Собрал классные интересные вакансии в People Analytics — посмотреть как у них там это всё устроено, и какие требования.

• People Scientist в Stripe
• People Data Science в DoorDash
• Sr. Analyst, People Analytics Insights в Gartner
• Associate Director, HR Analytics в Gartner
• Associate Director, People Analytics в Gartner
• Intern People Researcher в Adobe
• People Data Scientist в Procore
• Senior People Scientist в Culture Amp
• Data Scientist, People Analytics & Intelligence в Fresenius

Но я также подумал, что было бы полезно, с помощью известной технологии, обобщить требования в этих вакансиях и сделать «навыковый» чеклист, которому надо соответствовать, если бы вы вдруг претендовали на эти роли. В пост не вошло — опубликовал в комментариях.

На днях попался очередной AI Transformation Playbook — обратите внимание, очень хорошо структурированно. Вдруг вам пригодится.

→ https://literate-rise-34b.notion.site/instant-impact-ai-transformation-playbook

Так, а теперь кое-что действительно важное. И срочное!

До окончания срока подачи заявок на самую главную Премию остаётся всего-то 3 недели. То есть буквально с понедельника надо начать действовать.

HR-бренду исполняется 20 лет. А это значит что на сцене будет особенно красиво. И вы на этой сцене будете смотреться фантастически круто. Но большой путь к победе начинается с первого шага, с регистрации. Это пока только регистрация — сам кейс можно готовить до 30 января, в этом вам помогут консультанты и эксперты премии.

Подробности и регистрация: hrbrand.ru

Интересное свежее интервью с Барри Шварцем. Которое можно прочитать, как минимум, если вы не готовы погружаться в его «Парадокс выбора. Как принимать решения, о которых мы не будем жалеть».

В интервью он еще раз проговаривает свои основные идеи:

Свобода — одна из главных ценностей западной либеральной демократии. Мы склонны полагать, что чем больше у нас выбора, тем мы свободнее. Но это иллюзия.

Когда мы стремимся к лучшему, наши стандарты растут. В итоге мы чувствуем разочарование. Чем лучше вы справляетесь объективно, тем хуже вы себя чувствуете субъективно — в мире, где так много вариантов, что вы убеждаете себя, что что-то другое, а не то, что вы выбрали, сработало бы лучше.

Этика стремления к лучшему и наличие большого выбора тесно связаны. Когда количество доступных вариантов увеличивается, люди становятся более склонными к максимизации.

Вы можете стремиться к лучшему и в то же время понимать, что совершенство — это ориентир, и оно недостижимо. Если у вас очень высокие стандарты и вы знаете, что не можете им соответствовать, то вы получаете лучшее из обоих миров. Но если у вас очень высокие стандарты, которым вы действительно рассчитываете соответствовать, то это проблема.

Однозначно ли плохо иметь высокие стандарты? Конечно нет! Вполне возможно, что именно люди с очень высокими стандартами вносят наибольший вклад в мир, даже если сами они несчастны. Если бы все в мире довольствовались лишь просто хорошим, мир мог бы стать намного хуже.

Пытаться максимизировать выбор — это результат взаимодействия человека с рыночной системой. 200 лет назад у людей не было такой проблемы. Им даже в голову не приходило, что их задача получить всё самое лучшее.

Выяснить какие ограничения позволят людям жить полноценной жизнью — сложный вопрос. Это должно стать предметом обсуждения, потому что многие предполагают, что чем больше вариантов, тем выше социальное благосостояние. А это неправда.

В комментариях, как всегда, пдф и саммари.

→ https://iai.tv/articles/too-much-choice-makes-us-less-free-auid-3416

Я часто общаюсь с разными начинающими интересными HRtech-стартапами. В том числе с теми, кто на этапе поиска первых клиентов, тестов и экспериментов. И это бывает весьма нелегко — найти на стороне компаний таких смелых людей.

Сегодня у нас два проекта:

1. KYE (Know Your Employee)

Стартап из программы внутреннего предпринимательства ИТ-холдинга Т1. KYE анализирует сигналы из ATS/HRIS, таск-трекеров, LMS, дашбородв — и строит динамический профиль сотрудника и команды: где рост, где завязли, где совпадают мотивы и задачи, где назревает рассинхрон.

Подробнее о том как это работает:

1. Сбор данных: HRM/ATS, LMS, таск-трекеры, тесты, CV
2. Построение цифрового профиля: навыки, опыт, KPI, поведенческие тесты, траектория развития
3. Алгоритмы ML: матрица сходства, кластеризация, поиск ближайших «двойников»
4. Ранжирование кандидатов: скоринговая модель + правила бизнеса
5. Дашборды: визуализация резерва, готовность к ротации, прогноз рисков
6. Объяснимость: формирование справочных материалов, основанных на данных, с помощью LLM

Какие задачи может решать:

1. Снижение времени простоя критичных ролей
2. Ускорение замещения при увольнении или отпуске ключевых сотрудников
3. Прозрачность кадрового резерва для HR и руководителей
4. Развитие сотрудников через понятные карьерные треки
5. Обработка Big Data в целях регулярного комплексного и непредвзятого анализа кадровой информации

Стартап ищет первых клиентов (руководителей рекрутмента, обучения и развития) для пилотных проектов и проверки гипотезы ценности – можно писать Алексею Алексенко.

2. Team LAB

Нейроассессмент для формирования эффективных команд. Резидент Сколково.

По словам основателя, они могут за один час валидно оценить взаимодействие команды до 5 человек, используя нейроинтерфейсы и психодиагностику.

Технология помогает выявить идеальную совместимость психотипов и перераспределить роли для максимальной эффективности.

Результат — команда, которая работает как единый механизм, и руководитель, принимающий взвешенные управленческие решения.

Команда также в поиске «пилотных»‎ клиентов — пишите Алексею Баскову.