Борис Вольфсон, HeadHunter: Наработки конкурентов — по большому счёту игрушки или маркетинговые поделки

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Крупные российские компании начинают активно использовать ИИ для подбора персонала, хотя пока только на стартовые позиции и под присмотром HR-менеджеров. Например, недавно о подобном проекте объявил «Вымпелком». Компания HeadHunter достаточно давно использует машинное обучение в своем бизнесе, и об этом опыте, а также о новых акционерах компании и точках роста на HR-рынке «Роем!» поговорил с директором по развитию Борисом Вольфсоном и руководителем направления анализа данных Леонидом Кулигиным. 

Вольфсон, Кулигин, HeadHunter

Кулигин слева, Вольфсон справа

Недавно HeadHunter запустил проект ранжирования откликов соискателей на основе машинного обучения, давайте поговорим о проекте: зачем он был задуман, как это устроено, как реализовано, какая технология использовалась и откуда она взялась?

Борис Вольфсон (БВ): Мы к этому проекту шли достаточно долго с точки зрения технологий и бизнеса. С одной стороны мы уже несколько лет экспериментируем с технологиями машинного обучения. У нас были внутренние проекты, например, некоторое время назад мы научились по резюме определять навыки кандидата: это не полнотекстовый поиск, а именно машинное обучение, которое позволило почти в два раза увеличить заполняемость навыков в наших резюме. Постепенно мы дозрели технологически до такой задачи как ранжирование откликов соискателей на базе машинного обучения.

С точки зрения бизнеса мы к этой задаче мы пришли с немного другой стороны. Наша стратегия подразумевает отход от модели чистого сорсинга (источника кандидатов), мы продвигаем наши сервисы в глубину воронки подбора. Один из этапов, который относится к рекрутингу это так называемый скрининг резюме (стартовый просмотр с целью отсеять очевидно неподходящих кандидатов - Roem.ru). Можно сказать, что мы реализовали скрининг откликов соискателей на машинном обучении, если говорить HR-языком. Выглядит это так: у нас есть вакансия, на вакансию получены отклики и HR или руководитель, который подбирает, если мы говорим про небольшие компании, тратят достаточно большое количество времени на скрининг-резюме. HR cмотрит отклики, понимает, какие резюме подходят на вакансию, которую он разместил. Часть откликнувшихся в итоге получает отказ, часть соискателей проходит на следующий этап подбора. А наша новая функциональность экономит время, которое тратится на такую деятельность. Теперь можно просто зайти на странице откликов на вакансию, нажать одну кнопку и получить отклики соискателей, отсортированные по принципу наибольшего соответствия вакансии. Фактически с точки зрения интерфейса мы добавили одну кнопку-переключатель, но под капотом на самом деле происходит определенная магия.

Леонид Кулигин (ЛК): Немного добавлю зачем мы это делали. Здесь еще вторая составляющая есть. Про то, что в итоге это все увеличивает счастье пользователей, которые ищут работу. Это случайны процесс в каком-то смысле и не факт, что соискатели вообще откликаются на самое лучшее для них предложение - то есть находят самые подходящие места и устраиваются туда работать. Например, важен не только размер зарплаты, но и при одинаковом размере зарплаты возможность не ехать час на метро, а меньше, для Москвы это важно. Кажется, что движение в направлении рекомендательных систем разного рода - это такая очень клевая штука, которой приятно заниматься, потому что в конечном счете это не только помогает деньги зарабатывать, но и помогает людям находить более подходящую работу.

Можете рассказать совсем просто про то как это внутри устроено, потому что есть определенные вещи, которые представляются в поиске вакансии или кандидатов: размер зарплаты, удаленность от центра, отрасль? Кажется, что этого достаточно, чтобы понять, что тебе нужно, это не работает получается?

БВ: Работает, но процесс может быть еще эффективнее. Алгоритм, который вы описали, - это первый шаг в воронке подбора. Мы же пытаемся оптимизировать не только первый, но и второй шаг - работу с откликами. Если говорить просто, то мы умеем сортировать отклики по релевантности. Мы смотрим резюме и по нескольким сотням критериев понимаем с помощью машинного обучения, насколько оно подходит к вакансии. Таким образом, у нас вверх поднимаются отклики кандидатов, которых компания вероятнее всего пригласит на собеседование. Самый простой пример - сравнение зарплатных ожиданий в резюме и вилка зарплаты в вакансии. Также мы сравниваем тексты вакансии и резюме, но это не простое сравнение. Грубо говоря, мы не сравниваем сколько есть одинаковых слов, а стараемся понять, насколько слова совпадают по смыслу.

ЛК: Здесь нет никакого rocket science, задача довольно стандартная Вакансии и резюме - это, в первую очередь, текст, но помимо текста, действительно, есть набор некоторых атрибутов - зарплата, график работы, местоположение работника и компании, и так далее. Есть такие данные, которые по отдельности значат мало, но в совокупности дают полную картину. Например, в тексте вакансии написано «требование «техническое образование». Никто ведь не пишет в резюме «у меня техническое образование», люди пишут, не знаю, «МГТУ им. Баумана, факультет энергомашиностроения». И тем не менее, можно понять, что это близкие вещи. Другой пример - длина резюме. Допустим, для рабочей профессии короткое резюме - это нормально, но для PR-менеджера длинное резюме будет лучше. Для новостного редактора может быть важным словарный запас и количество ошибок в тексте. И дальше, складывая все эти мелкие факторы, мы умеем предсказывать, что человека именно с таким резюме пригласят с высокой степенью вероятности на собеседование на данную вакансию.

И сколько таких факторов?

ЛК: Потребуются некоторые объяснения. Например, есть такой термин «понижение размерности». Исходный текст можно представить очень длинным вектором, то есть это тысячи факторов, в вашей терминологии. Но дальше есть механизм позволяющий для конкретной задачи выделить некоторые хитрых комбинаций исходных факторов, которые были бы определяющими. Они особым образом «сжимаются» и на выходе получается существенно меньшее число показателей. Сейчас у нас в финальной версии модели более трех сотен факторов - как простых, так и полученных вот таким хитрым способом.

БВ: Я добавлю, что это большая инвестиция в продукт. Это абсолютно бесплатно и для соискателей, и для работодателей. Хотя для работодателей, конечно, есть серьёзный экономический эффект. Им становится намного легче найти лучших людей и получается быстрее закрыть позицию.

ЛК: Вообще это это только первая версия, которая оказалась такой хорошей, что уехала в продакшн на всех пользователе. Но нет предела совершенству, и мы уже знаем, как это нужно улучшать. Кроме того, довольно очевидно, что эту же рекомендательную технологию можно разворачивать в другую сторону, и персонализировать поиск вакансий для соискателя, или же поиск резюме для работодателя.

Можно оценить инвестиции в этот проект?

БВ: У нас повысилось использование серверных мощностей, которые нужны для проведения этих сложных вычислений. Но, конечно, важнее всего были инвестиции в команду, которая это всё сделала. При этом, повторюсь, мы не зарабатываем на этом напрямую. Речь идёт скорее о повышении лояльности клиентов.

Что думаете о продаже своих технологических наработок на сторону?

БВ: Мы это ни в каком виде не рассматриваем, поскольку ранжирование откликов часть нашего основного продукта. Если мы будем продавать свои технологии, то нам не удастся получить такой форы перед конкурентами с точки зрения продукта. Мы анализировали, насколько трудно будет воспроизвести эту фичу, если её соберутся делать конкуренты. Получилось, что повторить это очень сложно. Потому что это не просто технологии, а технологии плюс данные, количество и качество, которых у нас уникально.

На рынке есть такое поверье, что многие технические специалисты не попадают в компанию из-за кадровика, потому что программист не может хорошо ответить на вопрос «Кем вы себя видите через пять лет?». Эта система не будет ещё один барьер ставить?

ЛК: Смеётся.

БВ: Что касается айтишников, то это один из самых простых случаев. Эйчару нужно только пробрифить непосредственного руководителя и посмотреть, правильно ли составлена вакансия. Программисты обычно очень скрупулёзно подходят к составлению резюме. В итоге нужно только вывесить вакансию утром, а вечером автоматически отсортировать отклики и пригласить несколько лучших специалистов на собеседование.

Если говорить о вашем бизнесе в целом, что у вас изменилось со сменой акционера?

БВ: Не секрет, что мы нашим акционером является инвестиционный фонд «Эльбрус Капитал», поэтому они в первую очередь заинтересованы в повышении нашей стоимости. Эта заинтересованность в значительном росте стоимости компании как актива, и отсюда вытекает их готовность к значительным инвестициям в развитие компании - и в маркетинг, и ресурсы для разработки, и в создание новых продуктов и сервисов. Например, первая за долгое время рекламная кампания по федеральному телевидению явилась одним из следствий смены акционера.

Насколько перспективной вам кажется тема HR-ботов?

БВ: Мы смотрели наработки конкурентов. По большому счёту они представляют собой игрушки или маркетинговые поделки. У нас есть и свои наработки, ими пользуются порядка тысячи человек. Мы не видим в этом активный канал рекрутинговой воронки на данный момент, хотя в будущем он может быть перспективным. Но есть большое «но» - мобильным пользователям тяжело управляться с существующими интерфейсами. То есть сейчас все эти боты - просто прощупывание почвы, но мобильные интерфейсы для поиска работы возможно будут двигаться в этом направлении.

Был проект HRSpace, который позиционировался как конкурент PRUFFI. Сейчас можно уже оценить, насколько он был успешен?

БВ: Я как раз со стороны топ-менеджмента занимаюсь тем, что называется альтернативным наймом - то есть это не найм не через джоб-борды, а различные другие варианты.

Мы считаем, что проект взлетел. У нас более ста заявок - за несколько месяцев мы фактически обошли всех конкурентов. Не знаю, насколько PRUFFI сейчас активен, но из российских конкурентов мы смотрели на JungleJobs - хотя они работают только с верхним сегментом, а у нас ограничений таких нет. Максимальная заявка у нас была на 160 000 рублей, а минимальное ограничение сервиса - 10 000 рублей. Мы работаем со всеми уровнями сотрудников.

Ещё стоит заметить, что у нас почти восемьсот рекрутеров в регионах и столице, поэтому здесь не идёт речь о том, что только топовые московские компании могут воспользоваться этим сервисом.

Вы начали подтягивать в качестве резюме профили из «ВКонтакте». Это оправдало себя?

БВ: Здесь мы сделали два продукта. Первый - это проверка профиля кандидата в соцсетях. Аналогичный сервис через год-полтора запустили конкуренты. Этот сервис нужен для того, чтобы рекрутер мог посмотреть, какой человек в жизни - нет ли у него каких-то сомнительных фотографий или увлечений. При этом мы проводили опрос, и выяснилось, что где-то три четверти рекрутеров это делали так или иначе самостоятельно.

Второй сервис - мы добавили в выдачу профили из соцсетей. То есть если вы настроите фильтры и начнёте искать резюме, то, когда они кончатся, в выдаче пойдут профили из соцсетей. По моим подсчётам это увеличило поисковую выдачу на 10%-15%. Но мы не просто наполняли базу всеми доступными профилями, а выбирали только открытые профили с достаточной информацией для резюме - должно быть образование или опыт работы.

HeadHunter создаёт впечатление игрока топового рынка. А вы где видите своё место?

БВ: У нас есть стратегия, которую мы называем Full Solution, то есть мы стараемся покрыть все сегменты потребностей HR-департамента в подборе. У нас есть отдельные проекты для синих воротничков и для рядового персонала. И в принципе эта стратегия себя оправдала. Сейчас наша экономика уже оттаивает, но за предыдущие кризисные годы мы видели, что люди начинают экономить на всех сервисах найма, а оставляют только один - HeadHunter. Это наша оценка, она основывается на количестве вакансий и обратной связи от клиентов.

В какой степени сейчас интернет является заменой классического хедхантинга? Например, на hh.ru регулярно можно увидеть вакансии топ-менеджеров, что-то типа «заместитель Грефа», но насколько интернет здесь эффективный канал поиска?

БВ: У нас такие вакансии появляются, но, насколько показывает практика, обычно используется несколько каналов для закрытия топовых позиций, в том числе подбор с помощью executive search-агентств и найм, что называется, по знакомству. Целенаправленных исследований на эту тему мы не проводили, но если судить по зарплатам, то топовых вакансий у нас достаточно много.

Какие вы видите точки роста для рекрутинговых порталов? Например, Захаров (SuperJob) говорит, что госсектор - это больше прибыльное непаханое поле.

БВ: Мы видим точки роста в регионах, которые немного отстают от столиц, если смотреть на проникновение Интернет-рекрутинга. Что касается госкомпаний, то мы с ними, безусловно, работаем. Многие из них являются нашими клиентами уже достаточно давно. С некоторыми государственными органами мы делаем совместные проекты - например, уже больше года у нас идет большой проект с Минздравом, в рамках которого государственные медучреждения могут бесплатно размещать вакансии на hh.ru.

Еще мы видим наши точки роста в увеличение портфеля наших сервисов - анализ зарплат, исследования рынка, психометрические тесты, оценка талантов. Это всё может использоваться не только в рекрутинге, но и в других HR-процессах.

Также очень хорошо растет сегмент мелкого бизнеса, а мы в свою очередь стараемся упрощать наш продукт и улучшать интерфейс, чтобы непрофессиональным рекрутерам было удобней и комфортней потреблять наши услуги.

Как смотрите на возможность выхода крупного зарубежного игрока на российский рекрутинговый онлайн-рынок? Могут ли они сильно повлиять на передел рынка?

БВ: В России есть сильные локальные игроки, - во главе с HeadHunter, - которые хорошо удовлетворяют спрос на услуги Интернет-рекрутинга, поэтому иностранным игрокам зайти на наш рынок сложно. В качестве примера можно привести сворачивание бизнеса Monster в России. Из относительно успешных могу выделить только Indeed, правда в этом году они фактически прекратили свой рост по трафику, а каких-то значительных историй успеха в реальных продажах я привести не могу, т.е. клиенты не видят в них канала для привлечения соискателей.

Еще замечу, что у нас в стране много административных барьеров, например, в виде особенностей ведения бухгалтерии и так далее - западным компаниям очень тяжело у нас. Есть и определенные законодательные ограничения, так что грандиозных переворотов мы не ожидаем, но готовы к ним.

Если говорить о конкуренции в целом, то могу сказать, что в ближайшие несколько лет тяжело придётся нашим традиционным конкурентам - джоб-сайтам Superjob, Rabota.ru, Job.ru и региональным джоб-сайтам. Так как нарастает конкуренция со стороны Avito (с их трафиком из ТВ и портальным трафиком с других вертикалей) и Zarplata.ru (с трафиком с городских порталов). Они отъедают у традиционных джоб-сайтов аудиторию и понемногу начинают забирать рекрутинговые бюджеты, но на себе мы слабо это чувствуем, скорее тоже принимаем участие в разделе пирога.

Но в чём принципиальная разница между вами и Superjob, например?

БВ: Принципиальная разница есть в каждом разрезе. Например, с точки зрения продукта они сейчас сконцентрировались на сорсинге. Мы наоборот растём вширь и предлагаем дополнительные продукты для рекрутинга: мы стараемся автоматизировать HR-процессы и сделать их «умным», удовлетворив потребности клиентов.

С точки зрения аудитории, она у нас самая большая среди job-сайтов, отрыв достигает двух раз от ближайшего конкурента, даже если брать только Россию, а не все страны, в которых мы работаем. Вторым важным фактором является то, что мы начали работать с телевизионной аудиторией, которой вообще нет классических job-сайтов, которые используют для привлечения трафика практически исключительно Интернет-каналы. До некоторых пор эта аудитория была только у Avito, теперь она есть и нас.

Что касается, Avito - это наш сегодняшний конкурент за аудиторию и будущий конкурент за бюджеты. Но у них есть две проблемы сейчас: низкокачественный контент в вакансиях и неэффективность для работодателей. С первой проблемой они борются, например, отменяют бесплатные вакансии, в которых много мусора. Моё личное мнение - это часть стратегии, сначала набрать много контента, а потом стараться преобразовать количество в качество. По второй проблеме - мы смотрели воронки у десятков компаний-клиентов и по откликам на Avito отставание пусть и не такое большое, но по принятым сотрудникам - драматическое. Я объясняю это, тем что достаточно большая часть аудитории у них кросспортальная: эти посетители не особо заинтересованы в поиске работы, поэтому они могут генерировать максимум просмотры, а не отклики и тем более реальные трудоустройства. Мы понимаем, что эти проблемы они будут активно решать, но в первую очередь это отъест рынок как раз у классических job-сайтов.


Источник: roem.ru

Комментарии: