Статистика: Большинство компаний снова нанимают бывших сотрудников

Сколько претендентов на каждую работу? Сколько стоит нанять кого-то? Как долго проходит процесс найма?

Разве не было бы полезно собрать в одном месте статистику по HR?

Независимо от того, рекрутер вы или соискатели работы, мы собрали лучшие и самые актуальные данные об HR, чтоб показать вам как выглядит поиск работы в цифрах.

1. Статистика поиска работы

Кандидаты тратят на поиск работы в среднем по 11 часов в неделю.

44% недавних выпускников с трудом находят работу.

49% недавних выпускников приняли более низкую ставку, нежели хотели.

Рабочие места, которые требуют социальные навыки, выросли на 83%.

Рабочие места, которые требуют аналитические навыки, выросли на 77%.

Рабочие места, которые требуют как социальных, так и аналитических навыков, выросли на 94% с 1980 года.

2. Статистика рекрутинга и найма

В среднем предложение о работе привлекает 250 резюме. Из этих кандидатов от 4 до 6 пригласят на собеседование, и только один получит работу.

Среднее число заявителей на одну работу составило 52 в 2021 году, по сравнению с 59 в 2015.

63% рекрутеров говорят, что нехватка талантов самая большая их проблема.

Среднее время для того, чтоб найти сотрудника составляло 39 дней в 2021 году, по сравнению с 43 днями в 2015.

Сложности при отборе персонала, по словам рекрутеров:

• Несоответствие кандидата для вакансии – 63%
• Кандидат не отвечает на звонки или электронные письма – 42%
• Слишком много неквалифицированных и нежелательных данных в резюме – 23%
• Другое – 11%

Сколько, по словам рекрутеров, этапов собеседование проходит при профессиональном подборе персонала?

• Три – 51%
• Четыре – 22%
• Два – 17%
• Пять и более – 9%
• Один – 1%

Пять лучших источников, с которых в конечном итоге нанимают людей:

• Сайты поиска работы –  27%
• Доски объявлений – 19%
• Рефералы – 16%
• Внутренний наем – 15%
• С помощью агентств – 5%

Рефералы в 5 раз эффективнее чем другие источники поиска персонала.

46% сотрудников, нанятых через реферальные программы, остаются на три и более года.

Кандидаты не хотят заполнять заявку, продолжительность которой займет более 20 минут.

66% соискателей заявили, что они будут ждать обратной связи не более двух недель, после чего переходят к другим вакансиям.

Общие преимущества и льготы, которые предлагают компании:

• Платный отпуск – 92%
• Медицинское страхование – 91%
• Оплачиваемый больничный – 86%
• Страховой полис – 82%
• Пенсионный план – 68%
• Программа оздоровления – 58%
• Оплачиваемые командировки – 57%
• Программы профессионального развития – 57%
• Программы помощи сотрудникам – 56%
• Скидки компании и оплата членства – 55%
• Транспортные расходы – 50%

Какое описание вакансии ожидают найти соискатели:

• Зарплата – 74%
• Льготы – 61%
• и сотрудников – 46%
• Контактная информация менеджера по найму – 40%
• Удаленная работа – 39%
• Описание графика работы – 35%
• Фото или видео рабочего места – 31%
• Описание командных структур – 27%

90% соискателей говорят что важно работать в компании с прозрачной деятельностью.

92% предпочли бы уйти из текущего рабочего места если бы им предложили другую вакансию в компании с отличной репутацией.

53% сотрудников, которые имеют оплачиваемый отпуск, все равно уходят в другие компании.

3. Статистика собеседований

Рекрутеры тратят в среднем 6 секунд на просмотр резюме.

80% отклонений резюме исходят из ошибок описания прежних мест работы.

https://www.youtube.com/watch?v=t5_Liy4IJZU

Сколько времени требуется, чтобы получить предложение по словам рекрутеров?

• 5-6 недель – 35%
• 3-4 недели – 31%
• 7-8 недель – 23%
• 1-2 недели – 8%
• 9+ недель – 3%

61% сотрудников говорят, что обязанности их работы отличаются от установленных в процессе собеседования.

34% компаний инвестируют в инструменты для более быстрого и качественного рекрутинга.

87% соискателей оценивают карьерный рост и возможности развития как приоритетный.

4. Статистика онлайн ресурсов

Где чаще всего ищут работу?

• Веб-сайты компаний – 77%
• Рефералы – 71%
• Предложения от знакомых – 68%
• Сайты поиска работы онлайн – 58%
• Публикации в интернете – 57%
• Использование поисковых систем – 55%
• Поиск по LinkedIn – 47%
• Новости СМИ – 39%

79% кандидатов говорят что предпочитают искать работу через социальные сети.

64% кандидатов исследуют компанию, в которую приглашены на собеседование, в интернете, 37% из них заявили что откажутся если не найдут информацию.

29% рекрутеров инвестируют в рекрутинг через платформы социальных сетей.

60% рекрутеров инвестируют в сайты поиска работы.

Топ социальных медиа используемых для проверки кандидатов:

• LinkedIn – 87%
• – 43%
• – 22%
• Блоги – 11%
• Instagram – 8%
• – 6%

Рекрутеры дисквалифицируют вас, если найдут в социальных сетях:

Провокационный или недопустимый контент – 46%

Алкоголь или наркотики – 43%

Религиозный, расовый контент – 33%

Антиреклама предыдущей компании – 31%

Плохие коммуникационные навыки – 29%

Из отчета о рекрутерстве Jobvite 2021 вас не примут на работу, если увидят в социальных сетях:

• Опечатки в постах – 72%
• Употребление марихуаны – 71%
• Перепродажа – 60%
• Алкоголь – 47%
• Селфи – 18%

41% работодателей говорят, что не будут брать интервью у кандидата, если не найдут его в интернете.

5. Статистика брендинга работодателя

50% кандидатов заявляют что не будут работать в компании с плохой репутацией даже при высокой зарплате.

92% предпочли бы уйти из текущего рабочего места если бы им предложили другую вакансию в компании с отличной репутацией.

Большинство соискателей читают не менее 6 отзывов, прежде чем сформировать мнение о компании.

49% сотрудников будут рекомендовать своего работодателя другу.

6. Статистика работников

Женщины составляют 47% от общей численности рабочей силы.

Женщины занимают 55% рабочих мест, в которых требуются социальные навыки.

Женщины занимают 52% рабочих мест, в которых требуются аналитические навыки.

Мужчины занимают 70% рабочих мест, требующих физических нагрузок.

Женщины на 82% чаще полагают, что мужчинам платят больше за ту же работу.

7. Студенты и выпускники

44% недавних выпускников с трудом находят работу.

49% недавних выпускников приняли более низкую ставку, нежели хотели.

44% студентов желают работать для среднего или малого бизнеса и стартапов.

81% выпускников считают что могут строить карьеру в крупных компаниях.

Рекрутеры нанимают недавних выпускников в следующие сферы:

• IT-позиции – 27%
• Сфера обслуживания – 26%
• Финансы – 19%
• Развитие бизнеса – 19%
• Продажи – 17%

94% выпускников рассчитывают найти работу по специальности.

24% работодателей считают, что выпускники не готовы к работе.

Хорошо знать конкуренцию на рынке труда, не важно рекрутер вы или соискатель. И имея представление статистики на сегодняшнем рынке труда, вы получаете неоспоримое преимущество. Это поможет вам правильно построить стратегию найма, настроить современные методы подбора персонала и нанять только лучших сотрудников.

Данные взяты из
blog/hr-statistics

Видео:СМОТРЕТЬ СЕРИАЛ!! МИР СМОТРЕЛ СТОЯ! ВСЕ СЕРИИ СРАЗУ! АЛМАЗНЫЙ ЭНДШПИЛЬ!Скачать

Вас наняли на работу с помощью больших данных (правда или миф?) | Rusbase

Сканирование резюме кандидатов вручную отнимает львиную долю рабочего времени HR-специалистов – помимо существенного ускорения этого процесса, большие данные также успешно применяются при адаптации, мотивации, обучении и развитии сотрудников.

цель – сократить издержки компании в каждом из этих направлений с помощью следующих способов:

Определение подходящих методов подбора персонала

Кейс 1

Многие компании, анализируя данные, определяют наиболее подходящие методы подбора персонала. Например, Google отказался от сложных задачек на интервью, потому что выяснил, что способность кандидата их решить никак не влияет на его дальнейшую эффективность.

https://www.youtube.com/watch?v=oo1WouI38rQ

Аналитикой в компании занимается целый отдел. Результаты своих исследований они, как правило, не разглашают. Однако известно, что благодаря большим данным Google удалось найти рецепт идеального менеджера, а также сократить количество собеседований с успешными кандидатами с 10 до 5. Что, в свою очередь, помогло сэкономить не только время, но и миллионы долларов.

Кейс 2

Другая компания смогла определить, что самые лояльные сотрудники работают в радиусе 5 км от нее. Офис перенесли в более удобный район, чем смогли добиться снижения текучки без дополнительных затрат на мотивацию.

Анализ задач компании

Анализируя задачи компании, можно определить, какие именно навыки вскоре потребуются от работников, и составить тщательный план по обучению имеющихся сотрудников вместо того, чтобы долго и мучительно подбирать новых.

Такой план может включать в себя список планируемых мероприятий по обучению подразделений и сотрудников в отдельности с кратким описанием обучающих программ.

Кейс 1

Например, применение больших данных помогло выявить, что специалистов с бухгалтерскими сертификатами ACCA особенно сложно найти в Лондоне, а потому компаниям быстрее и выгоднее организовать дополнительное обучение своих работников, нежели искать новых сертифицированных сотрудников.

Кейс 2

Консалтинговая компания Accenture выявила прямую зависимость между обучением и тем, насколько эффективно работают сотрудники. Те, в чье развитие фирма вложилась, склонны были добиваться более высоких результатов.

Создание модели компетенции

Многие компании создают модель компетенций и выявляют, какие из них важнее для тех или иных позиций. Например, для менеджеров по продажам главным оказалась эффективная коммуникация, а для руководителей отделов – ориентация на результат.

Кейс

Крупная энергетическая компания даже выяснила, что нацеленность на результат гораздо важнее, чем технические навыки или опыт работы. Это помогло правильно нанять новых сотрудников и увеличить выручку.

Исследуя, какими компетенциями обладают сотрудники, можно помогать им развиваться и правильно продвигаться по карьерной лестнице. А заодно получать и наиболее эффективных работников на каждом из направлений.

Анализ карты дня работника

Если периодически анализировать карту дня работника, можно:

• Во-первых, сократить испытательный срок и принять решение о трудоустройстве раньше,
• Во-вторых, увеличить продуктивность уже работающих сотрудников.
• В-третьих, выявив причины успеха одних и неудач других, можно внедрить лучшие методики повсюду.

В нашей практике, например, удалось выяснить, что самый эффективный менеджер отдела продаж делал звонок в течение 15 минут после отправки письма, в то время как его менее успешные коллеги перезванивали клиентам в течение часа.

Таким образом, менеджер отдела продаж пошел на повышение, а компании удалось по-новому выстроить работу всего отдела и добиться большей прибыли.

Миф 2. Анализ больших данных выявит все проблемы компании

Big Data – не панацея. Прежде чем внедрять «умные» технологии, необходимо определить цель: для чего это делается и каков должен быть результат.

Допустим, компания хочет понять, почему никак не удается найти достойного кандидата на определенную должность. Здесь можно провести анализ рынка и сравнить свою вакансию с аналогичными:

• Сколько еще компаний сейчас ищут таких же специалистов?
• Может быть, вы предлагаете меньшую, чем конкуренты, зарплату?
• Или хотите, чтобы ваш соискатель обладал слишком большим количеством навыков?

Ответы на эти вопросы помогут скорректировать ожидания и быстрее закрыть вакансию.

С помощью больших данных можно узнать, как обстоят дела у конкурентов. Новые вакансии дадут представление об обновлениях линейки продукции или оборудования. А локация новых офисов выявит, насколько их бизнес будет угрожать вашему в ближайшем будущем.

https://www.youtube.com/watch?v=SK9sDWpoRtA

Огромное значение имеет качество данных. Большинство компаний обладают примерно одним и тем же набором: статистикой опозданий, проведенных часов на рабочем месте, результатами тестов и KPIs.

Но можно ли только на основании этого делать выводы и строить долгосрочные прогнозы? По сути, данных для полноценного анализа чаще всего оказывается недостаточно.

А потому и результаты не впечатляют, и работа HR-cпециалистов далеко не всегда становится эффективнее.

Нужно не ограничиваться стандартным набором статистики, а прежде всего, исходить из потребностей бизнеса. Определить, что влияет на ту или иную цель, и уже на основе этого решить, какие именно данные нужны для анализа.

Однако согласно исследованию CEB Corporate Leadership Council, только 5% компаний успешно внедряют подобные технологии. Между тем, по данным Deloitte, возрастающую важность качественной аналитики в HR отмечают более 70% компаний.

Миф 3. Кадровый консалтинг – самый эффективный способ наладить бизнес

По сути, консалтинговые компании вроде Deloitte и Accenture работают с теми же источниками, что и менеджмент фирмы. И вряд ли они смогут предложить что-то кардинально новое. При этом очень сложно оценить эффект изменений, которые привносят эти кадровые консультанты.

А он часто оказывается негативным: сотрудников переставляют, меняются названия должностей, меняется подчиненность, и это в конце концов приводит к обратной стороне медали — кадровой текучке.

Кейс

Известны и более фатальные случаи. Так, американская энергетическая компания Enron за год до банкротства по совету консалтинговой фирмы McKinsey внедрила «свободную модель управления».

Согласно ей, под контролем оставался лишь бюджет компании, в остальном же сотрудники получали максимальную свободу, чтобы принимать нестандартные решения.

Среди причин банкротства фирмы впоследствии называли как раз ошибки в управлении.

Чаще всего у руководителей и HR-специалистов отсутствует понимание, что процессы можно автоматизировать вместо того, чтобы проводить миллион интервью с людьми, сидеть с ними по несколько часов с секундомером. И стремясь сэкономить время, они обращаются к консалтинговым компаниям.

Миф 4. «Большие данные» требуют больших инвестиций

Безусловно, вам потребуются первоначальные инвестиции. Главным образом для установки специализированного софта на компьютеры HR-специалистов.

Однако эти затраты, во-первых, достаточно быстро принесут результат, во-вторых, не сопоставимы с расходами, которые компании сегодня вынуждены тратить на найм персонала.

При этом нужно понимать, что статьи расходов для каждой компании будут разными, так как стоимость программного обеспечения на рынке Big Data варьируется в зависимости от отрасли, в которой работает компания, объема обрабатываемой информации, количества задействованных серверов и выбранной конфигурации. Если данных много, как и серверов, то стоимость будет заметно выше.

Расценки платформ по внедрению Big Data также разнятся: начинаясь с 1500$ в месяц, их стоимость может доходить до нескольких миллионов, если учитывать в том числе затраты на интеграторы и IT-специалистов, которые помогают развернуть и наладить систему хранения данных в компании.

В разных учреждениях США на нового сотрудника в среднем уходит около $4000. В сфере услуг поиск нового сотрудника обычно обходится компании примерно в 1000$, в то время как найм специалистов, например, в промышленном производстве начинается уже от 5000$.

В эту сумму входит стоимость размещения вакансии, работы HR-специалиста, его помощника, сотрудников, которые также принимают участие в интервью, составление различные тестовых заданий, а также другие сопутствующие найму тесты и процедуры.

Материалы по теме:

Большой брат с большими данными: как в Китае вводят индивидуальный рейтинг граждан

10 фактов про первое в мире министерство AI

Что происходит на российском RegTech-рынке?

Компьютерное зрение для поиска контрафакта в интернете — опыт Brand Monitor

Как выглядит типичный день дата-сайентиста в петербургском стартапе

Видео:5 типов сотрудников, которых нельзя нанимать / Александр Высоцкий 16+Скачать

Что теряют компании, отказываясь нанимать сотрудников старше 36 лет? | Карьера и свой бизнес

Сегодня пожилые управленцы — те, кому за 60, — встречаются обычно в таких отраслях, как медицина, сельское хозяйство, тяжелая промышленность и топливная энергетика, газовый сектор. Эти люди когда-то начали с позиции подмастерья и выросли до топовой позиции.

Естественно, что такой специалист обладает знанием всех внутренних процессов и его опыт особенно важен на крупных промышленных предприятиях. На Западе не спешат расставаться с опытными CEO — более того, согласно исследованию бизнес-школы «Сколково», зарубежные топ-менеджеры старше российских коллег в среднем на 5-10 лет.

Например, Merck & Co — производитель лекарств со штаб-квартирой в США — отменила существовавшее в компании правило отставки в 65, чтобы действующий глава Кеннет Фрейзер оставался у руля. Брайан Дюперро занял должность президента American International Group на 72-м году жизни.

За его плечами — опыт успешного руководства четырьмя крупными страховыми компаниями. Во главе General Electric стоит 63-летний Джеффри Иммельт.

https://www.youtube.com/watch?v=qrwlk7_GF9g

Исследователи некоммерческой организации Information Technology & Innovation Foundation провели опрос, согласно которому средний возраст американского инноватора составил 47 лет. Лишь около 6% из числа главных инноваторов США оказались моложе 30 лет.

При этом, согласно данным масштабного исследования Cogito Study, проведенного Институтом Макса Планка по развитию человека, люди в возрасте от 65 до 80 лет в многодневных тестах на скорость восприятия новой информации и запоминания показывали более стабильные результаты, чем те, кому от 20 до 31 года.

Авторы утверждали, что в среднем производительность​ и надежность пожилых работников выше, чем аналогичные показатели их молодых коллег. Эти выводы подтвердили исследователи из Университета Мангейма, изучавшие работников на заводе Mercedes-Benz в южной Германии.

Они установили, что молодые и намного более образованные люди оказались менее продуктивны, чем пожилые. Дело в том, что миллениалы гораздо больше устают от рутинных задач и не способны сосредотачиваться на протяжении долгого времени.

Неравные шансы

И все же случаев, когда возрастных топ-менеджеров просят уйти, все больше и больше — необходимость проводить диджитализацию и модернизацию коснулась абсолютно всех. По данным рекрутинговой платформы Hired, когда сотрудники технологических компаний достигают возраста 45 лет, они сталкиваются с ощутимым сокращением предложений о работе.

В этом возрасте начинают снижаться и зарплаты, а 50–60-летние сотрудники могут получать столько же, сколько представители поколения Y с опытом работы всего два года.

По данным опроса AARP (организации, защищающей права людей старшего возраста в США), две трети работников технологических компаний старшего возраста либо сами сталкивались с дискриминацией на работе, либо были ее свидетелями.

В январе прошлого года в СМИ освещались принудительные кадровые перестановки в Hewlett Packard. Дело дошло до судебных разбирательств. В исках было указано, что компания увольняет сотрудников старшего возраста и отдает их рабочие места более молодым. Истцы уверяют, что подобного рода дискриминация стала нормой в компании.

Владельцы и инвесторы понимают, что сегодня поставленная планка уже завтра станет пройденным этапом и для качественного рывка вперед необходимо увеличивать в компании долю молодых, решительных управленцев.

В 2021 году The New York Times провела скандальное расследование, которое показало, что десятки западных компаний при размещении вакансии делают его видимым только для соискателей от 25 до 36 лет. Среди таких компаний оказались Verizon, Amazon, Goldman Sachs, Target и сам . Таким образом, вскрылась актуальная во всем мире проблема.

Даже США, где дискриминации по возрастному принципу уделяется очень пристальное внимание, не удалось избежать такого явления. Выяснилось, что многие компании предпочитают нанимать сотрудников младше 40–45 лет.

«Молодо-зелено»

Примеров молодых топ-менеджеров крупных компаний множество как в России, так и за рубежом. Один из CEO поисковой системы Google Ларри Пейдж неоднократно возглавлял рейтинг СЕО не старше 45, сегодняшнему главе Google Сундару Пичаи 46 лет.

Крупнейшую в мире компанию электронных платежей Square сейчас возглавляет 42-летний Джек Дорси. Всему топ-менеджменту Airbnb (Брайан Чесски, Джо Геббиа, Нейтан Блечарзик) на сегодняшний день не более 37 лет.

Генеральный директор нового поколения — это, как правило, мужчина 35-40 лет с высшим образованием преимущественно техническим, финансовым или в области менеджмента. Часто прошедшие курс MBA.

Такие специалисты отличаются близостью к «цифре», умением видеть общие тренды и способностью принимать быстрые решения для нестандартных ситуаций. Что очень немаловажно — у них есть понимание, сколько денег и в какие процессы вкладывать. Востребованность в таких экспертах сегодня демонстрирует почти каждая стремящаяся к росту компания.

Что же делать умудренным опытом управленцам, которые рискуют стать для компании неэффективными и неудобными?

Сегодня скорость преобразований нельзя не учитывать в карьерном сценарии. Идти в ногу с переменами, быстро адаптироваться, заниматься самообразованием — это программа минимум.

Развивать в себе чувство предстоящего, учиться отказываться от устаревших идей и не отрицать новые, не воспринимать перемены как нечто тревожное — это максимум. К тому же надо понимать, что молодость — это ресурс и его нужно и можно грамотно использовать.

Возрастные CEO должны не бояться конкуренции, а умело делегировать молодым решение актуальных задач, консультируя их с высоты своего опыта. Кстати, именно в области консалтинга управленцы старой закалки сегодня особенно востребованы.

Часто компании предлагают своим бывшим CEO занять должность советника, президента или главы консультативного совета и сохраняют, таким образом, ценный опыт сотрудника внутри команды.

Экс-главу General Electric — 83-летнего Джека Уэлча — мы знаем как известного бизнес-коуча, он выступает советником CEO из списка Fortune 500, куда входят крупнейшие игроки на рынке США. Или экс-глава Ozon Дэнни Перекальски, который в прошлом году стал консультантом торговой сети «Магнит» по маркетингу и цифровым технологиям.

Риски молодой революции

Бизнес, в свою очередь, должен понимать, что приход в компанию молодых и креативных сопровождается определенными рисками.

Они амбициозны и рвутся совершить революцию на новом месте, но готова ли к перестройке сама компания? Насколько новый человек сдюжит эту работу без поддержки опытного наставника? Недостаточно глубокое знание индустрии со стороны молодого менеджера и сопротивление команды могут вызвать пробуксовки на пути к новым вершинам.

И вопрос ложится на плечи руководства — поддержка должна оказываться сверху. Моя рекомендация владельцам предприятия: использовать синергетический эффект и объединить профессионализм и наработанные десятилетиями знания пожилых с энергией и талантами нового поколения.

https://www.youtube.com/watch?v=1nX0kF2UwDc

Пожилой управленец — отличный советник для новых кадров. К тому же он знает старый коллектив и может «самортизировать» связанные с переменами волнения.

Кроме того, среди вновь прибывших топ-менеджеров редко наблюдается единство во взглядах на то, как реализовать стратегию развития, — тут как раз пригодится умение старшего лидера улаживать разногласия и делегировать полномочия.

Проработка продуктов, допустим, — это компетенция опытного CEO, а вывод их на рынок — задача знакомого с глобальными тенденциями молодого специалиста. И так далее. При умелом маневрировании новыми и старыми ресурсами можно избежать связанных с ростом рисков и эффективно вывести компанию на более качественный уровень.

Видео:Я заплачу завтра - все серии. Мелодрама (2019)Скачать

В россии резко вырос спрос на специалистов по данным и машинному обучению

Академия больших данных MADE и HeadHunter опубликовали совместное исследование «Портрет российского Data Scientist» со статистикой вакансий для специалистов этой профессии в 2015−2021 годы.

Судя по цифрам, рынок переживает настоящий бум. В 2021 году количество вакансий с упоминанием специальности data scientist выросло в семь раз по сравнению с 2015 годом, а вакансий с ключевыми словами machine learning — в пять раз. В интернет-компаниях и IT дата-сайентистам предлагают медианную зарплату 145 000 руб., а в в сфере услуг для бизнеса — 170 000 руб. В последнем случае речь идёт об анализе больших массивов данных, в том числе алгоритмами машинного обучения, чтобы выявить полезные для бизнеса закономерности, которые не очевидны для человеческого мозга. На диаграмме выше показаны ключевые навыки, указанные в резюме специалистов по данным. Всего проанализировано 5500 вакансий и 8000 релевантных резюме и из общей базы 36,2 млн резюме.

Навыки

Среди ключевых навыков специалисты по Data Science указывают в резюме следующее:

• Python (74%)
• SQL (45%)
• Git (25%)
• Data Analysis (24%)
• Data Mining (22%)

Те специалисты, которые в резюме пишут о своей экспертизе в машинном обучении, также упоминают владение Linux и C++. Самые популярные языки программирования:

• Python
• C++
• Java
• C#
• JavaScript

Дефицит специалистов

Специалисты по машинному обучению в дефиците – всего три резюме на одну вакансию. У специалистов по данным ситуация чуть лучше: в среднем, шесть резюме на вакансию, рассказал представитель HeadHunter. По его словам, вакансия не считается дефицитной, если на неё приходится восемь и более резюме.

Традиционно новые профессии сначала осваивают мужчины, а за ними приходят женщины. Сейчас 81% дата-сайентистов — мужчины. Больше половины соискателей — специалисты в возрасте 25-34 лет. Интересно, что среди женщин-соискателей почти 40% — это молодые девушки в возрасте 18-24 лет. Старше 45 лет кандидатов на рынке практически нет (всего 3%).

Эксперты считают, что соискатели с большим опытом работы реже размещают свои резюме на крупных поисковых ресурсах и чаще находят работу по рекомендациям. Но и количественно их тоже меньше. Больше половины вакансий (60%) и соискателей (64%) находятся в Москве. Специалисты востребованы также в Санкт-Петербурге и Татарстане (3% и 8%).

Доля остальных регионов по специалистам не превышает 4%, а по вакансиям — 2% от общего количества. «Дата-сайентисты занимают особое положение на рынке труда в сфере IT, благодаря неизменно растущему спросу со стороны компаний-работодателей, — говорит Мария Игнатова, руководитель Службы исследований компании HeadHunter.

 — Именно поэтому они стали объектом нашего совместного с Академией больших данных MADE исследования. В нём мы постарались рассмотреть эту профессию с разных фокусов, в том числе по востребованности, навыкам, образованию, чтобы составить максимально объективный портрет российского дата-сайентиста и привлечь в эту профобласть как можно больше талантливой молодёжи.

Более того, результаты нашего анализа станут полезным референсом для корпоративных образовательных платформ, таких как Школа программистов hh.ru и Академия больших данных MADE, в подготовке специалистов на основе реальных требований и задач бизнеса». Спрос на специалистов по данным растёт в банках, торговле, телекоммуникациях.

Например, в Ozon отдел Data Science в 2021–2021 гг. расширился втрое, подтвердил руководитель направления Data Science в Ozon Ксения Бокша. В электронной коммерции анализ данных напрямую связан с прибылью, а результат применения алгоритмов можно измерить непосредственно в долларах (или рублях) сразу после внедрения с помощью A/B-тестирования.

Ozon применяет машинное обучение для системы персональных рекомендаций и при сборе заказов в логистическом центре, а аналитику данных — в закупках. Стоимость ошибки в 1% при ассортименте в 2,5 млн товарных наименований может обойтись компании в 10 млн руб., говорит Букша.

«Ведомости» также приводят примеры использования data science в других отраслях:

• Операторы связи. В «Мегафоне» анализом данных занимается около 200 человек. За два с половиной года команда выросла в несколько раз. Она занимается оптимизацией тарифов, определяет оптимальное расположение магазинов, прогнозирует товарные запасы и т. д.
• Банки. «Тинькофф» рассказал, что у них с клиентами общается чатбот, который помогает экономить до 50 млн руб. в месяц на зарплате ставших ненужными специалистов из службы поддержки. Бот самостоятельно обслуживает 30% обращений клиентов в чате и помогает операторам с остальными 70% запросов. Банк ВТБ тоже с начала года активно ищет и нанимает специалистов в области машинного обучения и аналитики данных.

Например, в Mail.ru Group такие специалисты нужны везде, где требуется обрабатывать текстовые данные, картинки, видео, заниматься синтезом и анализом речи — в почтовых и облачных сервисах, социальных сетях, играх, электронной коммерции, рассказал в комментарии «Ведомостям» вице-президент Mail.ru Group по персоналу и образовательным программам Дмитрий Смыслов. Число таких сотрудников за последние два года в компании выросло почти втрое, а за восемь месяцев 2021 г. компания наняла примерно столько же специалистов по анализу данных, сколько за весь 2021 год. Эта статистика подтверждается цифрами из исследования: действительно, в первом полугодии 2021 года спрос на специалистов по Data Science составил 65% от спроса за весь 2021 год.

Представитель Huawei тоже сказал, что за 2021 год и в особенности 2021 году потребность в специалистах по анализу данных возросла практически вдвое. В ближайшее время Huawei планирует почти вчетверо увеличить персонал российских центров исследований и разработок.

Сейчас у Huawei два российских R&D-центра: в Москве (400 человек) и Санкт-Петербурге (150 человек). До конца года Huawei планирует открыть три новых R&D-центра и нанять в них 500 инженеров. В течение ближайших пяти лет штат увеличится ещё более чем на 1000 сотрудников.

Это и понятно, ведь Huawei пытается плотно интегрироваться в российскую экономику: например, недавно стало известно, что Huawei станет поставщиком проекта российской государственной облачной платформы, рассматривая возможность выпускать серверы с российскими процессорами «Эльбрус» на российской ОС, чтобы участвовать в гостендерах как «российский производитель».

Высшее образование и курсы

У 90% специалистов по данным высшее образование. Большинство из них учились в одном из следующих вузов:

• МГТУ им.Н.Э. Баумана;
• МГУ им. М.В. Ломоносова;
• МФТИ;
• НИУ ВШЭ;
• СПбГУ;
• Финансовый университет при Правительстве РФ;
• НГУ;
• КФУ.

К этим же вузам лояльно относятся и работодатели.

43% специалистов отметили, что вдобавок получили хотя бы одно дополнительное образование. Чаще всего в резюме упоминаются онлайн-курсы по машинному обучению и анализ данных на Coursera.

Курсы нужно выбирать аккуратно. Не везде можно получить качественное образование.

На волне дефицита IT-специалистов и относительно больших зарплат предприниматели пытаются заработать на стремлении граждан получить образование. По недавнему опросу РОЦИТ, обучающие онлайн-курсы вошли в топ-3 самых востребованных у россиян интернет-сервисов после госуслуг и продажи и доставки лекарств.

Однако на отечественном рынке мало серьёзных игроков, а сомнительных тренеров и коучей появляется всё больше: «Как добросовестные, так и недобросовестные тренеры прибегают к распространённому маркетинговому инструменту — воронке продаж.

Клиентам сначала предлагают какой-то бесплатный продукт, например, PDF-книгу или участие в вебинаре, затем дешевый курс в пределах 300–500 рублей, затем основной продукт. Пользователь делает один шаг за другим, пока не дойдет до покупки. Многие называют этот способ манипуляцией, но он становится таким же привычным, как, к примеру, нативная и таргетированная реклама».

Такое мошенничество наиболее распространено в бизнес-тренингах. Всё-таки в области data science гораздо труднее продать убедительную «фальшивку». Впрочем, и здесь некоторые используют манипулятивные воронки продаж, приглашая аудиторию сначала на бесплатные вебинары, затем дешёвый курс, а уже потом предлагая основной продукт.

Корпоративные программы обучения

Чтобы восполнить дефицит кадров, многие компании открывают программы обучения для собственных сотрудников и «школы» для новых кандидатов. Они фактически сами выращивают специалистов для себя.

Например, «Вымпелком» запустил проект «Лаборатория Big Data» и готовит магистрантов в области программирования и анализа больших данных вместе с тремя крупными техническими вузами в Новосибирске, а также сотрудничает с вузами Москвы. Сотрудники «Вымпелкома» могут изучать анализ больших данных в корпоративном университете.

«Большие данные рассматриваются как важнейшее сырьё XXI века. Ископаемые и нефть были стратегическим сырьём XX века, в XXI веке, их место будет занято технологиями Big Data», — говорится на сайте обучающего центра. Ozon открыл вечерние курсы по анализу данных, на которых преподают сотрудники Ozon: в этом году принято 78 студентов.

У Samsung есть собственный научно-исследовательский центр в России. Каждый год компания организует летнюю школу AI Bootcamp по байесовским методам глубинного обучения.

Первая летняя школа была организована в 2021 году, под руководством специалистов московского Центра искусственного интеллекта Samsung студенты изучали основные аспекты построения нейросетей, познакомились с решением задач компьютерного зрения: сегментации, локализации и увеличения разрешения растровых изображений.

https://www.youtube.com/watch?v=Gi3kUvv5cuE

С этого года Samsung Research Russia начала выпуск бесплатных образовательных онлайн курсов: первый курс «Нейронные сети и компьютерное зрение» набрал за два месяца более 11 тысяч слушателей.

Ну а лидером в области обучения специалистов Big Data считается «Яндекс», где с 2007 года работает Школа анализа данных. Представители компании говорят, что в ближайшие три года она подготовит ещё около 600 экспертов в данной области.

В Школу анализа данных поступают старшекурсники, выпускники и аспиранты МГУ, МФТИ, ВШЭ, ИТМО, СПбГУ, УрФУ, НГУ и других вузов. Два года они изучают предметы, которые обычно не входят в университетские программы, хотя пользуются огромным спросом в науке и разных отраслях, где уже применяются наукоёмкие информационные технологии. Все преподаватели ШАД работают в IT-индустрии или занимаются современной наукой.

Похоже, что бум на рынке вакансий data science только начинается.

• data science
• машинное обучение
• вакансии
• зарплаты
• обучение

• 20 марта 2021 в 13:23
• 17 апреля 2021 в 14:02
• 10 апреля 2021 в 14:01
• 25 февраля 2021 в 12:52

Видео:Какие права имеет прописанный в квартире, но не собственник - Адвокат по гражданским деламСкачать

Бывший работник хочет вернуться: взять его на работу снова или нет?

По данным американской компании ExitCheck, 72 % сотрудников готовы вернуться в компанию, из которой когда-то уволились, если представится такая возможность. И почти четверть опрошенных сожалеет о принятом некогда решении уйти.

причина заключается в том, что они скучают по коллегам. Получается, что простого звонка от руководителя или знакомого по бывшей работе с призывом подумать о возвращении может быть достаточно, чтобы они действительно вернулись.

Специалисты по управлению персоналом уже давно придумали термин такому явлению, как возвращение бывших сотрудников. Они прозвали их «бумерангами» (boomerang employees). Они же часто выступают за то, чтобы бывшие сотрудники повторно нанимались на работу. Это особенно актуально для должностей, на которые не так просто найти кандидатов с подходящими компетенциями.   

Главный вопрос здесь заключается только в том, уволился ли человек по собственному желанию или его уход был инициативой работодателя. Если это первый вариант, то вам определенно стоит подумать о повторном найме. А вот второй вариант должен насторожить.

Где проявить осторожность?

Увольнение по инициативе работодателя не происходит просто так. Часто оно сопровождается одной из причин, которые четко прописаны в Трудовом кодексе. Но бывает так, что между работодателем и работником возникает личная неприязнь, которая приводит к увольнению.

Но в любом случае увольнение — событие тревожное. Во многих случаях работодатели освобождают кого-то от обязанностей, чтобы улучшить положение дел в компании, то есть прибегают к сокращению штата.  

И вот случается ситуация: в вашей компании образовалась вакансия, которая раньше была укомплектована кем-то, кого вы ранее уволили. Дадите ли вы еще одну возможность бывшему сотруднику поработать или даже не станете рассматривать его кандидатуру?

Если вы дадите бывшему сотруднику второй шанс, то рискуете:

• вызвать вопросы у остальных сотрудников

Вероятно, кто-то в коллективе будет возмущен происходящим, особенно если в офисе появится человек, с которым они работали до увольнения. Если они испытали на себе негативные результаты его работы, то они вряд ли встретят коллегу с распростертыми объятиями.

С другой стороны, сотрудник-бумеранг, возможно, был позитивным человеком и коллеги, наоборот, искренне обрадуются его появлению.

Прежде всего вы должны оценивать ситуацию в каждом конкретном случае, но при этом не забывать о возможной реакции других сотрудников.

• повторно создать потенциальные проблемы, связанные с бывшим сотрудником  

Для начала вспомните, что привело к тому, что сотрудник уволился.

Возможно, у него возникали конфликты с коллегами или руководством, он игнорировал рекомендации и постоянно допускал ошибки, регулярно опаздывал или отсутствовал на работе.

А может быть, он просто решил сменить сферу деятельности и попробовать себя у другого работодателя, но впоследствии передумал. В любом случае есть причина, объясняющая увольнение.  

Преимущества повторного найма бывших сотрудников

За последние 10 лет рынок труда очень сильно изменился. И сегодня найти хорошего специалиста не так просто, конкуренция за профессионалов усиливается. Отчасти это связано с тем, что люди работают в компании в среднем не более трех лет.

https://www.youtube.com/watch?v=PJmPBWQE8Uk

В условиях дефицита кадров компании перестраивают свое отношение к «бумерангам» и даже находят в найме бывших сотрудников определенные преимущества.

Еще шесть лет назад исследование HeadHunter показало, что порядка 88 % компаний принимают на работу бывших сотрудников. Из числа тех, которым не приходилось трудоустраивать бывших сотрудников, более половины не против повторного найма, если работник хороший специалист.

Причины, по которым компании отказываются брать на работу «бумерангов»: ненадежность, нелояльность, неэффективность.

63 % работодателей, осуществляющих повторный найм, отмечают, что «бумеранги» показывают себя в работе лучше остальных сотрудников и увольняются реже.

Особенно продвинутые западные компании создают сообщества «выпускников». В частности, Deloitte, Citigroup, JP Morgan, EY, SAP, McKinsey, DaVita поддерживают связь с бывшими сотрудниками через специализированные журналы, помогают им в расширении личных и деловых контактов и даже устраивают для них мероприятия.

Все эти компании считают, что нанимать высококвалифицированного специалиста можно сколько угодно, но важно чтобы повторный найм происходил тогда, когда в этом есть потребность и у компании, и у самого «бумеранга».

Например, компания вовлечена в сложный и интересный проект, заниматься которым сможет «бумеранг» с определенным профессиональным опытом.  

Когда не нужно нанимать бывших сотрудников?

Если сотрудник однажды уволился, всегда есть риск, что он решит уволиться снова. Когда это произойдет, у компании вновь возникнет потребность в заполнении вакансии, но при этом останется осадок. Ведь вы наверняка думали, что на этот раз будет по-другому.

Кроме этой причины, есть и другие:

• Они могут помнить старые обиды. Если коллега или руководитель, с которым у «бумеранга» были проблемы, все еще продолжает работать, маловероятно, что на этот раз они закопают топор войны. Повторная вражда может навредить команде.
• Они могут тяжело привыкать к переменам. В компании может многое измениться даже через несколько месяцев. Есть риск, что «бумеранги» будут упорно цепляться за старые процессы и противиться переменам.
• Их нельзя назвать лучшими кандидатами. Они могут быть лояльными к компании, хорошо знать процессы и свою работу, но при этом быть далеко не лучшими специалистами. Иногда работодатели неосознанно отдают предпочтение бывшему работнику.

Преимущества найма бывших сотрудников  

Плюсов в возвращении уволившихся сотрудников может быть гораздо больше, чем минусов. И большинство из них связаны с экономической выгодой для компании. Ведь известно, что и ошибки новичков, и время, затрачиваемое рекрутерами на поиск подходящих специалистов, стоят денег. Когда в компанию возвращается человек, уже знакомый с обстановкой, работодателю становится легче.

Кроме того, в найме бывших сотрудников есть и другие плюсы:

1. «Бумеранги» обладают конкурентным преимуществом, особенно если они продолжали работать в той же отрасли в других компаниях. Тогда своим возвращением они привнесут в компанию новые перспективы, интересный опыт и лучшие практики из предыдущих компаний. 
2. У них будет меньше неудач в работе. «Бумеранги» знают, что означает конкретная должность в вашей компании, понимают свой круг обязанностей.
3. Им проще адаптироваться к корпоративной культуре. Но при условии, что за время их отсутствия культура в вашей компании не менялась.
4. Второй раз их будет проще удержать. Поработав в других местах, они теперь чувствуют разницу и могут сделать определенные выводы для себя. Скорее всего, они будут еще более продуктивными и вовлеченными в работу, чем раньше.
5. Они экономят ваши деньги. Эксперты HBR утверждают, что за счет многократного сокращения усилий на обучение персонала и времени на поиск подходящего сотрудника благодаря «бумерангам» компании экономят до 50 % за найм.   

🎥 Видео

Топ-2 причины, почему сильные сотрудники увольняются | Александр ВысоцкийСкачать

⚠️ 20 000 ₽ ЗА СМЕНУ НА СКЛАДЕ WILDBERRIES?! БЫВШИЙ СОТРУДНИК О РАБОТЕ В КОМПАНИИСкачать

⚠️ «НА ОЗОНЕ КАК НА ЗОНЕ»: БЫВШИЙ РАБОТНИК OZON ОБ УСЛОВИЯХ В КОМПАНИИ ОЗОНСкачать

5 признаков того, что вам 100 нужно увольняться с работыСкачать

Когда пора уволить сотрудника и как правильно это сделать | Увольнение работника 16+Скачать

Когда можно не платить алименты? Как не платить алименты законным способом?Скачать

Возврат Бывшего на Личном Опыте! Прямой Эфир 11.12.2022год!Скачать

Бывшие МИЛЛИОНЕРЫ, Как Вы Потеряли Все Деньги?Скачать

Проактивные выплаты по больничным в 2023Скачать

Почему американцы не живут в многоэтажкахСкачать

Почему России грозит IT-катастрофа? Объясняет бывший топ-менеджер «Яндекса»Скачать

Помощь от государства закончилась | FTHBI - закрыли | SAZANOVICHСкачать

Певчих – что коррупция сделала с Россией / Pevchikh – What Corruption Has Done to RussiaСкачать

Арестович: Сценарий 3-го года войны для Украины и Запада. Сбор для военных👇Скачать

Рынок труда в России резко изменился, и это на годы - Цена Вопроса/Москва FMСкачать

История Элизабет Холмс — самой знаменитой мошенницы в Кремниевой долине / РедакцияСкачать