К тому моменту я уже много лет работала директором по персоналу и была уверена, что хорошо понимаю, как устроен найм.
Но однажды я не откликнулась на сильную позицию из-за требования знать сербский язык — и потеряла интересный вариант.
Через полгода на эту позицию взяли человека без сербского. Ему просто дали переводчика.
Позже я поняла неприятную вещь про найм:
На рынке труда оценивают не ваш опыт напрямую. Оценивают то, насколько система смогла правильно его «прочитать» через набор фильтров (требований к вакансии).
И сами требования в вакансии — не список объективно необходимых условий для работы.
Это набор фильтров разной значимости.
Более того: компании сами часто не знают, какие требования действительно критичны.
Многие фильтры появляются не потому, что без них нельзя выполнять работу, а потому что компания пытается снизить риск ошибки при найме.
Именно здесь и возникает проблема, которую обычно называют «ложью в резюме».
Посмотрим, как это работает на практике.
Возьмём типичную вакансию аналитика:
3+ года опыта
Python и SQL
опыт продуктовой аналитики
английский + сербский язык (к примеру)
Кандидат:
2 года 4 месяца официального опыта
ещё ~1 год через проекты, студенческую занятость
SQL — активно
Python — частично
в продуктовой аналитике участвовал, но не был владельцем
сербского языка нет
Формально кандидат не проходит. Но действительно ли он не подходит?
Проблема в том, что ни кандидат, ни часто сама компания не знают, какие требования действительно критичны.
Система сама относится к своим же требованиям по-разному:
— одни работают как жёсткие фильтры
— другие — как ориентиры
— третьи появляются просто «на всякий случай»
1. Формальный фильтр — «3+ года опыта»
Есть требования, которые система умеет проверять почти автоматически:
— возраст
— даты работы
— образование
Такие фильтры бинарны: они либо выполняются, либо нет.
Именно поэтому кандидаты чаще всего пытаются их «обходить» — особенно когда считают их слабо связанными с реальной способностью работать, а значит, несправедливыми.
Система воспринимает такую попытку как прямой обман кандидата. Пространства для интерпретации здесь почти нет — а цена риска лжи максимальна.
Но у формальных фильтров есть важный парадокс: в процессе отбора сама система может отключить какие-то из формальных фильтров. Она перестает считать их важными и отбрасывает в категорию надуманных.
2. Надуманный фильтр — «сербский язык»
Сербского языка у кандидата нет.
Парадокс: даже без него он может пройти, если компания пересмотрит требования.
Но кандидат не знает, насколько этот фильтр строг.
В такой ситуации кандидат оказывается перед выбором:
— отказаться от вакансии
— проигнорировать требование
— или попытаться обойти фильтр
В одном случае кандидат теряет возможность.
В другом — создаёт проблему (ложь), которая проявится позже.
Это разные типы риска.
В нашем кейсе кандидат не врал. Компания сама пересмотрела требование — потому что оно оказалось для неё некритичным.
Но что могло заставить систему пересмотреть формальные ограничения? Сильное резюме кандидата, например. Поговорим об этом подробнее.
3. Содержательные фильтры — навыки и глубина опыта
Есть требования, которые система не может проверить формально:
— глубину опыта
— уровень владения навыком
— масштаб задач
— степень ответственности
Эти фильтры и решают, пройдёт ли кандидат дальше.
Парадокс в том, что кандидаты чаще всего пытаются «обходить» жёсткие фильтры —
и почти не работают с содержательными, где у них действительно есть возможность для влияния.
И именно здесь сильные кандидаты чаще всего проигрывают более слабым.
Дело в том, что система не «видит» опыт напрямую.
Она видит только его описание через формулировки и ключевые слова.
И если опыт не переведён в понятный ей язык, она просто не распознаёт уровень кандидата.
Например, система по-разному считывает две формулировки:
«участвовал в анализе данных»
и
«проводил анализ пользовательского поведения, формировал гипотезы»
Факты не изменились. Изменилось описание роли и, как следствие, восприятие кандидата системой.
В какой момент такая адаптация описания превращается в искажение опыта?
Граница довольно простая: если опыт вы можете развернуть, объяснить и защитить — это интерпретация. Если нет — это уже искажение.
Придуманный навык обычно вскрывается очень быстро. А вот плохо описанный реальный навык система часто просто не распознаёт.
Многие сильные специалисты годами учатся делать работу —
но почти никогда не учатся делать свой опыт «читаемым» для системы оценки.
На практике же сильный содержательный профиль нередко приводит к тому, что система снимает часть своих формальных требований.
Именно поэтому опытный практик иногда проходит туда, где формально «не должен» был пройти.
Этот кейс показывает неприятную вещь:
Большинство кандидатов совершают одну и ту же ошибку:
пытаются «обходить» фильтры там, где пространство для манёвра минимально —
и почти не работают с тем, что действительно влияет на решение.
Если упростить, система найма работает примерно так:
Большинство кандидатов проигрывают не на формальных фильтрах.
Они проигрывают на содержательных.
Эта модель не позволяет заранее понять, какие требования компания в итоге сочтёт критичными. Вы не управляете требованиями вакансии.
Но она позволяет понять, что врать в резюме не нужно, если четко понимаешь:
какие фильтры допускают интерпретацию —
а где попытка адаптации превращается в рискованное искажение.
Когда вакансия действительно важна, главный вопрос совсем другой:
сделал ли я всё, чтобы система вообще смогла правильно «прочитать» мой опыт?
P.S. Так что же всё-таки нужно было сделать мне тогда, увидев требование про сербский язык?
Сегодня я понимаю:
мне не нужно было врать про сербский.
Но и отсеивать себя заранее — тоже.
Моя задача была другой:
показать свою ценность так, чтобы система сама захотела пересмотреть значимость сербского. А я даже не попыталась этого сделать.