенно не публичны. Наоборот, склонны к очень избирательному общению и умеют "заметать следы". Поэтому они создают вокруг себя собственную виртуальную среду обитания с особой системой коммуникации. Рассчитывать на то, что такой человек возьмет трубку, ответит на е-мейл или прореагирует на личное сообщение в LinkedIn - утопия. И, даже если каким-то чудом удается выйти на потенциального кандидата, вероятность, что предложение его заинтересует, ничтожно мала.

Он может быть полностью погружен в текущий проект и не рассматривать предложений в принципе. Или, наоборот, быть в активном поиске и рассматривать сразу несколько уже поступивших предложений. В последнем случае надо показать преимущества вашего предложения и суметь объяснить, почему именно этот проект может быть ему интересен. Причем сделать это надо очень профессионально. Малейший признак некомпетентности хедхантера, и разговор будет окончен.

Как мы подошли к решению задачи?

Прибегли к помощи Artificial Intelligence для расширения и углубления поиска.

Мы решили применить для поиска кандидатов их же "оружие" и разработали программу, способную обработать гораздо больший объем данных, чем целая армия консультантов. Это позволило нам забросить очень широкую виртуальную сеть и "выловить" огромный массив данных из открытых источников, в том числе, из различных социальных и профессиональных сетей.

Оказалось, что из того же LinkedIn можно извлечь много полезного, если нырнуть глубже. В результате такой "глубоководной рыбалки", в наш long list вошло около трех тысяч человек, хотя обычно "длинный список" кандидатов включает не более ста имен. Далее встал вопрос анализа этих данных и отсеивания кандидатов, не соответствующих параметрам поиска. И тут нас также сильно выручил искусственный интеллект.

Проникли в виртуальную среду обитания кандидатов.

Мы изначально понимали, что использовать традиционные каналы связи и методы коммуникации в данном случае не получится. С нашими потенциальными кандидатами надо было говорить на их языке, иначе шансы наткнуться на неприятие были очень высоки. Поэтому пришлось на время забыть о существовании телефонов и электронной почты и осваивать мир айтишных сообществ, профессиональных объединений, открытых и закрытых групп в соцсетях.

Отдельным челленджем стала расшифровка ников и псевдонимов и идентификация, скрывающихся за ними людей. Но в результате нам удалось идентифицировать до 500 кандидатов в месяц и поднять reach rate с обычных для IT-отрасли 10% до 50-60%. Поверьте, это очень хороший показатель.

Продумали правильную мотивацию и тайминг.

Хорошо, вы идентифицировали перспективного кандидата и даже выяснили, как с ним можно связаться. Как сделать так, чтобы контакт состоялся, и кандидат не послал вас далеко и надолго?

Поскольку есть только один шанс произвести правильное впечатление, рисковать не хотелось. Мы стали разбираться, что именно может заинтересовать крутых разработчиков, которых мы ищем. Предложение работать в очередной "замечательной компании"? Вряд ли. Перспектива стабильности и карьерного роста? Точно нет. Деньги? Да, но это не главное.

Мы предположили, что "зацепить" такого специалиста может, в первую очередь, интересность, сложность и оригинальности проекта. Его мотивация - сделать что-то, чего не приходилось делать раньше, получить новый опыт, поработать в крутой команде над решением некой амбициозной задачи. На это мы и сделали ставку в разговоре.

Тайминг также очень важен. Разработчики мыслят категориями проектов. Если работа над проектом в самом разгаре, нет смысла его дергать. Высший пилотаж - поймать человека в момент, когда проект близок к завершению, и он начинает оглядываться вокруг в поисках нового. Если использовать терминологию рыболовов, надо долго и терпеливо "вести" кандидата, ожидая подходящего момента, чтобы его "подсечь".

Мы назвали свою методологию Deep Sourcing - глубинный поиск. Безусловно, это "нишевый" продукт. Его имеет смысл использовать, когда требуются нестандартные решения, и традиционные методы рекрутинга просто не срабатывают. Клиент должен сам оценить, насколько специфичен его проект, и насколько успех зависит от уровня профессионализма команды, которая должна его реализовать. 

С другой стороны, наличие эффективной технологии формирования супер-команд может помочь поднять уровень самих проектов, которые реализуются в Украине. Одно дело - решать какие-то мейнстримовские задачи и не замахиваться на что-то большее. И совсем другое дело, когда есть технология сбора групп супер-специалистов с высокой концентрацией интеллектуального потенциала. Тогда можно браться за проекты другого уровня. Думаю, это очень важно для  дальнейшего развития IT-отрасли в Украине.