Сорсинг, или Как находить таланты там, где другие не ищут

Сорсинг — это активный поиск (его еще называют холодным, по аналогии с холодными продажами) и привлечение кандидатов, которые не ищут работу, но могут заинтересоваться, если компания сделает достойное внимания предложение. Сорсинг предполагает целенаправленную работу с кандидатами: анализ данных, использование нестандартных каналов, построение отношений для будущего найма.

Сорсинг — это активный поиск (его еще называют холодным, по аналогии с холодными продажами) и привлечение кандидатов, которые не ищут работу, но могут заинтересоваться, если компания сделает достойное внимания предложение. Сорсинг предполагает целенаправленную работу с кандидатами: анализ данных, использование нестандартных каналов, построение отношений для будущего найма.

Рынок труда непрерывно меняется и выдвигает новые требования ко всем участникам: не только к «продавцу» и «покупателю», но и к «посреднику».

Десять — пятнадцать лет назад было более чем достаточно грамотно описать вакансию, разместить ее на всех площадках, где обитает ваш соискатель, и ждать откликов. Сегодня это проигрышный подход.

Стандартные вакансии на сайтах для поиска работы не работают так эффективно, как прежде: слишком много компаний размещает похожие объявления с одинаковыми формулировками (зачастую написанными с помощью ИИ). Кроме того, большинство откликов на вакансии приходит от случайных людей, которые не соответствуют требованиям. Это снижает качество подбора и увеличивает нагрузку на рекрутера.

Сорсер работает на опережение. Он точно знает, в кого целиться, где искать, какие каналы работают. Не ждет, пока появится вакансия, а заранее формирует и поддерживает связи, работает с базами контактов — тем самым помогает рекрутеру экономить время и повышать конверсию.

Большинство российских сайтов для поиска работы и сотрудников предлагают схожий инструментарий. Используя его грамотно, можно находить тех, кто не откликается на вакансии.

Многие специалисты не используют профессиональные площадки, но активны в соцсетях. Искать их можно по ключевым словам в профиле и публикациях, а также в группах.

Находить сильных специалистов удобно в пабликах, где они обитают:

Связи теряются не потому, что люди забывают друг друга, а потому, что общение прекращается. Между тем хороший контакт может пригодиться сорсеру через месяц, полгода или даже год.

Парсинг — это автоматизированный или полуавтоматический сбор данных с веб-страниц с помощью таких инструментов, как HHParser, Hunter.io, Instant Data Scraper и других. Если речь о сорсинге — с сайтов, job-порталов, соцсетей и других источников извлекается информация о кандидатах: имя, опыт, контакты, навыки и т. д.

Парсинг позволяет не собирать информацию вручную, но ускорить процесс сбора, структурировать большой объем данных, формировать пулы контактов. Кроме того, это удобный инструмент, чтобы анализировать рынок труда.

На некоторых площадках кандидаты оставляют отзывы о компаниях, участвуют в обсуждениях. Изучение таких отзывов дает представление о мотивации, ценностях людей, помогает оценить текущее состояние рынка труда, а порой и заметить интересного кандидата.

Boolean search — это способ уточнения запросов в поисковых системах с помощью логических операторов, который помогает сорсеру находить нужные навыки, жителей определенного города, специалистов конкретной профессии.

В Google и «Яндексе» операторы не идентичны: есть универсальные и есть те, что используются только конкретным поисковиком. Перечислим основные элементы boolean-поиска в Google:

X-ray search, или X-raying, — это поиск по «косвенным» запросам информации, которая не отображается в обычных результатах. Помогает находить кандидатов вне job-порталов, получать доступ к скрытым или малоизвестным профилям, экономить время на фильтрации и анализе.

Основной его инструмент — оператор site, к которому добавляются точные условия, например:

Составить удачный запрос для поиска на сайтах и в соцсетях, не тратя на это много времени, поможет любая нейронная сеть, главное — точно поставить задачу. В «Телеграме» лучше работают боты: @PapushaBot, @RecruitBot, @FindMeTech.

Способ работает на цели сорсинга, когда нужно найти человека с опытом в конкретной нише. Особенно он эффективен при найме руководителей, аналитиков, технических специалистов.

Изучать сотрудников компаний-конкурентов можно во «ВКонтакте», запрещенных (но по-прежнему популярных в некоторых сферах) соцсетях, а также в других открытых источниках.

Особенно хорошо способ работает в таких сферах, как Data Science, искусственный интеллект, биотехнологии, Machine Learning, фармацевтика, аэрокосмическая и атомная отрасли, высшее образование и преподавание.

Основные источники для поиска: CyberLeninka, elibrary.ru, ResearchGate, Google Scholar, научные проекты на сайтах вузов.

Люди, которые участвуют в конференциях, мастер-классах, хакатонах или круглых столах, обычно открыты новым возможностям, включены в профессиональную среду, хотят развиваться и расти.

Эти люди уже имеют опыт взаимодействия с вашей компанией, а значит, выше шансы, что они вступят с вами в диалог.