Дашборд парсинга вакансий с ХХ.ру🎯
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 недавно 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?
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
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 недавно 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?
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
👍33❤11🔥10👏1
Как VOIS удерживает 600 зумеров без офиса?
Поколение Z в офисе — вызов для HR. Стандартные KPI, жёсткий график и формальные корпоративы больше не работают. VOIS — косметический бренд, где 80% команды — зумеры, — нашёл решение: свобода вместо контроля и бюрократии.
Как Фитмост стал естественной частью системы HR-бренда?
"Когда команда разрослась, чаты с чеками и абонементами перестали справляться, — рассказывает Илона Мацуева, HRD VOIS. — Фитмост решил две задачи: дал полную свободу выбора (йога, массаж или даже тир) и автоматизировал процесс".
Подробнее читайте в статье — по ссылке.
Результат:
• сформировалось сообщество — сотрудники делятся отзывами о студиях
• 2025 год стал годом здоровья — естественно, без принуждения
• нет бюрократии — каждый выбирает то, что нужно именно ему
Эти решения работают не только в VOIS. Хотите внедрить подобные практики в своей компании? Подробнее здесь
Поколение Z в офисе — вызов для HR. Стандартные KPI, жёсткий график и формальные корпоративы больше не работают. VOIS — косметический бренд, где 80% команды — зумеры, — нашёл решение: свобода вместо контроля и бюрократии.
Как Фитмост стал естественной частью системы HR-бренда?
"Когда команда разрослась, чаты с чеками и абонементами перестали справляться, — рассказывает Илона Мацуева, HRD VOIS. — Фитмост решил две задачи: дал полную свободу выбора (йога, массаж или даже тир) и автоматизировал процесс".
Подробнее читайте в статье — по ссылке.
Результат:
• сформировалось сообщество — сотрудники делятся отзывами о студиях
• 2025 год стал годом здоровья — естественно, без принуждения
• нет бюрократии — каждый выбирает то, что нужно именно ему
Эти решения работают не только в VOIS. Хотите внедрить подобные практики в своей компании? Подробнее здесь
❤11👍4😁2👏1
Танцуйте от депрессии подальше
Австралийские и испанские ученые провели недавно (свежее - 2024 год публикация) метаанализ (218 уникальных исследований с более чем 14 000 респондентами) исследований снижения депрессии и выяснили, что самый эффективный метод снижения симптомов депрессии - танцы.
И вот 10 работающих методов снижения симптомов депрессии:
1️⃣Танцы
2️⃣Ходьба или бег
3️⃣Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ)
4️⃣Йога
5️⃣Упражнения + антидепрессанты (SSRI)
6️⃣Аэробные упражнения + терапия
7️⃣Силовые тренировки
8️⃣Релаксационные техники
9️⃣Тайцзи или цигун
🔟Смешанные аэробные упражнения
Собственно терапия только на третьем месте. Антидепрессанты только с упражнениями. Ну мне танцевать не с кем, я хотя бы хожу.
И кстати, а где секс? Неужели не снижает депрессию?
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
Австралийские и испанские ученые провели недавно (свежее - 2024 год публикация) метаанализ (218 уникальных исследований с более чем 14 000 респондентами) исследований снижения депрессии и выяснили, что самый эффективный метод снижения симптомов депрессии - танцы.
И вот 10 работающих методов снижения симптомов депрессии:
1️⃣Танцы
2️⃣Ходьба или бег
3️⃣Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ)
4️⃣Йога
5️⃣Упражнения + антидепрессанты (SSRI)
6️⃣Аэробные упражнения + терапия
7️⃣Силовые тренировки
8️⃣Релаксационные техники
9️⃣Тайцзи или цигун
🔟Смешанные аэробные упражнения
Собственно терапия только на третьем месте. Антидепрессанты только с упражнениями. Ну мне танцевать не с кем, я хотя бы хожу.
И кстати, а где секс? Неужели не снижает депрессию?
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
❤38🔥14👍2🤔2💯2🤣2👏1
Она находит кандидатов 🔎
AI-рекрутер Qooqa провела более 100 000 собеседований и помогла закрыть сотни позиций.
Она точно знает, где найти релевантных кандидатов, как продать вакансию и закрыть встречу с ЛПР
Одни не верят в AI или видят в нём только хайп и модную приставку, другие уже сегодня полностью меняют процессы, кратно увеличивая эффективность и обгоняя конкурентов
Qooqa уже снимает всю рутину с рекрутеров крупнейших компаний страны и полностью автоматизирует рекрутинг для малого бизнеса
Звучит красиво, но что показывают реальные метрики?
Компании после внедрения Qooqa:
- Отвечают кандидатам за 3 секунды
- Получают шорт-лист за 2 часа
- Поднимают индекс вежливости hh до 99%
- Снижают стоимость найма в 1,5 раза
- Увеличивают скорость найма в 4 раза
Опять звучит красиво, но в голове вопросы…
- Кандидаты вообще хотят общаться с AI?
- Есть ли интеграция с нашей HRM-системой?
- Какие тарифы?
- А как выстроена работа с персональными данными?
- Можно сначала попробовать?
Команда Qooqa ответит на все вопросы и покажет, как продукт решит именно ваши задачи 👇
Запишитесь на демо и разместите 3 вакансии бесплатно
Рекламодатель: ООО Кука Тех, ИНН: 9731150939 | ЕРИД: 2VtzqwXj2oH
AI-рекрутер Qooqa провела более 100 000 собеседований и помогла закрыть сотни позиций.
Она точно знает, где найти релевантных кандидатов, как продать вакансию и закрыть встречу с ЛПР
Одни не верят в AI или видят в нём только хайп и модную приставку, другие уже сегодня полностью меняют процессы, кратно увеличивая эффективность и обгоняя конкурентов
Qooqa уже снимает всю рутину с рекрутеров крупнейших компаний страны и полностью автоматизирует рекрутинг для малого бизнеса
Звучит красиво, но что показывают реальные метрики?
Компании после внедрения Qooqa:
- Отвечают кандидатам за 3 секунды
- Получают шорт-лист за 2 часа
- Поднимают индекс вежливости hh до 99%
- Снижают стоимость найма в 1,5 раза
- Увеличивают скорость найма в 4 раза
Опять звучит красиво, но в голове вопросы…
- Кандидаты вообще хотят общаться с AI?
- Есть ли интеграция с нашей HRM-системой?
- Какие тарифы?
- А как выстроена работа с персональными данными?
- Можно сначала попробовать?
Команда Qooqa ответит на все вопросы и покажет, как продукт решит именно ваши задачи 👇
Запишитесь на демо и разместите 3 вакансии бесплатно
Рекламодатель: ООО Кука Тех, ИНН: 9731150939 | ЕРИД: 2VtzqwXj2oH
❤3🎉2🤣2👍1😁1
Связь IQ населения государства и ВВП на душу населения📈
Корреляция 0, 82. Суровый приговор, кстати.
Источник: работа Lynn & Vanhanen — IQ and the Wealth of Nations
Они вытаскивали данные тестирований, поэтому данные далеко не везде и всегда корректные, их за это критиковали, но тренд, тем не менее, ясен.
По оси X - IQ граждан страны, по оси Y - ВВП на душу населения. Правда, это не сам ВВП, а его логарифм - десятичный логарифм. Они это сделали, чтобы показать линейную связь. Ну так типа более ясно. Перевод такой:
4.0 = логарифм (10⁴) = $10,000 на человека
4.5 ≈ логарифм (10⁴․⁵) = $31,600
5.0 = логарифм (10⁵) = $100,000
России я здесь не нашел.
Недавно читал воспоминания Ли Куан Ю - премьер министра Сингапура. У него была идея фикс - делать нацию умнее (см. например пост в нашем канале Планирование человеческого капитала - кейс из его книги). Даже умных с умными пытался спаривать. Он считал, что богатство нации определятся ее интеллектом. Обратите внимание, Сингапур в правом верхнем углу.
Прав был Ли Куан Ю?
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
Корреляция 0, 82. Суровый приговор, кстати.
Источник: работа Lynn & Vanhanen — IQ and the Wealth of Nations
Они вытаскивали данные тестирований, поэтому данные далеко не везде и всегда корректные, их за это критиковали, но тренд, тем не менее, ясен.
По оси X - IQ граждан страны, по оси Y - ВВП на душу населения. Правда, это не сам ВВП, а его логарифм - десятичный логарифм. Они это сделали, чтобы показать линейную связь. Ну так типа более ясно. Перевод такой:
4.0 = логарифм (10⁴) = $10,000 на человека
4.5 ≈ логарифм (10⁴․⁵) = $31,600
5.0 = логарифм (10⁵) = $100,000
России я здесь не нашел.
Недавно читал воспоминания Ли Куан Ю - премьер министра Сингапура. У него была идея фикс - делать нацию умнее (см. например пост в нашем канале Планирование человеческого капитала - кейс из его книги). Даже умных с умными пытался спаривать. Он считал, что богатство нации определятся ее интеллектом. Обратите внимание, Сингапур в правом верхнем углу.
Прав был Ли Куан Ю?
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
🔥22❤10👍7🤔5😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Служебный роман
Слышали про скандал?
Спалили прямо на концерте. Энди Байрон (генеральный директор) и Кристин Кэбот (HR-директор) из компании Astronomer. У обоих семьи, дети
У них был роман, о котором стало известно во время концерта Coldplay 👀
Их выхватили на "камеру поцелуев".
Солист Coldplay говорит: «Либо у них роман, либо они очень застенчивы», в то время как 50 000 человек в режиме реального времени наблюдают за тем, как этот миллиардер паникует.
Солист, понятное дело, не знал, кто эти люди. Но их тут же вычислили. Видео завирусилось на десятки миллионов просмотров.
Появилось очень много осуждающих постов. Как вы относитесь к этой ситуации?
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
Слышали про скандал?
Спалили прямо на концерте. Энди Байрон (генеральный директор) и Кристин Кэбот (HR-директор) из компании Astronomer. У обоих семьи, дети
У них был роман, о котором стало известно во время концерта Coldplay 👀
Их выхватили на "камеру поцелуев".
Солист Coldplay говорит: «Либо у них роман, либо они очень застенчивы», в то время как 50 000 человек в режиме реального времени наблюдают за тем, как этот миллиардер паникует.
Солист, понятное дело, не знал, кто эти люди. Но их тут же вычислили. Видео завирусилось на десятки миллионов просмотров.
Появилось очень много осуждающих постов. Как вы относитесь к этой ситуации?
Я бы не стал такое публиковать в канале, но, на мой взгляд, такие истории это всегда классная точка входа в дискуссии о лидерстве, ответственности, соотношении личного и общественного.
НО! Мы получили не историю измены.
Мы получили прекрасный управленческий кейс. Ассессмент центр оценки управленческих компетенций.
Я бы сказал прямо: мужика надо увольнять. И нет, совсем не за роман. За то, как он повел себя. Он не прошел ассессмент центр. Спрятался, бросил даму (теперь можно судить, любит ли он ее вообще). Так не ведет себя ни мужчина, ни лидер. СЕО это лицо компании. Ее культура. Не просто человек, а образец. Он запаниковал, бросил ее, также он бросит компанию в сложной ситуации. Даже в ситуации кризиса нельзя терять лицо.
Но это моё мнение. Возможно, вы считаете, что CEO имеет право на панику на глазах у 50 000 человек.
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
💯79🔥28❤17👍16👎8🤯5🤬3
Стратегическая задача HR-аналитики
Помните, в канале HR-аналитики мы проводили опрос HR-приоритеты 2025
На первом месте удержание, потом адаптация и т.п.
Так вот. В идеале веса этих приоритетов должен считать HR-аналитик. Это и есть стратегическая задача HR-аналитики.
✅У нас есть (упрощаю) три ресурса обеспечения компании навыками / компетенциями:
1️⃣Рекрутинг
2️⃣Обучение
3️⃣Удержание
Каждый ресурс дает нам людей / компетенции. Мы можем вывести эквиваленты и сравнить их. Грубо говоря, удержали 6 человек, это эквивалентно найму 4, 5 новичков. Обучили 3 джунов, это эквивалентно найму 2 мидлов. И т.д.
В идеале мы можем измерить эффективность каждого ресурса и понять ограничения рынка.
✅Эффективность – это отдача от канала на вложенный рубль. Т.е. мы вложили в удержание 100 рублей, удержали 60 человек, что эквивалентно найму 45 новичков, но за те же деньги мы могли бы нанять 55 новичков, поэтому выгоднее вложить в найм. Или в обучение, которое дало бы такой эффект...
✅Ограничения рынка – когда мы сколько не вкладывай, не сможем получить отдачу. Поэтому мы (см. выше) могли бы 100 рублей инвестировать в найм, но на рынке просто нет 55 кандидатов для нашей компании.
Поэтому решение лежит в математике: мы должны наш бюджет инвестировать в максимально эффективные каналы с учетом ограничения рынка.
Уравнение выглядело бы примерно так:
Где x₁, x₂ и x₃ инвестиции в найм, обучение, удержание, а 1, 0,5 и 0, 75 – коэффициенты отдачи. И ограничения: x1 не выше 50 рублей и т.п. Z это наш бюджет.
Т.е. при таком Z мы максимизируем обеспечение нашей компании компетенциями
Красиво? Нужно что-то пояснить?
Да, понимаю, сейчас у нас нет просто такой полноты данных, чтобы посчитать это математически. Но это даже не математическая задачка, это модель описания бизнеса. Это и есть уровень стратегического мышления, где модель важнее данных — не потому что данные не нужны, а потому что модель даёт структуру мышления, постановку вопросов, архитектуру решений.
🎁Что даёт такая модель даже без точных цифр:
📌Фрейм анализа: вместо разрозненных инициатив — общая логика «во что инвестируем, что получаем».
📌Фокус на эффективность: разговор переходит с «сколько наняли» на «какой канал даёт больше единиц компетенции на рубль».
📌Сценарное планирование: даже гипотетические коэффициенты позволяют думать: «а если мы усилим удержание на 10% — сколько мы сэкономим на рекрутинге?»
📌Рамка для аргументации: это уже не "дайте денег на обучение", а "при текущем распределении ресурсов мы недополучаем навыков".
🎁И
📌Она собирает три ключевых HR-функции в единую модель: рекрутинг, обучение, удержание — не разрозненно, а как каналы инвестирования в компетенции.
📌Она переводит HR из гуманитарного измерения в инженерное: есть ресурсы, есть коэффициенты отдачи, есть ограничения, есть решение.
📌Она даёт язык разговора с бизнесом: «вот где ROI, вот где потери, вот где наименьшая стоимость единицы навыка».
📌И главное: она предсказывает эффекты до действий. Это уже уровень стратегического workforce planning + аналитики уровня CFO.
🏛Основа для:
📌планирования HR-ресурсов,
📌сценарного планирования бюджета,
📌стратегических сессий с бизнесом.
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
Помните, в канале HR-аналитики мы проводили опрос HR-приоритеты 2025
На первом месте удержание, потом адаптация и т.п.
Так вот. В идеале веса этих приоритетов должен считать HR-аналитик. Это и есть стратегическая задача HR-аналитики.
✅У нас есть (упрощаю) три ресурса обеспечения компании навыками / компетенциями:
1️⃣Рекрутинг
2️⃣Обучение
3️⃣Удержание
Каждый ресурс дает нам людей / компетенции. Мы можем вывести эквиваленты и сравнить их. Грубо говоря, удержали 6 человек, это эквивалентно найму 4, 5 новичков. Обучили 3 джунов, это эквивалентно найму 2 мидлов. И т.д.
В идеале мы можем измерить эффективность каждого ресурса и понять ограничения рынка.
✅Эффективность – это отдача от канала на вложенный рубль. Т.е. мы вложили в удержание 100 рублей, удержали 60 человек, что эквивалентно найму 45 новичков, но за те же деньги мы могли бы нанять 55 новичков, поэтому выгоднее вложить в найм. Или в обучение, которое дало бы такой эффект...
✅Ограничения рынка – когда мы сколько не вкладывай, не сможем получить отдачу. Поэтому мы (см. выше) могли бы 100 рублей инвестировать в найм, но на рынке просто нет 55 кандидатов для нашей компании.
Поэтому решение лежит в математике: мы должны наш бюджет инвестировать в максимально эффективные каналы с учетом ограничения рынка.
Уравнение выглядело бы примерно так:
Z = 1 * x₁ + 0.5 * x₂ + 0.75 * x₃
Где x₁, x₂ и x₃ инвестиции в найм, обучение, удержание, а 1, 0,5 и 0, 75 – коэффициенты отдачи. И ограничения: x1 не выше 50 рублей и т.п. Z это наш бюджет.
Т.е. при таком Z мы максимизируем обеспечение нашей компании компетенциями
Красиво? Нужно что-то пояснить?
Да, понимаю, сейчас у нас нет просто такой полноты данных, чтобы посчитать это математически. Но это даже не математическая задачка, это модель описания бизнеса. Это и есть уровень стратегического мышления, где модель важнее данных — не потому что данные не нужны, а потому что модель даёт структуру мышления, постановку вопросов, архитектуру решений.
🎁Что даёт такая модель даже без точных цифр:
📌Фрейм анализа: вместо разрозненных инициатив — общая логика «во что инвестируем, что получаем».
📌Фокус на эффективность: разговор переходит с «сколько наняли» на «какой канал даёт больше единиц компетенции на рубль».
📌Сценарное планирование: даже гипотетические коэффициенты позволяют думать: «а если мы усилим удержание на 10% — сколько мы сэкономим на рекрутинге?»
📌Рамка для аргументации: это уже не "дайте денег на обучение", а "при текущем распределении ресурсов мы недополучаем навыков".
🎁И
📌Она собирает три ключевых HR-функции в единую модель: рекрутинг, обучение, удержание — не разрозненно, а как каналы инвестирования в компетенции.
📌Она переводит HR из гуманитарного измерения в инженерное: есть ресурсы, есть коэффициенты отдачи, есть ограничения, есть решение.
📌Она даёт язык разговора с бизнесом: «вот где ROI, вот где потери, вот где наименьшая стоимость единицы навыка».
📌И главное: она предсказывает эффекты до действий. Это уже уровень стратегического workforce planning + аналитики уровня CFO.
🏛Основа для:
📌планирования HR-ресурсов,
📌сценарного планирования бюджета,
📌стратегических сессий с бизнесом.
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
👍29❤17🔥7😁2👏1🤔1
⚡ IBM заменила 8 тысяч сотрудников ИИ. Большинство — HR-специалисты и техподдержка
Звучит как антиутопия, но это уже наша реальность. Сильнее всего ударило по тем, чьи задачи можно автоматизировать полностью: кадровое администрирование, подбор, онбординг.
Выводы болезненные: если вы делаете то, что может делать бот, — он уже готовит приказ о вашем увольнении. Чтобы не застрять в рутине, для которой не нужен человек, надо расти в стратегию — до уровня HR BP.
Мы специально подготовили бесплатный инструмент — чек лист "Готовы ли вы стать HR BP", который поможет понять, какие навыки нужно подтянуть, чтобы стать незаменимым для бизнеса специалистом.
👉🏻 Бесплатно пройти самодиагностику можно по ссылке.
Звучит как антиутопия, но это уже наша реальность. Сильнее всего ударило по тем, чьи задачи можно автоматизировать полностью: кадровое администрирование, подбор, онбординг.
Выводы болезненные: если вы делаете то, что может делать бот, — он уже готовит приказ о вашем увольнении. Чтобы не застрять в рутине, для которой не нужен человек, надо расти в стратегию — до уровня HR BP.
Мы специально подготовили бесплатный инструмент — чек лист "Готовы ли вы стать HR BP", который поможет понять, какие навыки нужно подтянуть, чтобы стать незаменимым для бизнеса специалистом.
👉🏻 Бесплатно пройти самодиагностику можно по ссылке.
🔥30👍17👎13❤2😁1🤣1
Зарплатная аналитика: за пределами 75 персентиля🎯
Этот пост в продолжение и развитие поста Зарплатная аналитика: засада 75 персентиля
Основная идея постов: есть куча других показателей, которые нужно отсматривать спецам по зарплатам кроме медианы и 75 персентиля. В прошлый раз посмотрели на доверительные интервалы.
Сегодня – на характер распределения зарплат.
Я изучил исследования на эту тему и зафиксировал выводы в трех диаграммах. Сразу предупреждаю: это данные не России, вполне себе подозреваю, что «умом Россию не понять, аршином мерным не измерить», поэтому у нас могут быть свои вывихи (особенно с учетом вмешательства государства в бизнес).
Так вот. Основная цель, зачем мы смотрим на распределение зарплат – прогноз, куда движется рынок. Будут ли расти зарплаты или застой.
Для этого нам нужны два показателя:
1️⃣Собственно распределение
2️⃣Tightness – отношение числа вакансий к числу активно ищущих работу, т.е. безработных. У ХХ.ру есть свой индекс, но он не совсем корректен для наших целей. И дело не в том, что делят наоборот: резюме на вакансии, а в том, что считают все резюме. В том числе тех, кто работает, но его резюме активно, т.е. он в пассивном поиске. Ребята из департмента информационных технологий Москвы изучали проблему, выяснили, что при индексе три резюме на вакансию безработных реально примерно 0, 8. Согласитесь, рынок труда играет несколько иными красками при таком раскладе.
Да, так вот, если распределение логнормальное – длинный хвост вправо – ждем роста зарплат. Что такое длинный хвост вправо? Это значит некоторые компании, видимо, не найдя кандидатов при зарплатах близких к нормальному распределению или не имея времени ждать, пока откликнутся, начинают предлагать сильно выше рынка (от 90 персентиля). Это такие локомотивы, которые тянут рынок за собой вверх.
Это, конечно, не единственное распределение, которое возможно даже на перегретом рынке. По российскому рынку я вообще не встречал подобных исследований – вполне возможно вы что-то читали, поделитесь в комментах. Нам стоит развивать и двигаться в этом направлении анализа.
См. также в тему Дашборд парсинга вакансий с ХХ.ру
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
Этот пост в продолжение и развитие поста Зарплатная аналитика: засада 75 персентиля
Основная идея постов: есть куча других показателей, которые нужно отсматривать спецам по зарплатам кроме медианы и 75 персентиля. В прошлый раз посмотрели на доверительные интервалы.
Сегодня – на характер распределения зарплат.
Я изучил исследования на эту тему и зафиксировал выводы в трех диаграммах. Сразу предупреждаю: это данные не России, вполне себе подозреваю, что «умом Россию не понять, аршином мерным не измерить», поэтому у нас могут быть свои вывихи (особенно с учетом вмешательства государства в бизнес).
Так вот. Основная цель, зачем мы смотрим на распределение зарплат – прогноз, куда движется рынок. Будут ли расти зарплаты или застой.
Для этого нам нужны два показателя:
1️⃣Собственно распределение
2️⃣Tightness – отношение числа вакансий к числу активно ищущих работу, т.е. безработных. У ХХ.ру есть свой индекс, но он не совсем корректен для наших целей. И дело не в том, что делят наоборот: резюме на вакансии, а в том, что считают все резюме. В том числе тех, кто работает, но его резюме активно, т.е. он в пассивном поиске. Ребята из департмента информационных технологий Москвы изучали проблему, выяснили, что при индексе три резюме на вакансию безработных реально примерно 0, 8. Согласитесь, рынок труда играет несколько иными красками при таком раскладе.
Да, так вот, если распределение логнормальное – длинный хвост вправо – ждем роста зарплат. Что такое длинный хвост вправо? Это значит некоторые компании, видимо, не найдя кандидатов при зарплатах близких к нормальному распределению или не имея времени ждать, пока откликнутся, начинают предлагать сильно выше рынка (от 90 персентиля). Это такие локомотивы, которые тянут рынок за собой вверх.
Это, конечно, не единственное распределение, которое возможно даже на перегретом рынке. По российскому рынку я вообще не встречал подобных исследований – вполне возможно вы что-то читали, поделитесь в комментах. Нам стоит развивать и двигаться в этом направлении анализа.
См. также в тему Дашборд парсинга вакансий с ХХ.ру
Понравился пост? Порекомендуй
Телеграм канал HR-аналитика коллегам и друзьям
🔥20👍9❤5👎1
От бумажных резюме до AI-рекрутера: опыт внедрения Qooqa
Вебинар для HRD и рекрутеров с Еленой Лопатовой, HRD компании Onpoint
Onpoint — IT-компания, лидер на рынке digital-продвижения для фармы, вошедшая в топ-50 лучших работодателей 2024 года по версии HH. Onpoint получилось собрать классную команду людей, которым нравится постоянно расти, решать самые разные задачи и даже изучать абсолютно новые для нас области и технологии. HR функция не исключение.
На вебинаре обсудим:
🔵 Эволюцию профессии HR: от бумажных резюме до цифровых решений
🔵 Внедрение AI-рекрутера Qooqa в Onpoint: сомнения, вызовы и достижения
🔵 Как AI усиливает стратегическую роль HR в бизнесе
🔵 Планы на будущее: какие технологии и AI-решения в приоритете
Живые инсайты, никакой теории, только опыт
В конце — мини-демо Qooqa, сессия вопросов и специальные условия триала для участников
👉 Записаться на вебинар на HR-КУХНЕ
Рекламодатель: ООО Кука Тех, ИНН: 9731150939 | ЕРИД: 2VtzqwXj2oH
Вебинар для HRD и рекрутеров с Еленой Лопатовой, HRD компании Onpoint
Onpoint — IT-компания, лидер на рынке digital-продвижения для фармы, вошедшая в топ-50 лучших работодателей 2024 года по версии HH. Onpoint получилось собрать классную команду людей, которым нравится постоянно расти, решать самые разные задачи и даже изучать абсолютно новые для нас области и технологии. HR функция не исключение.
На вебинаре обсудим:
Живые инсайты, никакой теории, только опыт
В конце — мини-демо Qooqa, сессия вопросов и специальные условия триала для участников
👉 Записаться на вебинар на HR-КУХНЕ
Рекламодатель: ООО Кука Тех, ИНН: 9731150939 | ЕРИД: 2VtzqwXj2oH
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🤣2❤1
«Опять эти HR что-то придумали…»
Каждое ваше нововведение встречает пассивное сопротивление, будто вы мешаете, а не улучшаете? Есть только один вариант понять почему.
📆 23 июля | 11:00 МСК
▶️ Психологический онлайн-тренинг
⠀
❗️ Как выжить в токсичном коллективе? Учимся преодолевать саботаж команды
⠀
🗣️ Что обсудим с вами в прямом эфире:
— Почему сотрудник становится токсичным.
— Как сохранять себя, работая в среде негласного напряжения.
— Реальные причины сопротивления, а не лень.
— Система мотивации, которая включает людей в процесс.
— Решение ваших кейсов и ответы на вопросы.
⠀
💬 Выступит Анна-Мария Буклис
Психолог, преподаватель, эксперт по корпоративной трансформации.
⠀
💝 Приятным бонусом будет сертификат от аккредитованной IT-компании.
⠀
🔗Регистрируйтесь сейчас — и пусть изменения работают на вас, а не наоборот.
Каждое ваше нововведение встречает пассивное сопротивление, будто вы мешаете, а не улучшаете? Есть только один вариант понять почему.
📆 23 июля | 11:00 МСК
▶️ Психологический онлайн-тренинг
⠀
❗️ Как выжить в токсичном коллективе? Учимся преодолевать саботаж команды
⠀
🗣️ Что обсудим с вами в прямом эфире:
— Почему сотрудник становится токсичным.
— Как сохранять себя, работая в среде негласного напряжения.
— Реальные причины сопротивления, а не лень.
— Система мотивации, которая включает людей в процесс.
— Решение ваших кейсов и ответы на вопросы.
⠀
💬 Выступит Анна-Мария Буклис
Психолог, преподаватель, эксперт по корпоративной трансформации.
⠀
💝 Приятным бонусом будет сертификат от аккредитованной IT-компании.
⠀
🔗Регистрируйтесь сейчас — и пусть изменения работают на вас, а не наоборот.
👍3
🚀 Надоело копаться в резюме? AI в помощь!
Узнайте, как нейросети меняют правила игры в рекрутинге, на бесплатном вебинаре 24 июля в 11:00.
За 1,5 часа вы:
✔️ Разберетесь, как AI помогает находить и оценивать кандидатов.
✔️ Увидите, как интегрировать AI-инструменты с CRM и автоматизировать рутину.
✔️ Познакомитесь с кейсами ATLAS: анализ резюме, предиктивная аналитика и не только.
🎯 Спикеры:
- Александр Красс, основатель FriendWork, эксперт по цифровизации и внедрению AI в рекрутинг
- Яна Соболева, основатель рекрутингового агентства IT Atlas, эксперт по AIi
🎁 Бонусы: гайды и чек-листы от FriendWork + подборка промптов от Atlas.
➡️ Регистрируйтесь по ссылке. Места ограничены!
Реклама. ООО "Фрэндворк" ИНН 7811628102 Erid 2VtzqwzoCHe
Узнайте, как нейросети меняют правила игры в рекрутинге, на бесплатном вебинаре 24 июля в 11:00.
За 1,5 часа вы:
✔️ Разберетесь, как AI помогает находить и оценивать кандидатов.
✔️ Увидите, как интегрировать AI-инструменты с CRM и автоматизировать рутину.
✔️ Познакомитесь с кейсами ATLAS: анализ резюме, предиктивная аналитика и не только.
🎯 Спикеры:
- Александр Красс, основатель FriendWork, эксперт по цифровизации и внедрению AI в рекрутинг
- Яна Соболева, основатель рекрутингового агентства IT Atlas, эксперт по AIi
🎁 Бонусы: гайды и чек-листы от FriendWork + подборка промптов от Atlas.
➡️ Регистрируйтесь по ссылке. Места ограничены!
Реклама. ООО "Фрэндворк" ИНН 7811628102 Erid 2VtzqwzoCHe
❤7👍2🔥2