Резюме больше, а нанимать сложнее. Где буксует найм в ИТ
Почему сильному специалисту отказывают, а подходящий кандидат не принимает оффер? Разбираю, где расходятся ожидания кандидатов и компаний.
88% опрошенных ИТ-специалистов говорят, что искать работу стало тяжелее. Одновременно 58% нанимающих менеджеров отмечают, что найти сотрудника стало сложнее. Эти ответы взяты из исследования «Чего работодатели ждут от айтишников сегодня», которое в 2026 году провели Хабр Карьера и «Инфосистемы Джет». В опросе участвовали более 2500 ИТ-специалистов, руководителей и HR.
Больше откликов не означает больше подходящих кандидатов
На первом этапе решается, насколько опыт человека подходит под конкретную вакансию. Директор по работе с персоналом ИТ-компании «Инфосистемы Джет» Ольга Ковардакова говорит, что соискатели всё чаще откликаются на непрофильные позиции в надежде, что их рассмотрят. По её словам, первичный отказ часто связан с тем, что опыт и квалификация не соответствуют требованиям вакансии.
При этом до обсуждения опыта с человеком можно и не добраться. Автоматизированный первичный отбор назвали трудностью 60% опрошенных специалистов. В исследовании речь идёт об отсеве резюме ещё до контакта с рекрутером.
С одной стороны, рост предложения кандидатов (количества соискателей) не упрощает найм квалифицированных специалистов: для сложных позиций проблема перемещается в описание ключевых требований и проверку компетенций. Также растёт доля отказов из-за несоответствия реальных навыков и опыта, заявленных в резюме. Соискатели накручивают опыт и учатся писать резюме под ИИ-фильтры.
Моё предположение. Я допускаю, что адаптация правдивого резюме под ИИ-фильтр бывает вынужденной попыткой добраться до рекрутера. Описание реальных навыков словами из вакансии само по себе не делает опыт выдуманным.
Требования к роли шире списка технологий
В ответах о ценности сотрудника заметно, насколько по-разному стороны расставляют приоритеты. Редкую экспертизу выделяли 41% специалистов и 28% нанимающих. Сами нанимающие чаще всего выбирали человека, который выполняет много задач и стабильно справляется с объёмом работы (47%). Инициативность, ответственность и способность работать шире своей роли они тоже отмечали чаще специалистов.
Ковардакова описывает, как изменился сам отбор. По её словам, вакансий стало меньше, откликов больше, и компании получили возможность тщательнее оценивать кандидатов. Раньше они стремились быстро закрыть позиции и прежде всего проверяли готовность решать ближайшие задачи. Теперь, по её наблюдениям, внимательнее смотрят на самостоятельность, общение, работу в команде и способность непрерывно учиться. При найме под долгосрочный проект учитывают и будущие обязанности: взаимодействие со смежными подразделениями, наставничество или управление проектами.
Отказ не всегда означает, что у кандидата слабая квалификация. Иногда его опыт и навыки сильны, но не совпадают с требованиями конкретной должности.
Оффер ещё не означает готовность перейти
Даже когда опыт подходит, остаётся вопрос условий. Ковардакова называет среди причин, по которым не удаётся договориться, разницу в ожиданиях по оплате, графику и задачам.
Само участие в собеседовании ещё не означает, что кандидат решил сменить работу. Лебедева связывает осторожность кандидатов с нестабильной ситуацией. По её наблюдениям, некоторые стали чаще ходить на собеседования ради контроффера у текущего работодателя. Когда индексация заморожена, внешнее предложение может стать поводом обсудить повышение без перехода в другую компанию.
Мои выводы
Что учесть кандидатам и нанимающим
Если вы ищете работу, в резюме стоит показать, какие задачи из вакансии вы уже решали. Можно использовать формулировки из объявления, описывая свой реальный опыт. На собеседовании стоит уточнить, чего ждут помимо технических задач: придётся ли наставлять коллег, работать со смежными командами или управлять проектами. Зарплату и график тоже лучше обсудить до финальных этапов. По-моему, отказ из-за зарплаты или графика ещё не повод сомневаться в своих навыках.
Если вы нанимаете, эти ожидания стоит описать в вакансии: какие задачи нужно решать сейчас, какие обязанности могут добавиться позже и на каких условиях. Жалобы на автоматический отбор дают повод проверить несколько отклонённых резюме: есть ли в них нужный опыт. Сам опрос не показывает, ошибается ли фильтр.
Какой вариант первичного отбора резюме вы предпочли бы?
Человек принимает решение без ИИ-фильтра
ИИ даёт рекомендации, человек принимает решение
ИИ принимает решение, отказ можно пересмотреть по запросу
ИИ принимает решение без пересмотра отказов
Затрудняюсь ответить
Приходилось ли вам менять формулировки в резюме, чтобы пройти автоматический отбор? Расскажите об этом в комментариях. Если вы нанимаете, поделитесь, как проверяете решения фильтра.
