🔏 👸🏾 🤙🏻 Budaya Rekrutmen di Perusahaan Statistik Glassdoor Besar 👩🏿‍💻 🚣🏻 🤜🏿

Ketika saya mengerjakan sebuah buku tentang wawancara di bidang pembelajaran mesin, saya sering mendengar dari pelamar lowongan pertanyaan: berapa rasio antara jumlah wawancara pribadi dengan tawaran pekerjaan, yaitu, berapa persen orang yang diundang untuk wawancara untuk sebuah kantor, pada akhirnya, dipanggil untuk bekerja di perusahaan . Indikator lain yang membangkitkan minat di antara pelamar dan personel adalah tingkat respons terhadap penawaran, yaitu, berapa proporsi orang yang telah menerima undangan untuk bekerja di perusahaan tertentu yang menerimanya.

Tidak diragukan lagi, mempekerjakan spesialis mencatat statistik ini di setiap perusahaan tertentu, namun, sejauh yang saya tahu, tidak ada perusahaan yang menyediakan informasi seperti itu di domain publik. Saya memutuskan untuk secara kasar menghitung angka-angka ini berdasarkan set data wawancara wawancara terbesar yang saya ketahui - Glassdoor. Sebagai sumber, layanan ini jauh dari ideal karena alasan berikut:

Tidak banyak orang meninggalkan ulasan secara online
Mereka yang meninggalkan ulasan biasanya didorong oleh pengalaman yang sangat sukses atau negatif.
Mereka yang telah menerima tawaran pekerjaan lebih cenderung meninggalkan umpan balik daripada mereka yang belum menerima
Orang yang menerima tawaran lebih cenderung meninggalkan ulasan daripada orang yang tidak menerima
Kandidat junior lebih cenderung meninggalkan ulasan daripada senior

Namun demikian, saya berharap bahwa sejumlah besar data yang dianalisis agak akan mengimbangi ketidakseimbangan ini. Selain itu, jika semua ulasan sama-sama dipengaruhi oleh distorsi di atas, ini tidak akan mencegah mereka menjelaskan perbedaan antara perusahaan.

Artikel ini mengandung enam bagian:

Data - Deskripsi Kumpulan Data
Hasil wawancara - rasio jumlah wawancara pribadi dengan jumlah proposal, serta persentase respons terhadap penawaran
Metode untuk memilih pelamar - dengan cara apa calon mendapatkan wawancara di kantor. Di antara metode-metode tersebut meliputi: mencari kandidat di kampus, menerima aplikasi melalui platform online, merekrut sesuai rekomendasi, bekerja dengan agen tenaga kerja dan menggunakan sumber daya SDM internal.
Pengalaman wawancara - perusahaan mana yang meninggalkan kesan terbaik dan terburuk untuk pencari kerja.
Tingkat kesulitan wawancara adalah perusahaan mana yang memiliki tugas paling sulit.
Opini Calon tentang Perusahaan

Data

Saya menganggap hanya lowongan yang terkait dengan pemrograman, seperti pengembang perangkat lunak dan ilmuwan data, baik untuk senior dan junior (meskipun yang terakhir merupakan bagian terbesar). Informasi berikut ini diambil dari setiap ulasan:

Hasil wawancara: tidak ada tawaran pekerjaan / tawaran kerja diterima / tawaran kerja ditolak
Kesulitan: Wawancara Mudah / Wawancara Antara / Wawancara Sulit
Peringkat pengalaman: Negatif / Netral / Positif
Deskripsi: termasuk proses aplikasi, proses seleksi, tugas yang diberikan pada saat wawancara

Jika beberapa ulasan tidak memberikan informasi yang diperlukan, saya tidak memperhitungkannya. Saya berhasil mengumpulkan 15.897 ulasan terkait dengan 27 perusahaan besar, dan jumlah lowongan hanya untuk posisi yang berhubungan dengan pemrograman setidaknya 100 untuk masing-masing.Bicara secara ketat, seorang kandidat dapat meninggalkan umpan balik pada setiap tahap pemilihan, tetapi tinjauan data menunjukkan bahwa sebagian besar Ulasan ditulis setelah pertemuan pribadi, jadi dalam analisis saya akan melanjutkan dari premis bahwa ini berlaku untuk semua ulasan.

Di bawah ini saya memberikan jumlah total ulasan berdasarkan wawancara dengan perusahaan yang bersangkutan. Tampaknya, itu berbanding lurus dengan jumlah programmer yang masing-masing merekrut. Jumlah pekerjaan terbesar bagi para programmer dapat diprediksi disediakan oleh Google, Amazon, Facebook dan Microsoft. Jumlah ulasan yang relatif kecil di Apple dan Netflix dibandingkan dengan perwakilan lain dari kelompok FAANG dijelaskan oleh hal berikut:

Apple bukan perusahaan perangkat lunak.
Netflix sebenarnya bukan perusahaan besar (sekitar 6.000 karyawan - bandingkan dengan 40.000 karyawan di Facebook)

Saya memberikan uraian ulasan pekerjaan untuk posisi tertentu untuk setiap perusahaan di sini .

Hal pertama yang menarik perhatian Anda ketika Anda melihat dataset adalah bahwa peringkat wawancara sangat bervariasi tergantung pada posisi, bahkan di dalam perusahaan yang sama. Misalnya, hanya 25,4% kandidat untuk posisi ilmuwan data di Facebook yang mengalami kesulitan wawancara, tetapi di antara mereka yang mengaku sebagai pengembang perangkat lunak senior, jumlah ini naik menjadi 36,4%. Dalam nada yang sama, hanya 51% dari mereka yang diwawancarai untuk posisi pengembang perangkat lunak senior menilai pengalaman secara umum positif, sementara di antara calon insinyur data, 61% responden menikmati proses tersebut.

Persentase pelamar dengan pengalaman positif dan klaim kompleksitas tinggi untuk berbagai posting di Facebook

Alasan untuk perbedaan ini adalah bahwa proses pemilihan disusun secara berbeda untuk posting yang berbeda. Dengan demikian, petugas SDM lebih sering diundang oleh manula dengan email "dingin", dan mereka menjalin kontak dengan junior di kampus universitas. Tingkat harapan dan jalannya wawancara juga berbeda. Di beberapa perusahaan, skema yang sama dibuat untuk mempekerjakan karyawan - pendatang baru ditugaskan ke tim tertentu setelah pendaftaran. Tetapi dalam kebanyakan kasus, tim diizinkan untuk memutuskan sendiri bagaimana mereka akan mencari personil baru, yang mengarah ke penyebaran besar dalam perusahaan yang sama.

Sebelum Anda beralih ke paragraf berikutnya, saya menganggap perlu untuk memperingatkan: memperhitungkan bahwa ulasan tidak selalu objektif dan sangat beraneka ragam. Kesimpulan saya tidak menarik garis, tetapi hanya menimbulkan percakapan.

Hasil wawancara

Hal pertama yang ingin saya ketahui adalah rasio jumlah wawancara pribadi dengan jumlah penawaran (persentase wawancara diikuti oleh tawaran pekerjaan, kolom biru pada grafik), serta tingkat respons terhadap penawaran (persentase tawaran pekerjaan yang diterima oleh pelamar, kolom oranye pada grafik) ):

Seperti dapat dilihat dari grafik, 18,83% pelamar yang diundang untuk wawancara di Google diundang untuk bekerja dan 70% dari mereka yang diundang setuju. Mengingat distorsi yang saya kutip di awal, harus diasumsikan bahwa bilangan real jauh lebih rendah. Dari percakapan dengan profesional rekrutmen yang sudah dikenal, dan juga dari beberapa sumber online, saya tahu bahwa rasio jumlah wawancara dengan jumlah penawaran, yang diberikan di sini, beberapa persen lebih tinggi daripada nilai sebenarnya. Misalnya, Anda dapat beralih ke beberapa dugaan bahwa untuk Google sebenarnya terdiri dari 10 hingga 20%, dan untuk Amazon - 20% (walaupun kita tidak boleh lupa bahwa sumber informasi ini anonim dari Internet). Demikian pula, 90% adalah tingkat respons yang sama sekali tidak pernah terdengar. Menurut petugas personalia, jika Anda telah mencapai bahwa setidaknya 80% pelamar menerima tawaran Anda, Anda memiliki segalanya dalam cokelat.

Sepuluh perusahaan dengan rasio minimum jumlah wawancara dengan jumlah penawaran - semuanya adalah raksasa Internet (Yelp, Google, Facebook, Airbnb, Amazon, dll.). Juga, mereka semua memiliki reputasi untuk majikan yang pilih-pilih. Tetapi ini tidak berarti bahwa perusahaan dengan tingkat tinggi menganggap siapa pun mengerikan. Mungkin mereka lebih ketat dalam tahap awal seleksi dan hanya mengundang mereka yang sudah tahu atau yang membuat kesan yang sangat baik. Wawancara di kantor itu mahal, jadi semakin banyak tawaran dibuat untuk satu wawancara, semakin baik proses kepegawaian disederhanakan.

Ada korelasi yang sangat kuat antara rasio jumlah wawancara dengan jumlah penawaran dan tingkat respons. Jika kita mempertimbangkan semua 27 perusahaan, itu adalah 0,81. Jika kita memilih hanya perusahaan-perusahaan dengan lebih dari 300 ulasan (Apple, Uber, Amazon, Google, Microsoft, Oracle, Yelp, Cisco, IBM, Facebook), maka korelasinya masih lebih tinggi - 0,89. Dengan korelasi, maksud saya bahwa dengan peningkatan persentase wawancara terhadap penawaran, tingkat respons juga meningkat. Dan ini logis: jika pelamar dapat masuk ke perusahaan dengan persyaratan tinggi seperti Google atau Facebook, maka mereka kemungkinan besar memiliki opsi menarik lainnya yang dapat dipilih. Perusahaan pemilih juga, seperti yang Anda tahu, menawarkan kondisi yang menguntungkan - dengan demikian pelamar dapat memperkuat posisi mereka dalam negosiasi dengan pengusaha lain yang lebih menarik bagi mereka.

Metode untuk memilih pelamar

Hal berikutnya yang menarik minat saya adalah dari mana perusahaan mendapatkan kandidat. Tanpa terkecuali, petugas personalia yang berbicara dengan saya memberi tahu saya bahwa rekomendasi sangat penting. Tetapi tingkat kepentingannya bervariasi dari satu pekerjaan ke pekerjaan dan dari perusahaan ke perusahaan. Untuk manula, mereka memutuskan kasus ini lebih sering daripada junior. Ada beberapa alasan untuk ini. Pertama, junior biasanya direkomendasikan oleh pengembang pemula, yang kurang pengalaman dapat mengganggu penilaian obyektif tentang kemampuan teman-teman mereka. Kedua, manula dituntut untuk melakukan lebih banyak tugas organisasi, sehingga kualitas pribadi dan kemampuan untuk menyesuaikan diri dengan budaya perusahaan muncul.

Untuk junior, proporsi pelamar yang diundang untuk wawancara untuk rekomendasi adalah 10-20%; Uber di depan orang lain dalam hal ini - mereka memiliki angka ini hampir 30%. Jika kita berbicara tentang senior, persentasenya naik. Salesforce, Uber dan Cisco memiliki sekitar 30% dari ini per perusahaan. Jika kami menganggap bahwa jumlah total pelamar yang berasal dari rekomendasi secara signifikan lebih rendah dari jumlah mereka yang mendaftar dengan cara lain, menjadi jelas bahwa dukungan karyawan dari perusahaan sangat meningkatkan peluang.

Bagaimana perusahaan menemukan pencari kerja junior (rekomendasi - SDM - Agen - online)

Bagaimana perusahaan menemukan kandidat senior (rekomendasi - personil - agen - online)

Untuk posisi junior, universitas adalah sumber utama perekrutan. Microsoft dan Oracle menemukan lebih dari setengah responden mereka di acara-acara universitas - pameran pekerjaan, dan presentasi tentang topik-topik TI. Perusahaan dengan komponen Internet yang kuat (Google, Facebook, Airbnb) kurang mengandalkan metode ini, tetapi masih membawa mereka dari 20 hingga 30% wawancara pribadi. Ini berarti bahwa perusahaan-perusahaan IT besar sedang mengambil bagian terbesar dari upaya rekrutmen untuk menarik siswa dari daftar kecil universitas teknis populer (juga dikenal sebagai Ivy Technology League: Stanford, Universitas California di Berkeley, MIT, Institut Teknologi California, Universitas Carnegie, Universitas Toronto, Universitas Waterloo). Belakangan, mahasiswa dari universitas-universitas ini, yang menetap di salah satu perusahaan, merekomendasikan sesama mahasiswa mereka kepada majikan mereka, yang, pada gilirannya, merekomendasikan sesama mahasiswa lainnya. Maka gerakan ini terus berlanjut dalam lingkaran setan, yang mengubah perusahaan IT besar menjadi pertemuan lulusan Liga Teknologi Ivy.

Tentu saja, cukup masuk akal bagi personel untuk berfokus pada sumber yang paling menjanjikan, tetapi dari sudut pandang statistik, hal ini sangat membayangi prospek para pelamar yang tidak lulus dari universitas teknik bergengsi atau sama sekali tidak lulus dari universitas. Jika Anda salah satu dari mereka, saya dapat menyarankan diri saya untuk membuat portofolio online yang mempekerjakan para profesional tidak bisa diabaikan dan menunggu sampai mereka mulai bergegas di kaki Anda. Menulis posting yang bijaksana tentang topik teknis di blog atau artikel ilmiah Anda, ambil bagian dalam hackathon, mendaftar untuk kompetisi pemrograman dan, yang paling penting, publikasikan hasil pekerjaan Anda sehingga semua orang mengerti betapa hebatnya Anda. Dari 15 hingga 25% junior, petugas SDM menemukan secara manual, untuk manula jumlah ini berlipat ganda. Jika Anda memiliki pengalaman yang cukup, tetapi tidak memiliki keterampilan / portofolio yang diperlukan yang akan menarik perhatian petugas personalia, atau seorang teman yang bisa menyampaikan kata untuk Anda, urusan Anda buruk.

Sebagai upaya terakhir, kirimkan resume Anda dan berharap yang terbaik. Perusahaan yang paling nyaman mencoba menjangkau mereka melalui Internet adalah Twitter, Amazon, dan Airbnb; mereka memiliki sekitar setengah dari kandidat yang direkrut oleh profil online. Bagi mereka yang paling mungkin memberi tahu penawar online yang penuh harapan: "Terima kasih, selanjutnya," mereka adalah Facebook, Microsoft, dan Oracle.

Pengalaman wawancara

Semua orang mengeluh bahwa proses seleksi sangat cacat. Ini tidak sepenuhnya benar, setidaknya jika Anda yakin pelamar yang telah menerima undangan untuk wawancara. 60% dari mereka melaporkan pengalaman positif.

Rasio jumlah wawancara dengan jumlah proposal (kotak biru) dan persentase ulasan positif (kolom oranye)

Sebagai layaknya sebuah perusahaan yang dikenal dengan solusi penjualannya, Salesforce tampaknya bekerja sangat baik untuk mendapatkan harga di mata pelamar. Pelamar yang menghadiri pertemuan pribadi di kantor Salesforce kemungkinan besar puas. Perusahaan lain yang menempati peringkat pertama dalam indikator ini adalah Intel, Adobe, dan SAP. Dua perusahaan yang oleh semua indikasi tidak cenderung untuk menyenangkan kandidat mereka adalah Netflix dan Snap: dalam kasus mereka, hanya sepertiga pelamar memberikan umpan balik positif. Namun, mereka juga menempati posisi terakhir dalam jumlah tinjauan - mungkin ini disebabkan oleh bias pengambilan sampel.

Rasio jumlah wawancara dengan jumlah proposal (kolom biru) dan persentase ulasan positif (kolom oranye)

Ada korelasi yang jelas (0,75) antara rasio antara jumlah wawancara dengan jumlah proposal dan bagian dari tanggapan positif. Jika Anda ditawari pekerjaan, Anda lebih cenderung memiliki perasaan hangat dalam kaitannya dengan keseluruhan proses. Ada juga korelasi negatif antara persentase ulasan negatif dan tingkat respons terhadap tawaran pekerjaan.

Persentase penawaran yang diterima (kolom biru) dan persentase ulasan negatif (kolom oranye)

Semakin buruk pelamar rasakan selama wawancara, semakin kecil kemungkinan dia akan setuju untuk bekerja untuk perusahaan. Jika pelamar, yang ditawari pekerjaan, menganggap wawancara sebagai pengalaman positif, maka ia akan menerima tawaran dengan probabilitas sebanyak 87,5%. Jika pengalaman itu negatif, tingkat respons hanya 33,8%.

Persentase proposal yang diterima untuk umpan balik positif, netral, dan negatif.

Secara umum, lebih sulit bagi para lansia untuk menyenangkan daripada untuk junior. Para manula sering memiliki pengalaman dalam melakukan wawancara dan, karenanya, mengharapkan lebih dari majikan dalam hal ini. Ini mungkin menjelaskan mengapa Netflix gagal sangat parah. Tidak seperti perusahaan lain yang membatasi jumlah senior dalam tim hingga sepertiga, atau bahkan kurang, Netflix hanya mempekerjakan mereka. Mereka tidak memiliki pekerja magang, dan mereka bahkan tidak mempertimbangkan lulusan baru.

Persentase umpan balik positif dari junior (kolom biru) dan senior (kolom oranye)

Wawancara kesulitan

Untuk memulai, saya mengambil tingkat awal kompleksitas wawancara, yang dihitung oleh sistem Glassdoor. Menurut indikator ini, wawancara di Google dan Airbnb dianggap oleh pelamar sebagai yang paling sulit, sementara wawancara di IBM dianggap paling sederhana.

Membangun kompleksitas nyata jauh lebih sulit. Pelamar yang ditolak cenderung menganggap wawancara untuk posisi ini sebagai hal yang sulit. Korelasi antara rasio indikator penawaran-wawancara dan persentase pelamar yang merasa sulit untuk diwawancarai adalah -0,49.

Rasio jumlah wawancara dengan jumlah proposal (kolom biru) dan persentase ulasan yang menilai wawancara sulit (kolom oranye)

Opini Calon tentang Perusahaan

Bagi saya tampaknya menarik untuk membuat tag cloud untuk setiap perusahaan berdasarkan semua ulasan. Sebelumnya, saya menghapus nama dan nama geografis dari teks. Tebak kata-kata apa yang menggambarkan perusahaan mana? Keempat awan ini milik Google, Netflix, Microsoft, Amazon (dalam urutan acak). Jawabannya ada di akhir.

Amazon
Netflix
Google
Microsoft