Как выбрать аналитиков из 1000 джунов и собрать команду, в обход HR

Сегодня ИИ выполняет 70% работы программиста. Нам остаётся только направлять его и перепроверять за ним. И в этой ситуации на первый план выходит не знание кода или алгоритмов, а навык решения конкретной поставленной задачи и нестандартное мышление, которое вместе с ИИ даёт колоссальные возможности в работе.

Старый способ найма устарел и перестал отвечать рынку. Хочу рассказать свой опыт нестандартного найма, который показал свою эффективность.

Продуктовая компания на 100 человек, торгует на маркетплейсах. Я был там единственным программистом. И защитил проект, что надо начать аналитику вести. Мне под это дело разрешили взять 2 человек. 1 аналитика и 1 мне помощника с автоматизациями, чтобы старые задачи не просели. И через короткое время еще 1 аналитика для анализа эксель табличек.

Команда будет маленькая и список задач по опыту большим, так что надо было искать универсалов. И в идеале самостоятельных, чтобы не пришлось расписывать таски за них, чтобы могли взять бизнес-задачу, её декомпозировать и начать решать. Ну и конечно, горящих работой. Тех, кто, как и я когда-то, болеет желанием делать интересные штуки.

Почему я сразу отстранил HR

Видел, кого они нанимают в другие отделы. Они ищут людей под критерии опыта и знаний, а не тех, кто умеет думать и решать задачи. К тому же, если HR сам не умеет думать, то как можно поставить ему задачу: «Найди того, кто умеет?»

Кроме того, обратил внимание на число соискателей. На 1 вакансию джуна аналитика на момент поиска откликалось по 1000+ человек. Есть из кого выбрать.

План родился сам.

Я решил нанять именно джунов, но в идеале с опытом другой работы в прошлом, чтобы было понимание корпоративной реальности. Опытные профессионалы много уже умеют, но они выгорели, и растеряли тот задор, который был в начале. Знаю я это по себе. Ну и было желание сэкономить для компании. Оно еще выйдет мне боком, но об этом позже.

Я составил интересное описание для вакансии, чтобы мотивировать вообще откликнуться и пройти все следующие этапы до конца. Мне кажется, что человек, который откликается, так же важен, как и сама вакансия, и ему тоже нужно объяснить, зачем ему это нужно.

Но доблестные эйчары обрезали мою вакансию до корпоративной банальщины( Потом попросил HR выступить простой заглушкой, и пересылать всех кто откликается без разбора и фильтрации на форму с вопросами. Очень боялся, что по формальным критериям отсеется кто-то классный.

Я знаю, что на HH это можно автоматически, но доступ мне не дали.

Форма

В опрос я вставил привлекательное описание вакансии, пару слов о будущем руководителе) Среди вопросов были про опыт, возраст, проекты, чтобы человек еще раз сам написал самое важное из резюме.

Это оказалось выигрышным решением. И я мог быстро просмотреть ключевые моменты и, главное, отсеять тех, кто напишет, например, «в резюме написал». Я искал горящих джунов, а не выгоревших дединсайдов.

Дальше простую задачку на образ мышления.

Вам поставили задачу: Есть 10 эксель файлов из разных источников, где описаны наши продажи и продажи конкурентов, в каждом источнике данные находятся в своем формате. Где-то нужная информация, например объем, написана только в названии в формате «Гель Fa 250мл». Также Вам сообщили, что остальная информация находится в личном кабинете маркетплейса, доступа к которому у вас нет и которым вы никогда не пользовались. Вас просят сделать сводную таблицу по нашим продажам и сделать графическую визуализацию на базе получившихся данных и спрашивают, в какие сроки вы сможете это сделать. Опишите ваши действия.

Тут я хотел узнать, как человек мыслит и насколько он открыт. Были те, кто писали «я запрошу доступ и буду ждать, ответ дам, когда дадут доступ». По сути, человек пассивный, и я понимаю, что мне с ним будет некомфортно работать, придется руководить каждым шагом.

Та, кого потом нанял, ответила так:

Для начала, я уточню у коллег, есть ли возможность предоставить мне доступ к личному кабинету, и какого рода информация там хранится. От этого можно будет отталкиваться, обсуждая сроки. Если у меня будет доступ, можно будет почитать документацию по использованию API этого маркетплейса и стянуть необходимые данные, что упростит задачу. Затем я, вероятно, буду работать в Python. В нем можно будет легко соединить таблицы и привести формат к единообразию, если необходимо. То, что нужная информация хранится в названии, не проблема, это можно будет извлечь также через Python. Подготовив данные, можно будет импортировать их в эксель, привести к виду сводной таблицы и сделать визуализацию. Точные сроки на данный момент определить невозможно, поскольку важно посмотреть на данные, определиться с доступом к личному кабинету, а также обговорить тип визуализации, который необходим (дашборд или несколько графиков? Какого типа графики, на какой вопрос будут отвечать?)

Сразу видно и проактивность, и желание решить интересную задачу, и то, что человек трудоголик. Ну либо под него косит) Ну и системное мышление.

Были также ответы, где становилось понятно, что человек либо сугубо технарь без софт скилов, либо неадекватно понимает ситуацию и будет слишком долго адаптироваться, либо явно не решал подобные задачи в корпоративной среде, где доступы можно ждать днями и не дождаться, и нужно уметь договориться. Например:

Скажу что понадобится некоторое время, чтобы привести файлы в один формат, а также найти нужную информацию на маркетплейсе, где я зарегистрируюсь.

Или

Для начала постараюсь получить доступ к дополнительной информации из личного кабинета. Если такой возможности нет, приступлю к работе с имеющимися данными. Проанализировав имеющиеся данные, приведу их к единому формату. Затем составлю сводную сводную таблицу и необходимую визуализацию к получившимся данным. Срок выполнения будет зависеть от возможности доступа к дополнительной информации, качества имеющихся данных и других факторов, но при худших вариантах не более 2-х дней.

Шаг 2

Дальше я отсортировал тех, кто мне понравился, и назначил созвоны. Сортировал по вкусовщине, посчитал излишним какие-то баллы вводить. Хотя если бы доверил это HR или ИИ, то пришлось бы расписать.

На созвоне смотрел, адекватный ли кандидат, и сойдёмся ли мы по типу мышления и вайбу) Дальше задавал несколько вопросов на мышление. Например:

Карточка 1: буква А Карточка 2: буква Д Карточка 3: число 4 Карточка 4: число 7 Утверждение: «Если на одной стороне карточки написана гласная буква, то на другой стороне находится нечётное число».

Вопрос: Какие карточки необходимо перевернуть, чтобы проверить истинность этого утверждения?

Я не ждал правильного ответа. Его, кажется, дали за всё время только 1 раз. Я ждал ход рассуждения, как человек мыслит, насколько он скован рамками или наоборот готов к нестандартным решениям.

Если что, ответ сложный Почти правильный это надо перевернуть карточку 1. Потому что позволяет напрямую проверить утверждение.

Еще более правильный ответ это карточки 1,3

Карточка 1. Надо перевернуть, чтобы убедиться, что условие выполняется. Условие может быть нарушено если там четное число, то условие ложно Карточка 2. Нам не интересна — она сразу не выполняет условие, а обратного условия (что на каждую согласную обязательно четное число) нет, так что нам проверять его необязательно. Карточка 3. Нам нужна, чтобы проверить, что там нет гласной буквы, это принципиально потому что может нарушить условие. До этого редко доходили. Карточка 4. Нам нет смысла переворачивать потому что нет условия что если написано нечетное число на обратной стороне гласная буква. Есть обратное (хотя наш мозг очень хочет их приравнять) так что переворачивать бессмысленно.

И теперь совсем правильное утверждение (я сам до этого очень долго доходил после десятков общений с кандидатами и с ИИ).

Учтите что на другой стороне карточки может быть что угодно. Например, звездочка, этого в условии нет. И это классно показывает рамки мышления или их отсутствие.

И зная это, по сути, на 2 карточке с другой стороны может быть гласная буква. Если она там окажется, то условие снова ложное, так что перевернуть придется. И тогда верно что перевернуть надо 1,2,3 карточки. Для 4 карточки это ничего не меняет, потому что будь там гласная буква или что угодно еще, на истинность утверждения это не повлияет.

Так вот, я смотрел на ход рассуждений, как человек мысли. Способен ли он перейти за рамки которые наш мозг автоматически достраивает к задаче? А если чуть подтолкнуть и попытаться расширить рамки, куда пойдет логика?

Шаг 3. Самый интересный тест

Дальше, если человек проходил этот фильтр, было самое главное. Техническое собеседование. Сейчас люди ломают классические собеседования тем, что подключают ИИ, который сам отвечает на вопросы. Соответственно, спрашивать, какие бывают алгоритмы и что такое дерево поиска, бессмысленно и не даёт понимание уровня кандидата.

Но я думаю, что реально оно уже последние лет 15 невалидно и не имеет отношения к реальной работе, и потому бессмысленно. Если я не знаю каким алгоритмом сделать сортировку, я погуглю или напишу в ИИ и разберусь. Но вот если я не умею решать новые задачи и разбираться в том, с чем никогда не сталкивался, это проблема.

Как же тогда проверить навык кандидата разбираться в сложных и новых задачах? Организовать их и попросить решить. Что я сделал. Я взял Эксель, в нем 3 таблички с некоторыми данными и попросил соотнести таблички и найти в них совпадения:

Инструментарий не ограничен, главное — результат. Вопросы: Отделы, созданные после 2016 года, и количество сотрудников в них: Напишите SQL-запрос, который выводит названия отделов, созданных после 2016 года, и количество сотрудников нанятых после 2018 года в каждом из них. Средняя зарплата по отделам: Напишите SQL-запрос, который вычисляет среднюю зарплату (Salary) для каждого отдела, игнорируя бонусы и дополнительные колонки. …

Но реальная задача была не в этом. Заметьте 1 пункт. Инструментарий не ограничен. По сути человек мог закинуть всё в ИИ и написать: «Реши задачу»

И я бы принял. Потому что надо написать SQL запрос.

Конечно, проверить было бы негде, но это нюансы, которые тоже легко решить в ИИ. Там всего 3 таблицы по 10 строк в задании. Можно было закинуть в ИИ и сказать «напиши запросы на создание таблиц и перенос этих данных».

Это бы ужаснуло обычных HR и многих интервьюеров, но я был бы в восторге. Почему? Обычно на тех интервью проверяют уровень понимания технической части. Но по сути понять этот уровень можно еще на прошлом этапе из уровня рассуждений человека. Вы скажете, как же можно брать того, кто SQL сам написать не может? А я скажу, какая разница, как он получает результат, если он его получает? Реально в бизнесе нужны не стройные алгоритмы, не скорость и часто даже не безопасность. На уровне товарной компании на 100 человек нужна скорость исполнения и результат. И если человек умеет мыслить и делает это нешаблонно, то остальному он тоже научится, когда будет нужно.

Ну и к тому же, если он будет у ИИ спрашивать, в какое окно вставлять запрос, это будет странно, но просто по тому как человек ведет себя в том же dbeaver можно понять реальный опыт работы с инструментом.

К сожалению, в реальности, никто так не сделал

Я был готов к тому, что люди начнут конвертировать файл в sql, и файл у меня был расширения .ods это таблица Libre Office.

И кто-то начал мучится с тем, что это такое и буквально целый час искал, как это программно конвертировать. Я сказал, что он нам не подходит, он очень возмутился. А когда про вариант с ИИ рассказал, он очень запереживал о безопасности данных. Это, конечно, прикольно, но он мог спрашивать любые интересующие вопросы по ходу, чтобы уточнить задачу. Ни одного вопроса не было. Он просто предположил, что у данных настолько высокий уровень конфиденциальности. Наши бухгалтера целые фин отчеты в ИИ закидывают)

Тот, кого я в итоге нанял, конвертировал в csv и начал его закидывать в PG. Это было куда лучше. Он сталкивался с проблемами и решал их по ходу. Он тоже ничего не успел, но я явно понял, что он видит проблему, может её определить и решить. Последовательно и логично приближаясь к решению задачи.

Потом он дома доделал задачу и прислал результат.

Что же вышло в итоге?

Я нанял 3 сотрудников. Один 33 года был долго менеджером, стал аналитиком и отлично умел мыслить. Я сразу понял, что это потенциально будущий руководитель группы аналитиков.

Он захотел 80к, я не стал спорить, дал столько.

Второй студент в ВУЗе, очень быстро думал, был опыт прикладной работы, и очень горел этим. Зп 60к. Опять же, по его собственной просьбе.

И дальше мне дали еще нанять человека под сложную задачу с эксельками, я понимал, что это задача на месяц и сразу нанял хорошего аналитика. Нашлась девушка, кандидат наук по психологии, которая до этого 7 лет в науке соотносила данные.

ЗП 70к с дальнейшим повышением до 100к. Опять же, её просьба, я вилку не ставил.

Потом я пожалел, что сразу дал, сколько хотели и не больше, потому что потом навалилось работы и повысить зп оказалось тем еще геморроем, особенно в первые пол года. Люди уже через 3 месяца выполняли работу на уровне мидлов и пахали сутками.

В итоге, через полгода я ушел в сторонний проект, и команда осталась самостоятельно решать задачи. Разобрались в том, как маркетплейсы отдают информацию. Срастили её, подняли полноценную аналитику, сами настроили airflow, разбили информацию на слои и, кажется, до сих пор причесывают данные, пытаясь сделать их идеальными. Это один из минусов найма перфекционистов.

Потом я вообще перешёл на подряд, а бывший менеджер стал по сути CTO в компании и сейчас заказывает у меня задачки. В итоге прошло 2 года, 2 из 3 трудятся в компании, а третьего переманили в другой проект, но он не хотел, ребята буквально уговаривали его уходить, потому что компанию последнее время сильно трясет из-за проблем с маркетплейсами. Думаю, что этот способ точно показал себя с лучшей стороны.

Должен оговориться, что это работает при большом количестве откликов и на джунах. Сеньора администратора так схантить не вышло, когда наступила потребность.

Почему же это вышло? Мне кажется, что рынок очень недооценивает людей без релевантного опыта. Те кто много лет работал в смежной сфере и выучил базу нужной профессии — это уже почти не джуны в привычном смысле этого слова. А просят они сравнительно мало, потому что их даже не хотят рассматривать другие компании, а конкуренция дикая.

Это были лучшие люди, с которыми я работал. Теперь они знают больше меня. Я нанимал помощников — случайно вырастил команду, которая меня переросла. Думаю это лучший возможный результат найма.

Если вам зашла статья, дайте это понять, и могу в следующий раз написать, как на 3 джунов и программиста свалили задачу по сбору и аналитике данных из всех существующих маркетплейсов. И как мы 4 раза переделывали сбор данных, потому что никто не понимал, что вообще делать с этими разрозненными и странными, не бьющимися друг с другом, не подписанными нигде наборами чисел и идентификаторов.