Как работает сервис поиска уникальных специалистов для междисциплинарных проектов

Блог компании Университет ИТМО. Интересные научные проекты часто реализуются на стыке нескольких областей. В последнее время такие проекты становятся краткосрочными, а, значит, все сложнее искать людей, совмещающих нужные компетенции. Специалисты из Национального центра когнитивных разработок на базе ИТМО задумались о том, как снизить риски найма через оценку открытой информации о человеке и анализ видеозаписи его интервью.

Предложенный ими инструмент Exclusive подбирает специалистов по их цифровому следу, подсказывает вопросы для собеседования и анализирует личностные качества и поведение кандидата, помогая принять решение о приглашении в команду.

В этой статье поговорим о том, что у сервиса под капотом: какую полезную информацию можно собрать из открытых источников и записи интервью, а также как ее можно использовать для снижения проектных рисков.

На Хабре много обсуждается наем в IT. Когда речь заходит об ускорении процесса, все помнят, что есть испытательный срок, во время которого можно ввести человека в курс дела и одновременно присмотреться к его личностным качествам. Но в краткосрочных междисциплинарных научных проектах времени на все это нет. Здесь не приходится рассчитывать и на базу резюме готовых специалистов, которые ходят по собеседованиям, просто чтобы понимать свою рыночную цену.

Так как искать таких людей?

В двух словах о задаче

Исследования, научные проекты и разработка интеллектуальных продуктов становятся всё быстрее. При этом глубину и качество их проработки никто не отменял. В IT-стартапах часто используется более простой подход — специалисты из одной предметной области (предположим, data scientist-ы) читают несколько статей по смежной дисциплине и полностью доверяются им по части компетенций.

Но в научном мире работа ведется иначе. Если разработке необходимы какие-то выкладки из области психологии, значит, нужен дипломированный специалист, который проанализирует знания в нужной области и представит мотивированное мнение с учетом всех условий. Таким образом, для междисциплинарных научных проектов необходимы специалисты со знаниями сразу из нескольких областей. Например, data scientist с публикациями по психологии или юриспруденции. Или backend-разработчик, окончивший курсы по медицинской рентгенографии.

Как правило, такие люди не ищут вакансии — их всё устраивает там, где они уже работают, а если они и переходят с места на место, то по рекомендациям. Их резюме практически невозможно найти на сайтах вроде HeadHunter.

И даже если каким-то образом удается найти нужного специалиста, риски неправильного выбора кандидата всегда велики. Если проект длится всего четыре месяца, а через два он просто уйдет, не закончив начатое, времени на наем следующего человека уже не будет — проект с высокой вероятностью не удастся реализовать в срок.

В ИТМО придумали, как снизить эти риски, используя открытые данные о кандидате из интернета и результаты его собеседования в форме онлайн-интервью. Идея легла в основу сервиса Exclusive, для создания которого в Национальном центре когнитивных разработок Университета ИТМО была собрана проектная команда.

Суть проекта

Грамотные специалисты в науке оставляют явно выраженный цифровой след — они публикуются, выступают на конференциях, упоминаются на сайтах научных организаций, в которых работают. Именно по этому следу специалисты ИТМО и предлагают их искать и оценивать благонадежность.

Сервис Exclusive выполняет поиск, подбор и ранжирование кандидатов за несколько шагов. Пройдемся по каждому из них.

Подробнее
Пожалуйста, оцените статью:
Ваша оценка: None Средняя: 1 (1 vote)
Источник(и):

Хабр