Оценка софт-скилов на основе транскрибации интервью, кейс Яндекса. — 2 июня 2026 г. в 05:00:02.480
Оценка софт-скилов на основе транскрибации интервью, кейс Яндекса. На митапе hh был интересный кейс - пилот Яндекса про оценку софтовых навыков, точнее соответствия кандидата корпоративной культуре компании (culture fit), во время процесса отбора У ребят есть данные: Отклонение сотрудника на 1 п. п. по skill- culture fit приводит к: - 0,3-0,9 к скорости работы + 0,5-0,8 к риску увольнения сильных сотрудников в первый год + 0,5-1,5 времени выхода на продуктивность - 0,6-1,2 числу инициатив / предложений И, кажется, что было бы логично оценивать их в процессе отбора, но 60 дополнительных минут интервью для бизнеса - это: - 5-10 пунктов к общей конверсии в оффер + 10-20 % к Time-to Hire - 5-10 пунктов NPS кандидатов + 10-15 % Drop-off между этапами + 5-10 % к Cost-per-Hire + 5-15 % потерь сильных кандидатов на поздних этапах При этом работая над этой темой пришли к гипотезе, что софты остаются «между строк». Каждое интервью содержит поведенческие сигналы, т.к. в речи кандидата отражаются паттерны его поведения. В качестве решения сделали Soft Rancker - оценку навыков по текстам интервью Схема решения: Транскрипт -> Переработка -> LLM-анализ -> Скоринг -> Результат Как итог: оценка – это сумма сигналов – триггеров и антитриггеров по навыкам Из интересной обратной связи по итогам пилота на 100 интервью 15 рекрутеров: • модель хорошо выделят триггеры, и плохо анти-триггеры • психологический профиль – это лишнее • оценка по множествам навыков рекрутерам не нужна, нужно более предметно P.S. очень хочется пожелать ребятам и всем кто еще этого не сделал почитать книгу 25-летней давности «Искусство подбора персонала» Светланы Ивановой, там есть вся база