Как посмотреть вакансии на hh на карте

Опубликовано: 30.04.2024

А вы пробовали искать работу так, чтобы ее не найти? / Расскажу, как это делают через сайт hh

Здравствуйте!

За последние пару лет я в полной мере ощутила на себе нестабильность рынка труда. Я дважды попадала под неофициальное сокращение из-за финансовых проблем работодателя. И оба раза найти новое место работы оказалось непросто. Прежде поиск работы занимал у меня буквально несколько дней.

У меня есть высшее образование, большой опыт работы по специальности и хорошее портфолио. Живу я в крупном городе, где проблем с вакансиями в общем-то нет. Но что-то пошло не так. И поиск работы затянулся.

Основной ресурс, который я мониторила в поисках вакансий - сайт hh. Поделюсь с вами своим опытом. Это популярная площадка, которая работает в нескольких странах. По информации сайта - это Россия, Украина, Белоруссия, Казахстан, Узбекистан, Кыргызстан, Азербайджан и Грузия. У него есть веб-версия и мобильное приложение. Я пользовалась только вторым.

___Личный кабинет___

Вы увидите личный кабинет, где будет храниться вся ваша информация. Это резюме, ваши контакты, статистика.

Обязательно нужно создать резюме. Загрузить готовый файл не получится. Придется копировать абзацы из Word или печатать вручную. Можно иметь на сайте несколько резюме на разные смежные должности. Я так делала. Искала работу конкретно по специальности и параллельно в смежной сфере.

Советую периодически обновлять резюме (нажимать кнопку "Обновить дату"), чтобы вас чаще видели в подборке кандидатов. Находясь в активном поиске работы, я обновляла резюме каждый день.

___Как работает рассылка резюме___

Все контакты с потенциальным работодателем происходят через сайт. Ваше резюме видят в разделе кандидатов. Вы сами видите вакансии и можете реагировать на них отправляя резюме. Под своим резюме вы видите актуальные вакансии. Нажимаете на эту цифру - выпадает список. Сидите и изучайте сколько ходите.

Под числом доступных вакансий, схожих с вашим поиском, видно количество просмотров вашего резюме. Когда появляются свежие просмотры, рядом с этой цифрой появляется другое число, выделенное зеленым цветом. Это последние просмотры. Кликнете по цифре и увидите, какая компания вами интересовалась.

___Поиск вакансий___

Вы можете искать вакансии, кликая под вариантами под резюме. Можете вводить поисковые запросы на главной странице. Также можно подписаться на поиск под определенным запросам и тогда свежие вакансии будут падать вам на электронную почту.

От себя добавлю, что часто приходит совсем не то, на что вы подписывались. Многие смежные вакансии оказываются сильно притянуты и сильно разнятся с тем, что вы ищите. Допустим, вы ищите работу редактором. Вам будут предлагать работу менеджером по продажам, офис-менеджером, администратором. Это норма на hh.

___Странные звонки___

В большинстве своем на hh. обитают адекватные работодатели (что редкость). Но случаются и странные ситуации. К примеру, мне звонили, говорили, что нашли резюме на hh. ru и задавали вопросы вроде: "Для вас важна финансовая независимость?", "Хотите работать по 4 часа в день и получать по 100 тысяч рублей?", "А какую должность вы рассматриваете"? Блин, должность и прочее указаны в моем резюме. Я не понимаю, откуда берутся эти люди.

___Как узнать о приглашении на собеседование___

___Платные услуги___

На сайте hh есть куча платных услуг. Это создание за вас резюме другими людьми, какие-то тесты, автоподнятие резюме и другие имиджевые фишки. Я ими никогда не пользовалась.

___Личный опыт___

Я посетила кучу собеседований, на которые меня пригласили через hh. Но, знаете, что я заметила. Многие из компаний, где я побывала в действительности никого не ищут. То есть, открытая вакансия - это лишь формальность. Отделы кадров тянут время, чтобы эту вакансию не закрывать.

Я понимаю, что это проблема не сайта поиска работы, а отделов кадров конкретных компаний. Однако нигде я не встречала столько подобных ситуаций, как на hh.

В то же время на hh размещают вакансии большинство крупных солидных компаний. Здесь в разы меньше компаний-однодневок, чем на других сайтах.

Не могу сказать, что сайт меня полностью устраивает. Меня раздражает его странный отбор "смежных вакансий", не нравится, что нет возможности прикрепить к резюме файлы с портфолио, напрягают рассылки с лишней для меня информацией.

Пока я оцениваю сайт поиска работы hh на три звезды. Рекомендую, но с натяжкой.

У меня мама в разные моменты за последние два года пользовалась hh.ru, и я устал ей говорить – мол, зачем ты сайт постоянно открываешь, если есть приложение для твоего айфона.

Почему-то так повелось у народа, что за работой надо всегда лезть в браузер.

Делать это, конечно, можно, но не очень то и нужно. Приложение hh.ru может всё, на что способна веб-версия, и даже больше.

В мобильном формате, помимо всех возможностей самого известного российского сервиса поиска работы, вы получаете удобный «монитор» всего, что происходит с вашими резюме.

Что такое hh.ru

Если вы живёте в СНГ и вам больше 15 лет, то вопрос из подзаголовка звучит странно. Про hh.ru можно не слушать, но ни разу не слышать – невозможно.

На момент написания этих строк в базе открыты 732 778 вакансий при 47 млн резюме. Благодаря огромной популярности, hh.ru сам по себе является инструментом мониторинга ситуации с работой в стране – убедитесь в этом сами на специальной странице-карте.

Именно на hh.ru в первую очередь заходит россиянин в поиске работы или сотрудников. В общем, это сервис национальных масштабов, ставший неотъемлемой частью отечественного рынка труда.

Здесь есть вакансии на любую работу из всех сфер деятельности – будь то комбайнёр, строитель или руководитель отдела кадров. hh.ru – это не только про офисных сотрудников. И формы занятости все возможные: офисная работа, из дома, на пол-ставки и так далее. Главное, чтобы желание было, а работа найдётся.

Уже несколько лет, помимо сайта, hh.ru развивает мобильное приложение. Про него и говорим далее.

Что умеет приложение hh.ru

Мобильное приложение hh.ru – продукт, в котором есть все необходимые инструменты для поиска работы. Для соискателей ключевая функциональность сервиса была и остаётся бесплатной .

Просто скачиваете, открываете и сразу можете посмотреть, какие есть открытые вакансии. Если захотите откликнуться, то продолжаете: регистрируетесь (если аккаунта ещё нет) и создаёте резюме (если и его пока не сделали). Вообще, иметь при себе готовое резюме, независимо от текущей занятости и перспектив – дело полезное и нужное, и начать его в hh.ru особенно удобно.

◉ Резюме составлять просто, а результат эффективен. Здесь отлаженная (20 лет на рынке, как-никак) система оформления резюме, учитывающая все ключевые параметры и информацию, интересную потенциальным работодателям.

При желании, можно сделать резюме действительно быстро – например, если вакансия не требует деталей, и можно просто указать, что «нет опыта». С таким уже можно откликнуться, а потом, при необходимости, позже дописать остальные данные.

Заполнив все поля по рекомендациям, получите многократно больший шанс на отклик. Если сталкиваетесь с трудностями в процессе, за вас это платно сделает эксперт.

◉ Искусственный интеллект поможет найти работу. Создав и выложив резюме, вы начнёте видеть наиболее подходящие вакансии в верхних строчках поиска. Причём у каждого пользователя будут уникальные рекомендации вакансий.

За такую персонализацию отвечает искусственный интеллект, анонимно анализирующий активность и интересы похожих соискателей. Эта же система влияет на подборку вакансий, которые отображаются как рекомендуемые рядом с вашим резюме, в регулярных рассылках и Push-уведомлениях приложения.

В итоге первые отклики на вакансии вы отправите в компании, которые чисто статистически подходят вам больше других.

Вакансии автоматически подбираются по содержанию вашего резюме, интересах работодателей и действиям тех, чьи навыки и интересы совпадают с вашими.

◉ Вакансии можно найти в поиске. Вакансии можно найти в поиске, по карте или же в автоматически созданных подборках по местоположению – например, рядом с домом или детским садом.

Либо, раз сейчас в тренде удалённая работа, есть смысл попробовать одноимённый фильтр, он поможет найти именно такую. Найдёте его в разделе расширенных настроек поиска.

Фильтров для поиска работодателя и/или вакансии ОЧЕНЬ много.

Есть даже вебинары с разборами распространённых ошибок в резюме, а также возможность заказать персональную консультацию карьерного эксперта. Последнее поможет повысить эффективность своей «визитки» в сервисе и найти работу на условиях лучше, чем вам предлагали ранее.

В приложении есть раздел статей, а также дополнительные платные опции. Но основная функциональность бесплатна.

Проактивность везде ценится, поэтому не стоит выкладывать резюме и ждать, что работодатели заметят его сами. Возможно, вы супер-нужный сотрудник в своей сфере деятельности, но статистика неумолима: согласно тому же hh.ru, в России на одно рабочее место претендуют в среднем 6 человек.

Лучше занимайте очередь первым. Ищите, ставьте интересные предложения в Избранное. Наконец, настраивайте уведомления о появлении новых вакансий от интересующего вас работодателя и откликайтесь как можно больше и чаще.

◉ Push-уведомления о состоянии вакансии. Список опций большой: уведомления о каждом просмотре резюме, об отказах, приглашениях, добавлениях в «Избранное» и многом другом. Опция автопоиска позволяет подписаться на оповещения о новых вакансиях, соответствующих заданным параметрам.

Даже о новых статьях и вебинарах есть «пуши». Приложение также напомнит, что вам нужно дозаполнить резюме или добавить какую-то важную информацию для повышения количества откликов.

Уведомления можно тонко настроить, чтобы не пропустить важные события вокруг вашего резюме – например, приглашение на собеседование.

◉ Можно выделить своё резюме среди других кандидатов. Если времени мало, или просто ждать не хочется, можно взять что-нибудь из дополнительных, платных услуг. Например:

► автоподнятие: автоматически обновляет резюме раз в 2 часа и поднимает его вверх в поисковой выдаче у работодателей

► выделение цветом: анкета будет заметнее в списке рядом с остальными

► «Хочу у вас работать»: ваше резюме прилетит работодателю в отдельную папку, мимо которой hh.ru не даст пройти. Такой аналог «суперлайка» в Tinder.

Собрав отклики или получив одобрение на собственные запросы, с потенциальным работодателем можно кратко пообщаться перед встречей.

С приложением hh.ru вы остаётесь на прямой связи с судьбой своего резюме. Действия на смартфоне мгновенно отразятся в профиле браузерной версии сервиса. И наоборот.

Всё это проходит внутри понятного интерфейса: во вкладках разобраться легко, важные функции выведены в легкодоступные зоны экрана. Многое сделано и ради активных пользователей. Например, при создании второго и последующих резюме типовые поля будут заполнены автоматически.

Поисковая строка будет предлагать варианты ещё до ввода полного запроса. А недавно (пока только на Android) появился доступ к статистике просмотра и взаимодействия с резюме.

Где скачать

Приложение hh.ru доступно для вообще любого смартфона, не только iPhone. Не обошли стороной даже Huawei, ограниченные в доступе к Google Play:

В 2020 году по сайтам ходить всё ещё модно, поэтому браузерную версию hh.ru никто не отменял. Но мне приложение понравилось больше. Чего стоят одни уведомления о судьбе резюме – это же дико удобно, ничего никогда не пропустишь.

Так что ковид ковидом, а работа – по расписанию, даже если лежите в кровати со смартфоном в руке. Может, следующий Push изменит жизнь к лучшему?

А вы пробовали искать работу так, чтобы ее не найти? / Расскажу, как это делают через сайт hh

Здравствуйте!

___Личный кабинет___

Вы увидите личный кабинет, где будет храниться вся ваша информация. Это резюме, ваши контакты, статистика.

___Как работает рассылка резюме___

___Поиск вакансий___

___Странные звонки___

___Как узнать о приглашении на собеседование___

___Платные услуги___

___Личный опыт___

Пока я оцениваю сайт поиска работы hh на три звезды. Рекомендую, но с натяжкой.

Больше половины соискателей ничего не ищут, а создают резюме и просто ждут, когда их пригласят на собеседование или хотя бы пришлют подходящую вакансию. Когда мы думали, как для них должен выглядеть сайт по поиску работы, то поняли, что им нужна всего одна кнопка.

Делать такую систему мы начали полтора года назад — решили построить на машинном обучении алгоритм, который сам выбирал бы подходящие пользователю вакансии. Но мы очень быстро поняли: вакансии, похожие на резюме, и вакансии, на которые владельцу резюме хочется откликнуться, — далеко не одно и то же.

В этой статье я опишу, как мы сделали умный поиск — со всеми проблемами, тонкостями и компромиссами, на которые пришлось пойти.

Начали с рекомендательной системы

На hh.ru существуют рассылки с подходящими вакансиями. За них мы и взялись в первую очередь: начали с создания рекомендательной системы, которая будет приносить соискателям подходящие вакансии сама.

Чтобы разобраться в вопросе, мы сделали логирование того, какие вакансии показываются пользователям и что пользователи делают с ними дальше. Разработали систему a/b-тестов, инфраструктуру для того, чтобы с помощью машинного обучения прогнозировать вероятность отклика для пары «резюме/вакансия».

В production добавили расчёт статических признаков при индексации и последовательное применение к вакансиям для резюме нескольких фильтрующих моделей с увеличивающейся ресурсоёмкостью, а потом и модели для финального ранжирования.

Система стала приносить нам около 1,2 миллиона дополнительных откликов в месяц, а это примерно 120 тысяч приглашённых на собеседование и 20 тысяч нанятых. Отобранные рекомендательной системой вакансии приходят по почте, показываются в блоке «Рекомендуем лично вам» на главной hh.ru и в подходящих вакансиях для резюме.

Но даже сравнительно небольшое улучшение в поиске выгоднее большого в рекомендательной системе. Поэтому следующим шагом стало применение машинного обучения в поиске.

Поиск по пустому запросу

Мы начали с анализа поисковых запросов. Оказалось, что в 35% запросов пользователи, у которых есть резюме, оставляют поисковую строку пустой. Если считать и анонимные запросы, то количество пустых поисковых запросов достигает 50%.

Для случаев, когда у пользователя есть резюме, мы решили применить рекомендательную систему: заменить ранг по текстовому соответствию на ранг от рекомендательной системы. Это не требовало больших изменений и получилось сделать довольно быстро.

Использование ранга от рекомендательной системы дало несколько тысяч дополнительных откликов в сутки. Но эффект был меньше ожидаемого. Так как пользователи просматривают в среднем только первые полторы страницы выдачи, то в больших городах изменения касались, по сути, только премиальных вакансий. Система показывала вверху подходящие «Премиумы», а потом неподходящие, даже если были более подходящие вакансии типа «Стандарт», «Стандарт+» и бесплатные.

Поэтому мы решили попробовать сделать так, чтобы вакансии разделялись на две группы: сначала шли «Премиумы», «Стандарт+» и «Стандарт», и бесплатные, для которых прогнозируемая вероятность отклика больше определённого значения, а потом в таком же порядке все остальные.

Так как нам обязательно было нужно, чтобы текущие вакансии для наших клиентов-работодателей не стали работать хуже, то мы очень тщательно подошли к этим изменениям, даже эксперимент на 5% подкрепили расчётами и обоснованиями. В результате мы сделали эксперимент и увидели прирост откликов для всех типов вакансий.

Производительность системы

До того, как применять модели, нужно посчитать по резюме и по вакансии признаки, а потом — парные для их сочетания. В рекомендательной системе, нагрузка на которую была не столь высока, статические признаки для вакансий уже считались при их индексации и клались в специальный индекс, а резюме и парные считались в момент обработки запроса.

Так как мы понимали, что при включении поиска по пустому запросу нагрузка на поисковую систему вырастет примерно в 6 раз, нам потребовалось кешировать признаки для резюме. Сначала мы попробовали считать признаки для резюме и класть их в Cassandra. Но добиться нужной производительности от неё не получилось. Поэтому всё решилось таблицей в PostgreSQL.

Что пришлось добавить, чтобы добиться от системы нужной производительности:

Пересчёт кеша при изменении признаков. Для пользователей, которые не обновляли резюме и не заходили на сайт больше двух лет, кеш не считается, а рассылка рекомендуемых вакансий идёт по текстовому соответствию. Если вам приходят так себе подходящие вакансии, дело может быть в этом: нужно просто обновить резюме.
Мы заметили, что если каждый сервер с базовым поиском будет продолжать заниматься индексацией всех объектов для индексов, которые у него есть (вакансий, резюме, компаний) по отдельности, то заказанных серверов нам не хватит. Поэтому мы переделали систему индексации вакансий и резюме с «каждый базовый сам себе мастер» на «главный мастер — запасной мастер — базовые поиски, забирающие сегменты индексов», где индексацией занимаются только мастера, с оптимизацией и последовательным перекачиванием всей базы каждую ночь (по московскому времени), чтобы уменьшить объём индексов.
Сделали failfast — быстрый ответ http 500 на базовых поисках, если при обработке запроса возникла ошибка. С машинным обучением время ответа в некоторых случаях сильно увеличивается, и вместо накаливания таких запросов в очереди базовый поиск выдаёт среднему метапоиску быстрый ответ http 500, после чего средний метапоиск успевает сделать повторный запрос и в большинстве случаев выдать пользователю результаты. После этого мы сделали speculative retry: если от базового поиска нет ответа более чем 2/3 таймаута, то средний метапоиск заранее обращается к другому базовому поиску.

Потоки данных в системе:

красными стрелками, (1) – (15) — контур ответа на поисковый запрос, запускается автоматически при каждом поисковом запросе;
синими стрелками, (16) – (24) — контур индексации, запускается автоматически при изменении вакансий, резюме, компаний;
зелёными стрелками, (25) – (33) — контур машинного обучения, запускается вручную при каждом изменении моделей (изменения в лингвистике, векторизации, признаках, целевых функциях, моделях, просто повторное обучение моделей по более актуальным данным);
фиолетовыми стрелками (34) – (36) — контур расчёта метрик в A/B-тестах и бизнес-метрик (запускается автоматически, раз в сутки).

Кроме использования новых серверов, это также дало возможность переживать внезапный выход из строя 20% кластера без видимых для пользователей эффектов.

Упрощённо, с точки зрения слоёв архитектуры и экземпляров компонентов в них, система устроена так:

Описанная выше балансировка работает между средними метапоисками (meta) и базовыми поисками (basesearch).

Одновременно с этим мы, не переставая, дорабатывали рекомендательную систему. Включили признаки по текстовым взаимодействиям, грейдированную целевую функцию, признаки по «сырым» svd-векторам по текстам, метапризнаки по линейной регрессии над tf/idf-векторами. Было и ещё одно улучшение: мы повторили выгрузку, очистку и объединение исходных данных для машинного обучения из логов и базы и сделали так, что её можно было запустить одной командой.

Поиск по непустому запросу: машинное обучение

Почти одновременно мы начали делать поиск по непустому запросу.

Сначала мы попробовали применять к вакансиям со словами из поискового запроса, которые выдаёт Lucene, фильтры и ранжирование от рекомендательной системы. Это не дало статистически значимых улучшений. Поэтому мы сделали специальную выгрузку «запрос — резюме — вакансия — действие» и научили две модели:

линейную: используется для того, чтобы быстро и с малой ресурсоёмкостью отделять подходящие вакансии от неподходящих и грубо ранжировать неподходящие;
XGBoost: используется, чтобы более точно ранжировать подходящие.

Мы повторно использовали признаки из рекомендательной системы: статические (вычисляемые до выполнения запроса), текстовые, числовые и категориальные, а также динамические, которые считаются при обработке запроса. Добавили к обычным признакам признаки, сравнивающие тексты с учётом текстовых взаимодействий.

Схематически работу машинного обучения можно изобразить так:

При расчёте рекомендованных вакансий и обработке поисковых запросов выполняется только зелёная часть, при изменении моделей (изменениях в лингвистике, векторизации, признаках, целевых функциях, моделях, просто повторном обучении моделей по более актуальным данным) — и зелёная, и синяя.

Так как признаков много и код для их расчёта при обучении моделей и при обработке запросов нужно было добавлять в разные места, это занимало долгое время и приводило к ошибкам. Поэтому мы решили сделать для них framework, feature group. Сделать этот framework удобно получилось не с первого раза, это даже немного увеличило сроки проекта.

Мы сделали измерение качества моделей, выбрав локальные метрики ndcg и map, на все объёмы, @10, @20, с помощью kfold по пользователям и time-based-валидации. И действительно, если без time-based-валидации увеличение сложности моделей (например, количества деревьев) показывало улучшение локальных метрик, то с ним стало видно, что при этом происходит переобучение (overfitting), что позволило подобрать нам разумные гиперпараметры.

Сначала мы попробовали учить линейную модель для прогнозирования вероятности отклика для отдельных сочетаний «запрос — резюме — вакансия», но оказалось, что результат в a/b-тестах лучше, когда линейная модель сравнивает вероятности для двух вакансий. В такой конфигурации некоторые эксперименты уже давали статистически значимые положительные результаты. Но всё равно меньше ожидаемого.

Мы добавили отдельные пороги для подходящих обычных вакансий, подходящих рекламных вакансий ClickMe, для расчёта ранжирования xgboost моделью, а также для количества деревьев из ансамбля, которые нужно считать в production. Мы понимали, что на проверку всех вариантов не хватит времени, поэтому взяли наиболее высокочастотные запросы, их переформулировки, и для соискателей с типичным резюме по соответствующим профессиям проверили качество выдачи с разными настройками, разметив вакансии.

Чтобы разметить, какие вакансии для них хорошо подходят, какие средне, а какие не очень, пришлось довольно глубоко изучить специфику профессий. Времени оставалось совсем мало, поэтому выкатили на большинство пользователей настройки, которые при разметке показали лучше всего, и ещё несколько вариантов на 5%, оставив без машинного обучения только контрольный сплит.

Оказалось, что размечали не зря, вариант, включенный на большинство пользователей, действительно показал себя лучше всего!

Новый интерфейс и реклама

Пользователи обычно не очень хорошо замечают изменения в ранжировании — чтобы сделать заметный запуск, нужно изменить интерфейс. В этих изменениях сильно проявляется отрицательный эффект новизны, улучшения должны быть очень сильными, чтобы его победить. Например, нужно сделать первый экран гораздо более полезным. Мы сделали новый графический дизайн, в котором место сверху по горизонтали и справа по вертикали не занимала реклама.

К рекламе можно относиться по-разному, но она даёт HeadHunter существенную часть прибыли. Чтобы меньше делиться этой прибылью с другими рекламными сетями, HeadHunter сделал свою сеть — ClickMe. Рекламу, которая в ней есть, можно разделить на рекламу вакансий и невакансий. В новом дизайне с помощью тех же технологий и моделей, которые используются в поисковой и рекомендательной системе, мы стали показывать вместо верхнего блока рекламы несколько подходящих рекламируемых вакансий.

Изменения в дизайне мы делали очень небольшими частями, чтобы запускать эксперименты и вовремя понять, если что-то, что мы делаем, вызывает отрицательный эффект.

В заключение

Мы всё ещё измеряем эффект от запуска умного поиска, но видно, что в первую неделю после запуска успешность поисковых сессий соискателей достигла исторического максимума. Это был один из самых быстрых и спокойных проектов по запуску систем такого класса — по крайней мере, в моём опыте работы. Во многом благодаря самой лучшей команде.

К сожалению, нельзя сделать поисковую систему раз и навсегда так, чтобы она отлично искала то, что постоянно меняется, а сама была совершенно неизменной. Поэтому мы продолжаем улучшать поиск на HeadHunter, чтобы пользователям становилось лучше. Кроме того, в HeadHunter есть ещё очень много областей, в которых будет полезно применить ML, поисковые технологии, а также метрики и a/b-тесты.

Если умеете в поисковые технологии, машинное обучение и работать руками — присоединяйтесь. Мы нанимаем, смотрите наши вакансии.

На 4 мая 2021 в базе ведущего в России сайта по поиску работы hh.ru зарегистрировано более 51 061 000 соискателей. Только с 1 марта по 1 мая 2021 прирост составил 993 677 резюме (почти 1 млн. за 2 месяца!). Конкуренция за лучшие вакансии между соискателями ужесточается!

При этом, сама платформа, на которой создан сайт hh.ru, по нашему мнению, уже не справляется c систематизацией такого огромного количества зарегистрированных соискателей. Тоже самое можно сказать и про другие сайты по поиску работы.

Объем вакансий тоже растет, но найти работу на hh.ru становится все труднее и труднее. Самые актуальные и интересные вакансии очень быстро оказываются в самом низу списка, т.к. первыми показываются, в первую очередь, вакансии тарифов "Премиум" или "Стандарт плюс".

На hh.ru вы видите только половину вакансий

Когда Вы ищите вакансии на каком-либо сайте по поиску работы, включая hh.ru, примите во внимание, что Вы видите примерно половину реально существующих вакансий! Но на другие неопубликованные вакансии, рекрутеры и hr-специалисты ищут соискателей на этих же сайтах поиска работы. Поможем составить такое резюме, которое будет соответствовать критериям:
1) интересующих вас вакансий;
2) критериям поиска соискателей, которыми пользуются рекрутеры и работодатели.
Составим правильное резюме, которое поможет Вам найти те самые скрытые вакансии, которые не опубликованы в открытом доступе. Увеличим просмотры и отклики работодателей.

Вакансии не публикуются по разным причинам. Например, некоторые компании-прямые работодатели не хотят "светиться" на сайте поиска работы, поэтому предпочитают купить доступ к контактам резюме на hh.ru и непублично искать новых сотрудников. Рекрутеры кадровых агентств устают от нерелевантных откликов соискателей, поэтому тоже покупают доступ к контактам соискателей, отбирают их и предлагают работу только тем, которых посчитали (в меру своего опыта) подходящими для клиента.

Трудности поиска соискателей

Структура специализаций внутри профобластей на hh.ru уже не помогает работодателю, при поиске соискателей на работу, четко разделять огромные массивы резюме на последующие специализации по специальностям, т.к. внутри специализаций, в отдельно взятых городах-миллионниках (особенно в г. Москве) уже скопились десятки тысяч соискателей. А их уже необходимо классифицировать на следующие категории, но платформа сайта hh.ru не позволяет этого сделать. При этом у Хедхантера самые высокие цены на размещение вакансий и покупку контактов соискателей среди других сайтов по поиску работы.

Из-за огромной базы соискателей, работодатели (70% из них – это рекрутеры и hr-специалисты) в момент поиска резюме:
1) либо бегло просматривают большое количество резюме (см. наше видео);

Как рекрутеры делают просмотры на hh.ru.

2) либо придумывают сложные поисковые запросы, чтобы выцепить из огромного количества всего несколько подходящих соискателей (см. картинку). Повезет ли Вам и найдут ли Вас на hh.ru, во многом зависит от опыта рекрутеров и от качества составленного резюме (наличия в нем нужных ключевых слов ).

Как рекрутеры ищут соискателей на hh.ru.

Пример, как рекрутеры ищут резюме на hh.ru.

Даже если Вы сами нашли подходящую вакансию (требованиям которой полностью соответствуете) и сделали на нее отклик, это еще не значит, что работодатель сможет увидеть, заметить и понять из резюме, что Вы отвечаете всем требованиям вакансии. Например по простой причине: на вакансию поступило очень много откликов соискателей (на 1 вакансию в г. Москве может приходить до 500 откликов ), а ваше резюме не зацепило глаз и его просто проглядели.

Почему заказать резюме лучше у рекрутеров

Для рекрутера резюме кандидата на вакансию - это продукт, который продается клиенту-работодателю. Поэтому они очень заинтересованы в том, чтобы резюме было правильно составлено и в нем были указаны необходимые для работодателя сведения и компетенции. Для него очень важно, чтобы клиент заинтересовался предложенным на рассмотрение кандидатом и пригласил его на собеседование.

Желанным для рекрутера результатом собеседования является прием на работу кандидата и получение кадровым агентством от компании-клиента гонорара за оказанные услуги по подбору кандидата. С годами у рекрутеров формируется мастерство в составлении резюме. Опыт составления под реальные запросы компаний-работодателей, с необходимой структурой, содержанием, детализацией и без "воды".

Читайте также: