Время найма навыка
Время найма навыка Придумал новую метрику. У каждой вакансии есть требования — навыки, которыми должен владеть кандидат. Я взял в качестве элемента анализа не вакансию, а именно навык: разложил вакансии на отдельные навыки и посчитал сроки закрытия вакансий по каждому из них. Получилась красивая картина: насколько быстро компания "закрывает" разные навыки. Те, кто интересуется skill-based подходом, думаю, оценят. Пример. HR-аналитик (Excel, SQL, Python) закрывается за 40 дней. Бизнес-аналитик (Excel, SQL) — 20 дней. Разработчик (SQL, Python, C#) — 90 дней. Тогда среднее время найма навыка • Excel = (40 + 20) / 2 = 30 дней • SQL = (40 + 20 + 90) / 3 = 50 дней • Python = (40 + 90) / 2 = 65 дней • C# = 90 дней Алгоритм сложней, пример показывает саму логику Какая от этого польза? Для рекрутера. Сразу видно, какие навыки закрываются быстро, а какие постоянно тормозят подбор. Вместо ощущения "рынок тяжелый" появляется конкретный список дефицитных компетенций. Для руководителя. Можно понять, какие требования действительно делают поиск кандидатов долгим. Иногда одна технология увеличивает срок закрытия вакансии на несколько недель. Для обучения. Если определенный навык стабильно закрывается долго, возможно, дешевле и быстрее развивать его внутри компании, чем искать готовых специалистов на рынке. Это про потребности в обучении. Для HR-аналитики. Появляется возможность строить рейтинг самых дефицитных навыков компании, отслеживать, как он меняется со временем, и оценивать эффект от обучения или изменения требований к вакансиям. По сути, мы перестаем измерять скорость закрытия вакансий и начинаем измерять скорость доступа компании к конкретным навыкам. А это уже совсем другой уровень анализа. Это уже не метрика вакансий, а метрика ликвидности навыков. Чем быстрее закрываются вакансии с определенным навыком, тем выше его "ликвидность" на рынке труда. И наоборот: длительный срок закрытия может говорить о реальном дефиците специалистов с этой компетенцией. Мы в телеге | Наш канал в VK ПыСы. На диаграмме даны реальные данные одной компании - я чуть поправил цифры (это в месяцах) - и да, это за период 2023-2026 Как считаете, будет востребована метрика?