Кадровики в активном поиске: кого они упускают?

Майк Лукидес – вице-президент совета по контент-стратегии O’Reilly Media, а также технический редактор многих книг издательства O’Reilly. Cам он специализируется на Unix «и всем, что ныне за него сгодится». Не так давно на электронных страницах журнала O’Reilly’ Radar Лукидес высказался на тему, уже обросшую множеством домыслов: правда ли, что ИТ-индустрия испытывает дефицит кадров? Точнее, как понимать это нелепое высказывание? По его мнению, лучшие кандидаты порой отсеиваются из-за чрезмерного внимания кадровика к техническим навыкам.

Недостаточно профессиональные соискатели – вот корень всех зол?

На второй конференции RailsConf Давид Хейнемейер Ханссон (автор фреймворка Ruby on Rails – прим. пер.) рассказал слушателям о некоем рекрутере, который искал специалиста с «пятилетним опытом работы с Ruby on Rails». Давиду пришлось признаться, что сам-то он имеет дело с Ruby on Rails всего четыре года. Все засмеялись (думаю, многие из вас сталкивались с такими же бестолковыми рекрутерами). Но мы не могли даже предполагать, каким махровым цветом расцветет эта тенденция. Не так давно я заметил, как один стартап, работающий в достаточно специализированной области, выставил новую вакансию программиста. Одним из требований к кандидату было наличие опыта работы с их собственным API. Разумеется, это условие немало всех озадачило, но гораздо важнее то, что такое требование – характерный симптом удручающей ситуации, сложившейся на рынке труда. С одной стороны, мы действительно имеем высокую безработицу. Но, с другой стороны, – как минимум, в области информационных технологий вакансий хоть отбавляй. Каждый может вспомнить массу компаний, которые находятся в активном поиске специалистов, – и все они жалуются, что найти подходящих людей невозможно. Я хорошо ориентируюсь лишь в айтишной сфере, а она, как известно, плохо синхронизирована с другими сферами экономики. Действительно, в Силиконовой Долине на каждом углу бурно развивается новый стартап, и дефицит кадров кажется естественным. Но достаточно немного погуглить – и вы убедитесь, что такая проблема существует со всеми специалистами: водители, медсестры, квалифицированные рабочие для производства, учителя. Везде будет одна и та же беда: «не хватает квалифицированных кандидатов».

А может, проблема все-таки в вакансиях?

Хорошо это или плохо, но в экономике действительно произошли структурные изменения. Некоторые специальности были вытеснены в оффшор или автоматизированы. Американские работодатели пытаются заманить специалистов обратно в тех профессиональных областях, в которых США начинает испытывать кадровый голод. Но мне не кажется, что проблемы ограничиваются только этим. Все чаще высказываются версии о том, что проблема с недостатком специалистов заключается не в работниках, а в работодателях. Все больше компаний готовы брать на работу лишь такого человека, который на сто процентов удовлетворяет выставленной вакансии. Более того – оказывается, многие наниматели действительно пользуются автоматическими отбраковывающими службами, которые, в частности, лишают кандидата возможности изложить свои доводы: ведь такое «собеседование» лишено собеседника. Есть только резюме или заполненная анкета, которая сравнивается со списком требований. Не секрет, что такие требования могут быть достаточно далеки от реальности: ведь их составляют HR-менеджеры, которые не только туманно представляют, кого они ищут, но даже не разговаривают с отбракованными кандидатами. Я полагаю, что здесь мы имеем дело с результатом развития науки о данных – с предположением, что процесс найма на работу тоже можно автоматизировать. Не исключено, что в будущем все так и будет. Но даже без автоматизированной обработки резюме сотрудник администрации обычно идет по пути наименьшего сопротивления: просто сравнивает резюме со списком «требований» и отбраковывает всех подряд. А если таких резюме целая гора? Кто виноват, что соискателей так много, а поставленным требованиям не соответствует никто? Разумеется, сами кандидаты, не так ли? Но, с другой стороны, строго сопоставлять кандидатов негибким требованиям – это тоже не выход. В последнее время появляются отчеты о том, что учебные программы, связанные с информатикой, теряют популярность среди абитуриентов. Возможно, это где-то подтверждает мнение насчет дефицита хороших разработчиков. Но дипломированные специалисты по информатике никогда не составляли абсолютного большинства программистов. В начале 80-х один мой друг (успешный программист-разработчик) сетовал, что он, пожалуй, последний человек, которому посчастливилось найти работу в ИТ, не имея диплома по информатике. Тогда это опасение казалось обоснованным, но теперь, оглядываясь назад, его следует признать совершенно неверным. Я знаю множество людей, которые сделали успешную карьеру, бросив колледж, не доучившись в вузе либо окончив вуз в области, совершенно не связанной с информатикой. Я не думаю, что все они – исключения, да они и не должны ими быть. Наилучший способ стать высококлассным разработчиком – это, пожалуй, поступить на курс из другой области, которое требует интенсивной вычислительной работы. Но если существующая ситуация с крайне специализированными вакансиями будет сохраняться и впредь, то окажется, что мой друг был прав – просто у нас в запасе оставалось еще примерно тридцать лет.

Ждем кадрового голода в сфере работы с данными!

А теперь давайте поговорим о новых областях ИТ, в частности, о «науке о данных» (data science). Предполагается, что в этой области вскоре будет не хватать около 1,5 миллиона менеджеров и аналитиков. Действительно, такой дефицит, скорее всего, возникнет – и это неудивительно, если вы сразу будете отсеивать всех, у кого нет диплома по науке о данных или какого-нибудь сертификата в этой области. (Насколько мне известно, в этой области уже читается несколько курсов, но нет никаких сертификационных программ. Правда, в смежных областях – статистике и бизнес-аналитике – таких сертификационных программ сколько угодно). Предположим, что вы – лысеющий босс со страниц комикса о Дилберте. Как известно, вы признаете компетентность потенциального работника в той области, в которой сами ничего не смыслите, только если вам предъявят диплом или сертификат – тогда вам и правда придется иметь дело с ужасающим недостатком кадров. Но, как верно указывает Ди-Джей Патил в своей статье «Building Data Science Teams», самые лучшие специалисты по науке данных – это не статистики. Они приходят из самых разных научных областей, в том числе (но не только) с физических, биологических, медицинских и метеорологических факультетов. В командах, занимающихся наукой о данных, полно физиков. Джереми Говард, главный научный сотрудник компании Kaggle, имеет научную степень по философии. Основное требование к соискателям в областях, связанных с наукой о данных (как и во многих других технологических сферах), – не подтвержденный опыт работы с ограниченным инструментарием, а любознательность, гибкость и желание учиться. А основная обязанность нанимателя – предоставить работникам те средства, которые нужны им для достижения цели. В этом году на конференции Velocity Джей Парих рассказывал об «учебном лагере» Facebook, в котором молодые программисты могут быстрее «развить крейсерскую скорость» в работе (в записи на YouTube рассказ об этом начинается примерно в 3.30). Новые сотрудники должны уметь писать работоспособный код уже на первой неделе работы. Дело даже не в том, что от них ожидают такой скорости. В рассказе об этом учебном лагере меня более всего поразило то, что в течение шестинедельной программы (плюс еще пару недель, если вы заняты организацией лагеря) весь лагерь работает на то, чтобы предоставить молодым людям всю необходимую помощь, чтобы они достигли успеха. В частности, наставники помогают молодым работать над базой кода, проводят ревью кода, знакомят их с корпоративной культурой Facebook, и т.д. и т.п. Ни от кого не требуется «брать с места в карьер». Нужно просто уметь разгоняться, и тогда вы получите всю необходимую помощь, чтобы у вас все получилось. У Facebook высокие требования к соискателям, но учебный лагерь доказывает, что компания вполне осознает одну важную вещь. Дело в том, что успешный рекрутинг заключается не в том, чтобы найти идеального кандидата, а в том, что происходит, когда соискатель приходит на собеседование. Недавно мы встретились с Натаном Милфордом, техническим директором американского отделения компании «Outbrain». Посидели, выпили кофе, обсудили проблемы, затронутые в этой статье, поговорили еще о синтетической биологии, о взломе «железа» и о многом другом. Натан сказал: «Когда я просматриваю кандидата на вакансию, я ищу тех, кому близка наша корпоративная культура, ярких, воодушевленных людей, желающих учиться. Вот и все. Я не требую от них обширного опыта работы со всеми компонентами нашего стека. Все, кто готов учиться, научатся всему на практике» Пожалуй, именно так мы должны подходить к рекрутингу, если мы на самом деле стремимся к прогрессу. Оригинал статьи.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.