TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд
Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд avatar

TGINSIGHT POST

Post #1511

@leadgr

Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд

Просмотры10,800Количество просмотров
Опубликован5 июн.05.06.2024, 06:01
Содержимое поста

Содержимое

Рекрутеров можно заменить броском монеты Ребята, которые делают сервис мок-собеседований interviewing.io провели офигенный эксперимент. Они попросили 76 технических рекрутеров отсмотреть по 30 резюме, и ответить на два вопроса: 1️⃣Позвали ли бы вы этого кандидата на собеседование? 2️⃣Какая вероятность того, что этот кандидат пройдет техническое собеседование? Ответы рекрутеров сравнивали с реальными данными о том, с каким успехом эти кандидаты проходили мок-интервью. При этом отдельные рисерчи уже показали высокую корреляцию между прохождением таких типов интервью и последующим наймом. Короче, выводы такие: 👉Рекрутеры правильно решают пригласить кандидата на интервью только в 55% случаев. По сути, аналогично броску монеты. 👉Кандидаты, которым рекрутеры дали 0-5% вероятность прохождения интервью, на самом деле успешно прошли его в 47% случаев. 👉Кандидаты, в успешности интервью которых рекрутеры были уверены на 95-100%, прошли интервью только в 64% случаев. 👉В среднем разница в оценке вероятности прохождения интервью для одного и того же кандидата между двумя рекрутерами – 41%. 👉Декларируемые рекрутерами причины отказа от резюме не соответствуют реальным предикторам отказа. 👉Обученные на коленке ML-модели показали заметно более точные результаты в оценке резюме. Расскажите в комментариях, почему, даже при таком раскладе, вы все еще подключаете рекрутеров в качестве фильтра входящего потока резюме.