Истоки мифа “о вечной нехватке кадров” в IT
Итак, тема нашей сегодняшней статьи — специфика процесса найма (рекрутинга) и его неожиданная тёмная сторона.
И хотя это перевод статьи западного эксперта Майка Лукидеса (вице-президент совета по контент-стратегии O’Reilly Media, а также технический редактор многих книг издательства O’Reilly), многие его утверждения также применимы и к нашему отечественному IT-рынку, который во многом бездумно следует за западными трендами развития.
Недостаточно профессиональные соискатели?
Не так давно я заметил, как один стартап, работающий в достаточно специализированной области, выставил новую вакансию программиста. Одним из главных требований к кандидату было наличие опыта работы с их собственным API. Разумеется, это условие немало всех озадачило, но гораздо важнее то, что такое требование — характерный симптом удручающей ситуации, сложившейся на рынке труда сегодня.
С одной стороны, мы действительно имеем высокую безработицу. Но, с другой стороны, — как минимум, в области информационных технологий — рабочих вакансий хоть отбавляй. Каждый может вспомнить массу компаний, которые находятся в активном и изнуряющем всех его участников поиске специалистов, — и все они жалуются, что найти подходящих людей… ну вы сами знаете — «просто невозможно».
Я хорошо ориентируюсь лишь в айтишной сфере, а она, как известно, плохо синхронизирована с другими сферами экономики.
Действительно, в Силиконовой Долине на каждом углу бурно развивается новый стартап, и дефицит кадров кажется естественным. Но достаточно немного погуглить — и вы убедитесь, что такая проблема существует со всеми специалистами: водители, медсестры, квалифицированные рабочие для производства, учителя. Везде будет одна и та же беда: «не хватает квалифицированных кандидатов».
А может, проблема всё-таки в вакансиях?
Хорошо это или плохо, но в экономике действительно произошли структурные изменения. Некоторые специальности были вытеснены в оффшор или автоматизированы. Американские работодатели пытаются заманить специалистов обратно в тех профессиональных областях, в которых США начинает испытывать кадровый голод. Но мне не кажется, что проблемы ограничиваются только этим.
Всё чаще высказываются версии о том, что проблема с недостатком специалистов заключается не в работниках, а в работодателях. Всё больше компаний готовы брать на работу лишь такого человека, который на сто процентов удовлетворяет выставленной вакансии.
Более того — оказывается, многие наниматели действительно пользуются автоматическими отбраковывающими службами, которые, в частности, лишают кандидата возможности изложить свои доводы: ведь такое «собеседование» лишено собеседника. Есть только резюме или заполненная анкета, которая сравнивается со списком требований. Не секрет, что такие требования могут быть достаточно далеки от реальности: ведь их составляют HR-менеджеры, которые не только туманно представляют, кого они ищут, но даже не разговаривают с отбракованными кандидатами.
Я полагаю, что здесь мы имеем дело с результатом развития науки о данных — с предположением, что процесс найма на работу тоже можно автоматизировать. Не исключено, что в будущем все так и будет.
Но даже без автоматизированной обработки резюме сотрудник администрации обычно идёт по пути наименьшего сопротивления: просто сравнивает резюме со списком «требований» и отбраковывает всех подряд. А если таких резюме целая гора? Кто виноват, что соискателей так много, а поставленным требованиям не соответствует никто? Разумеется, сами кандидаты, не так ли? Но, с другой стороны, строго сопоставлять кандидатов негибким требованиям — это тоже не выход.
В последнее время появляются отчёты о том, что учебные программы, связанные с информатикой, теряют популярность среди абитуриентов. Возможно, это где-то подтверждает мнение насчет дефицита хороших разработчиков. Но дипломированные специалисты по информатике никогда не составляли абсолютного большинства программистов. В начале 80-х один мой друг (успешный программист-разработчик) сетовал, что он, пожалуй, последний человек, которому посчастливилось найти работу в IT, не имея диплома по информатике.
Тогда это опасение казалось обоснованным, но теперь, оглядываясь назад, его следует признать совершенно неверным. Я знаю множество людей, которые сделали успешную карьеру, бросив колледж, не доучившись в вузе либо окончив вуз в области, совершенно не связанной с информатикой. Я не думаю, что все они — исключения, да они и не должны ими быть.
Наилучший способ стать высококлассным разработчиком — это, пожалуй, поступить на курс из другой области, которое требует интенсивной вычислительной работы. Но если существующая ситуация с крайне специализированными вакансиями будет сохраняться и впредь, то окажется, что мой друг был прав — просто у нас в запасе оставалось еще примерно тридцать лет.
Ждём кадрового голода в сфере работы с данными!
А теперь давайте поговорим о новых областях IT, в частности, о «науке о данных» (data science). Предполагается, что в этой области вскоре будет не хватать около 1,5 миллиона менеджеров и аналитиков.
Действительно, такой дефицит, скорее всего, возникнет — и это неудивительно, если вы сразу будете отсеивать всех, у кого нет диплома по науке о данных или какого-нибудь сертификата в этой области. (Насколько мне известно, в этой области уже читается несколько курсов, но нет никаких сертификационных программ. Правда, в смежных областях — статистике и бизнес-аналитике — таких сертификационных программ сколько угодно).
Предположим, что вы — лысеющий босс со страниц комикса о Дилберте. Как известно, вы признаете компетентность потенциального работника в той области, в которой сами ничего не смыслите, только если вам предъявят диплом или сертификат — тогда вам и правда придется иметь дело с ужасающим недостатком кадров.
Но самые лучшие специалисты по науке данных — это не статистики. Они приходят из самых разных научных областей, в том числе (но не только) с физических, биологических, медицинских и метеорологических факультетов. В командах, занимающихся наукой о данных, полно физиков. Джереми Говард, главный научный сотрудник компании Kaggle, имеет научную степень по философии. Основное требование к соискателям в областях, связанных с наукой о данных (как и во многих других технологических сферах), — не подтвержденный опыт работы с ограниченным инструментарием, а любознательность, гибкость и желание учиться. А основная обязанность нанимателя — предоставить работникам те средства, которые нужны им для достижения цели.
В прошлом году на конференции Velocity Джей Парих рассказывал об «учебном лагере» Facebook, в котором молодые программисты могут быстрее «развить крейсерскую скорость» в работе. Новые сотрудники должны уметь писать работоспособный код уже на первой неделе работы. Дело даже не в том, что от них ожидают такой скорости.
Давайте немного остановимся на этом, ибо это очень важно.
В рассказе об этом учебном лагере меня более всего поразило то, что в течение шестинедельной программы (плюс ещё пару недель, если вы заняты организацией лагеря) весь лагерь работает на то, чтобы предоставить молодым людям всю необходимую помощь, чтобы они достигли успеха. В частности, наставники помогают молодым работать над базой кода, проводят ревью кода, знакомят их с корпоративной культурой Facebook, и т.д. и т.п. Ни от кого не требуется «брать с места в карьер». Нужно просто уметь разгоняться, и тогда вы получите всю необходимую помощь, чтобы у вас все получилось.
У Facebook высокие требования к соискателям, но учебный лагерь доказывает, что компания вполне осознает одну важную вещь. Дело в том, что успешный рекрутинг заключается не в том, чтобы найти идеального кандидата, а в том, что происходит, когда соискатель приходит на собеседование.
Недавно мы встретились с Натаном Милфордом, техническим директором американского отделения компании «Outbrain», у которой очень большие зарплаты и одновременно очень высокие требования к своим специалистам. Мы хорошо посидели, выпили кофе, обсудили проблемы, затронутые в этой статье, поговорили еще о синтетической биологии, о взломе «железа» и о многом другом.
И Натан сказал мне главное:
«Когда я просматриваю кандидата на вакансию, я ищу тех, кому близка наша корпоративная культура, ярких, воодушевленных людей, желающих учиться. Вот и все. Я не требую от них обширного опыта работы со всеми компонентами нашего стека. Все, кто готов учиться, научатся всему на практике»
Пожалуй, именно так мы должны подходить к рекрутингу, если мы на самом деле стремимся к прогрессу.