Почему компании теряют деньги на найме — и как мы это чиним
Большинство компаний нанимают вслепую: по красивому резюме, по «общему впечатлению», по знакомству. Через 3–6 месяцев выясняется, что человек не понимает ни нишу, ни экономику продукта. Бюджет потрачен, время потеряно, найм начинается заново.
Сильнее всего это бьёт по ролям, где цена ошибки измеряется не зарплатой, а слитыми бюджетами и месяцами без роста: маркетологи, продакт-менеджеры, GTM-инженеры, sales-специалисты, проджекты. Теперь то же происходит и с инженерными ролями — AI изменил требования быстрее, чем рынок успел перестроиться.
Команда
В команде — тимлиды, аккаунт-менеджеры и дата-инженеры. Мы постоянно обучаем алгоритм с помощью экспертизы реальных маркетологов, продактов и GTM-специалистов: каждое экспертное интервью и каждый закрытый мэтч делают скоринг точнее.
Что такое идеальный мэтч
Идеальный мэтч — это не «сильный специалист вообще». Это измеримое совпадение контекстов: насколько среда, в которой человек уже делал результат, совпадает с вашей. Мы формализовали это совпадение через три условия:
Совпадение индустрии и бизнес-модели
Специалист из похожей ниши с похожей моделью монетизации знает каналы, аудиторию и грабли — его не нужно учить с нуля.
Трек-рекорд в растущей компании
Особый вес получают кандидаты из компаний, которые перформили несколько лет подряд: рост выручки, трафика, найма. Среда растущей компании — самый честный фильтр.
Подтверждённый измеримый результат
Не «занимался перформансом», а конкретные цифры: CAC, ROMI, retention, рост MRR.
Чтобы считать это совпадение, каждый специалист и каждая компания в базе описаны одним набором из 9 параметров — графом опыта:
- 1Ниша и индустрия
- 2Бизнес-модель
- 3Продукт
- 4Чек
- 5Аудитория и JTBD
- 6Гео
- 7Каналы и инструменты
- 8AI-стек
- 9Измеримые результаты
Алгоритм ранжирует кандидатов по комбинации совпадений, а не по одному параметру. Для B2B SaaS с длинным циклом сделки веса одни, для массового B2C — другие.
Как устроен процесс
Бриф компании
Маркетинг и продукт — это роли, где решает не общий опыт, а бэкграунд в конкретной индустрии
Алгоритм находит растущие компании из вашей ниши. Мы пишем кандидатам, которые там работали
По каждому кандидату создаем feature set:
Бриф. 30-минутный звонок: описываем вашу компанию по тем же 9 параметрам — ниша, модель, чек, аудитория, цели на 3–6 месяцев.
Сорсинг. Алгоритм мэтчит кандидатов из сообщества и внешних источников. Мы не ищем «в целом сильных» — мы ищем тех, кто уже решал вашу задачу.
Валидация. Три слоя проверки: автоматическое интервью, экспертное интервью, ревью портфолио. Плюс тестовое, отзывы и артефакты. Часто резюме — самый слабый сигнал.
Шорт-лист. Ранжированный список с комментариями: что за чек, какая аудитория, какие каналы, где опыт переносится на вашу задачу, а где нет.
Оффер. Помогаем с тестовым, переговорами и оффером — с бенчмарками рынка по зарплатам.
Где мы находим тех, кого нет на джоббордах
Джобборды показывают тех, кто уже ищет работу. Лучшие специалисты там почти не появляются — поэтому джобборды для нас лишь один источник из многих: Данные — из открытых источников и с согласия кандидата.
Джобборды
HeadHunter и профильные джобборды: базовый слой, около 20% находок.
Профессиональные сообщества
Нишевые профессиональные сообщества, где практики делятся реальными кейсами.
Хакатоны и конкурсы
Люди с доказанной способностью доводить до результата.
Конференции
Спикеры с практическими кейсами, а не теорией.
Сообщество специалистов
Поддерживаем сообщество сильных специалистов; они сами сообщают, когда открыты к предложениям.
Рекомендации
Обе стороны каждой рекомендации; плохой отзыв — данные, а не приговор.