Lucky hunter

Как найти Machine Learning тимлида в IT-компанию
за месяц? Кейс


Совсем недавно мы в Lucky Hunter закрыли редкую позицию на должность Machine Learning Team Leader в одну IT-компанию из Москвы. Сложностей было довольно много: от специфики проекта до самой позиции и ее "экзотичности" на рынке IT.

Несмотря на это, уже через месяц после начала поиска, кандидат, найденный нашим IT-рекрутером Катериной Ильющенко, принял оффер и успешно вышел на работу в компанию клиента. Поэтапно рассказываем, как всего за месяц нам удалось закрыть такую непростую вакансию.
Катерина Ильющенко, IT-рекрутер
Lucky Hunter

Задача

В июне 2021 года в Lucky Hunter обратилась одна российская IT-компания. Главный продукт компании - онлайн-кинотеатр классического формата. Желая создать новый, непохожий на другие продукты сервис, основатель хотел найти такого специалиста, который сможет с нуля создать архитектуру, перестроить алгоритмы под новый формат продукта.

Условия работы, предлагаемые нашим заказчиком, были релевантны рынку. Это:
1
рыночная заработная плата
2
возможность удаленной работы (или по желанию микс удаленки и офиса)
3
стандартные бонусы в сфере IT (ДМС, компенсация обучения)
Клиент также не включал тестовое
задание в этапы собеседований, организовав
всего два этапа отбора.

Сложности

Все же, несмотря на то, что вакансия соответствовала требованиям рынка, задачу нельзя отнести к ряду простых, и вот почему:
Заказчик больше ориентировался на задачи бизнеса
Наш клиент был больше сосредоточен на целях бизнеса и не имел достаточно глубоких технических знаний. Поэтому, чтобы определить конечные пожелания заказчика и грамотно презентовать специфику проекта перед кандидатами, мы совместно с заказчиком формировали цели продукта, требования и будущие задачи кандидата.
Продукт создавался с нуля
В команде пока что не было ни одного разработчика, а значит, писать алгоритмические модели и строить архитектуру на первых порах потребуется тимлиду.
Больше количество IT-специалистов, занимающих должность тимлида в компании, зачастую стремятся по большей части управлять командой, не прибегая к самостоятельной разработке. Найти тимлида, готового вернуться к разработке, весьма непросто, и это значительно сузило пул подходящих специалистов.
Клиент искал специалиста со специфическим стеком технологий
Помимо классических в Machine Learning языков, таких как: Java, С++ и Python, кандидат должен был знать Ruby (или быть готовым его освоить). Это сочетание навыков является довольно редким на рынке IT.
Machine Learning тимлид - редкая на российском рынке позиция
Специалистов, работающих в сфере машинного обучения, в целом, не так много относительно других IT-профессий. Специалистов, работающих в ML долгие годы и имеющих навык управления командой - еще меньше.

Как мы закрыли вакансию?

Профиль кандидата
Для того, чтобы закрыть вакансию и найти подходящего специалиста, в первую очередь, мы определили профиль кандидата. Это специалист, обладающий хорошим бэкграундом, который заинтересован не столько в работе на руководящих должностях, сколько в создании крутых, прорывных продуктов.
Кроме того, желательно, чтобы территориально наш кандидат находился в Москве. Мы не ограничивались одним городом поиска, но все же делали акцент именно на Москве, поскольку ключевые фигуры и руководители из других IT-отделов компании находились в Москве. Понимая, что найм специалиста из Москвы облегчит коммуникации и создаст условия для продуктивной работы, мы сконцентрировались на этом городе.
Мотивация
Прорабатывая способы мотивации кандидатов, мы решили делать акцент на уникальности продукта и возможности создать новый, полезный сервис с нуля. Нам было важно донести мысль, что кандидат сможет полноценно влиять на архитектуру проекта, собирать команду "под себя" и, что также важно, работать в компании, которая уже зарекомендовала себя на рынке, давно "перешагнув" этап стартапа.

Результат

Уже через несколько недель поиска нам удалось найти двух подходящих кандидатов. Оба кандидата успешно прошли все этапы собеседований и получили от клиента оффер. В результате один кандидат принял предложение о работе и успешно вышел на работу в компанию заказчика.
Несмотря на то, что найденный кандидат изначально не был заинтересован в смене работы, он "загорелся" идеей создания уникального на российском рынке продукта, отказавшись, таким образом от текущей работы в пользу компании нашего клиента.
Всего мы взяли в работу 42 резюме специалистов, провели интервью с тремя кандидатами, двум из которых наш клиент в результате выставил оффер.
Статистика по ML тимлидам
На первый взгляд может показаться, что 42 кандидата - это немного, ведь грамотный IT-рекрутер способен обрабатывать сотни резюме в день. Что ж, на деле это не всегда так. В силу специфики позиции и требований к специалисту, у нас был весьма ограниченный пул подходящих кандидатов.
Кроме того, мы очень внимательно просматривали каждое резюме, создавая уникальное письмо, заточенное под интересы каждого
конкретного кандидата.
Именно точечный поиск, внимание к портфолио специалистов и умение корректировать способы мотивации в зависимости от бэкграунда человека - то, что привело нас к успеху и позволило быстро закрыть такую непростую вакансию.

Несколько ключевых факторов успеха

Точечный поиск
Рекрутеры Lucky Hunter всегда работают прицельно, отбирая только самых подходящих кандидатов. Вместе с тем, конкретно в этой истории точечный отбор кандидатов был дополнен созданием уникального предложения для каждого специалиста, пристальным изучением не только резюме, но и личной информации о кандидатах и все для того, чтобы на 100% попасть в цель.
Гибкость клиента
Несмотря на то, что наш заказчик был далек от IT-сферы, он прислушивался к нашим рекомендациям, был готов корректировать рекрутинговые процессы в соответствии с требованиями рынка.
Профессионализм Lucky Hunter
Благодаря нашему глубокому знанию сферы IT, мы смогли сориентировать нашего клиента в желаниях относительно целей будущего продукта. Это позволило нам точно определиться с профилем кандидата, понять, как нужно мотивировать специалистов и в результате успешно закрыть вакансию.
Если у вас редкая и сложная IT-вакансия, которую вы долго не можете закрыть - не сомневайтесь. Наша команда поможет вам найти идеального кандидата и успешно закрыть вакансию. Предоставляем резюме первых отобранных специалистов уже через 4 дня!
Получите исследование рынка IT!
Close
Оставьте email, и мы пришлем ссылку на трендовое исследование рынка IT.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.

СВЯЖИТЕСЬ С LUCKY HUNTER

Мы доступны по телефону и почте.
+7-981-770-88-68
tatiana@luckyhunter.io
Наб.реки Карповки д.5 корп.22 Лит.А , офис 307

Новые статьи

Узнайте, как находить крутых IT-талантов и не только:)