यहां बताया गया है कि कैसे एक तकनीकी कंपनी भर्ती और भर्ती विविधता को बढ़ाने के लिए डेटा का उपयोग करती है

ट्रे.आईओ के प्रतिभा प्रमुख के रूप में, माइकल कीरन ने एक संरचित, डेटा-संचालित भर्ती प्रक्रिया के कार्यान्वयन का नेतृत्व किया, जिससे कम-कोड स्वचालन कंपनी को कर्मचारी विविधता बढ़ाने में मदद मिली।

कीरन ने कहा, "नियुक्ति संबंधी निर्णय लेने के लिए डेटा का उपयोग करना आवश्यक है, लेकिन निश्चित रूप से आसान नहीं है।"

विविध टीमों और कार्यस्थलों के लिए प्रयास करना न केवल सही काम है। यह नवाचार और वित्तीय प्रदर्शन को भी बढ़ा सकता है। डेटा सपोर्ट करता है वह दावा. और चरण एक, के अनुसार तेज़ कंपनी, "विभिन्न उम्मीदवारों को सक्रिय रूप से भर्ती करना है।"

यदि आपको एक अनुस्मारक की आवश्यकता है - तो काम पर रखना मायने रखता है।

"जब किसी कर्मचारी को काम पर रखने और भुगतान करने में शामिल कुल लागत पर विचार किया जाता है, तो उस व्यक्ति को बनाए रखने की लागत, और फिर संभावित क्षमता को ध्यान में रखा जाता है उन्हें बदलने की लागत, यह स्पष्ट है कि हमें अपने प्रत्येक नियुक्ति निर्णय को कंपनी के लिए छह-अंकीय खरीदारी के रूप में लेना चाहिए," कीरन कहा। "जैसा कि हम किसी उत्पाद या सेवा के मामले में करते हैं, निर्णय वस्तुनिष्ठ तर्क और डेटा के आधार पर किया जाना चाहिए।"

कीरन और ट्रे.आईओ स्ट्रक्चर्ड हायरिंग नामक एक पद्धति का उपयोग करते हैं।

"उच्च स्तर पर," कीरन ने कहा, "संरचित नियुक्ति बिल्कुल वैसी ही है जैसी लगती है। इसका सीधा सा अर्थ है एक स्पष्ट, सुसंगत और संरचित नियुक्ति प्रक्रिया बनाना और प्रत्येक भूमिका के लिए वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन मानदंड स्थापित करना।"

ZDNet के साथ हाल ही में बातचीत में, कीरन ने इस बारे में बात की:

• कंपनी नियुक्ति के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग कैसे और क्यों करती है
• डेटा के उपयोग से प्रतिभा को आकर्षित करने और बनाए रखने की कंपनी की क्षमता में कैसे सुधार हुआ
• अन्य कंपनियाँ Tre.io के अनुभव से क्या सीख सकती हैं

नीचे हमारा ईमेल साक्षात्कार है। इसे संक्षिप्त एवं संपादित किया गया है।

नियुक्ति के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण अपनाने से पहले कंपनी क्या कर रही थी?

माइकल कीरन: इस दृष्टिकोण को लागू करने से पहले, हम वही कर रहे थे जो दुनिया भर में अधिकांश कंपनियां करती हैं, जो प्राथमिकता है जिन कंपनियों की हम प्रशंसा करते हैं उनके पिछले अनुभव, नियुक्ति टीम के साथ समग्र गतिशीलता पर अनुक्रमण, और निर्णय के समय "उपयोग"। हमारी आंत।"

मेरा अब भी मानना ​​है कि उन कारकों के लिए काफी जगह है, क्योंकि वे उम्मीदवार और नियोक्ता के बीच संभावित मेल के बारे में बहुत वास्तविक जानकारी प्रदान करते हैं। लेकिन केवल बायोडेटा पर आराम कर रहे हैं, टीम की गतिशीलता, और उस व्यक्ति के साथ "बीयर पीना" कितना आनंददायक होगा, यह एक फिसलन भरी ढलान है।

समय के साथ, यह प्रवेश में बाधाएं पैदा करता है, सजातीय टीमों को जन्म देता है और अंततः, कमरे में परिप्रेक्ष्य की कमी के कारण कंपनियों को समस्या-समाधान में नुकसान देता है। इस कारण से, हम वस्तुनिष्ठ डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं और अपनी मानवीय प्रवृत्तियों की भरपाई करते हैं।

क्या डेटा-संचालित दृष्टिकोण भर्ती प्रक्रिया में विस्तारित होता है?

एमके: हम निश्चित रूप से अपने भर्ती प्रयासों में डेटा का उपयोग करते हैं, लेकिन मैं हमारे द्वारा एकत्र किए गए डेटा की तुलना करूंगा एक कंपनी द्वारा एकत्र किए जाने वाले डेटा खरीद की तुलना में भर्ती फ़नल एक मांग-उत्पादन मशीन से अधिक है खरीदने का निर्णय.

पिछले कुछ वर्षों में, नियुक्तियाँ विशेष रूप से प्रतिस्पर्धी रही हैं। अधिकांश नियोक्ताओं ने कर्मचारी अनुभव को प्राथमिकता देने की दिशा में एक महत्वपूर्ण बदलाव किया है।

एक ऐसी संस्कृति और मिशन का निर्माण करना जिसका हिस्सा लोग बनना चाहें और एक संलग्न कार्यबल न हो लंबे विभेदक - वे टेबल स्टेक हैं, और बहुत सारी कंपनियां उन्हें असाधारण रूप से करती हैं कुंआ। उम्मीदवारों के पास विकल्प हैं!

सबसे प्रतिभाशाली लोगों को आकर्षित करने और उनमें रुचि लेने के लिए, हम अपनी आउटबाउंड गति और इनबाउंड प्रतिक्रिया पर लगातार काम करते रहते हैं - हमेशा एक विश्व स्तरीय उम्मीदवार अनुभव का प्रयास करते हुए। हम लगातार "निर्माण > माप > सीखें" लूप में रहते हैं, हमेशा यह समझने की कोशिश करते हैं कि कौन से दृष्टिकोण काम कर रहे हैं और क्या सुधार किया जा सकता है।

आप किन डेटा बिंदुओं पर विचार करते हैं और किन को बाहर रखा गया है?

एमके: साक्षात्कार प्रक्रिया में, हम वस्तुनिष्ठ मानदंडों को प्राथमिकता देने के लिए कड़ी मेहनत करते हैं। कुछ भूमिकाओं में, कुछ सॉफ्ट स्किल्स का मूल्यांकन व्यक्तिपरक रूप से किया जा सकता है। इन आकलनों और राय को स्पष्ट डेटा में बदलना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। इन्हें बोतलबंद करना सबसे कठिन होता है और इसी वजह से हमारा असली काम यहीं आता है।

हमारी भर्ती टीम नियुक्ति प्रबंधकों के साथ काम करने में काफी समय बिताती है ताकि यह समझ सके कि हम इस नए कर्मचारी के साथ किन समस्याओं का समाधान करना चाहते हैं। आमतौर पर, उन वार्तालापों के माध्यम से, हम बेहतर ढंग से समझ सकते हैं कि सॉफ्ट स्किल लक्षण और अन्य व्यक्तिपरक मानदंड इतने महत्वपूर्ण क्यों हो सकते हैं।

उस समझ के साथ, हम किसी उम्मीदवार का मूल्यांकन करने के लिए प्रश्न, परीक्षण और अन्य वस्तुनिष्ठ तरीके डिज़ाइन कर सकते हैं नियुक्ति करने वाले प्रबंधक को उनकी व्यक्तिगत प्रवृत्ति पर भरोसा किए बिना वे उत्तर दें जो वे तलाश रहे हैं फ़ैसला।

इस समस्या से निपटने में मदद करना आम तौर पर महान भर्ती प्रबंधकों के लिए एक राहत की बात है। यदि हम मापने में कुछ कठिन काम कर सकते हैं और उन्हें एक रूपरेखा दे सकते हैं जिसका उपयोग वे उत्कृष्ट निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं, तो वे बेहतर नियुक्तियाँ करेंगे और मजबूत टीमों का नेतृत्व करेंगे।

साथ ही, इस तरह की प्रक्रिया और प्रणाली आपकी नियुक्ति टीम जितनी ही अच्छी होती है। जब वे खरीदारी करते हैं और प्रक्रिया के प्रति प्रतिबद्ध होते हैं, वस्तुनिष्ठ निर्णय लेने के लिए प्रतिबद्ध होते हैं, और संरचित नियुक्ति के लिए प्रतिबद्ध होते हैं किसी निर्णय का लाभ उठाने के लिए डेटा नंबर एक संकेतक है, आपके पास एक सफल संरचित नियुक्ति होगी तंत्र।

आपके पास टीमों को काम पर रखने के मामले में आउटलेयर हो सकते हैं जो वस्तुनिष्ठ भर्ती में विरोध करते हैं या खरीदने से इनकार भी करते हैं। इन स्थितियों में, न केवल इससे तुरंत निपटना महत्वपूर्ण है, बल्कि यह समझने की कोशिश करना भी महत्वपूर्ण है कि प्रतिरोध क्यों मौजूद है।

अचेतन पूर्वाग्रह, असंगत साक्षात्कार प्रश्न, या आंतरिक निर्णयों को उजागर करने की आपकी क्षमता इन आउटलेर्स के साथ सबसे अधिक होगी।

डेटा अंतिम नियुक्ति निर्णयों को कितना प्रभावित करता है?

एमके: एक आदर्श दुनिया में, हम उम्मीदवारों का साक्षात्कार लेंगे और हमारे पास एक एल्गोरिदम - या एक तरह की मशीन होगी - जो त्रुटि के शून्य प्रतिशत मार्जिन के साथ हमारे लिए सभी भर्ती निर्णय लेगी। वास्तव में, लोग निर्णय लेते हैं, और वे लोग और उनकी भावनाएँ परिणाम पर भारी प्रभाव डालती हैं।

नियुक्ति का अंतिम निर्णय नियुक्ति प्रबंधक द्वारा किया जाता है। मेरा मानना ​​है कि सर्वश्रेष्ठ नियुक्ति प्रबंधक इस निर्णय तक पहुंचने के लिए समीक्षा प्रक्रिया में एकत्र किए गए प्रत्येक और सभी डेटा बिंदुओं का उपयोग करते हैं। वे निष्पक्ष रूप से विश्लेषण करते हैं, सफल होने की क्षमता को ध्यान में रखते हैं, और निश्चित रूप से उन पूर्वाग्रहों के बारे में जानते हैं जो वे या उनकी टीम मूल्यांकन में ला सकते हैं - जिसमें उनके विश्लेषण में शामिल पूर्वाग्रह भी शामिल हैं।

अंततः, सर्वश्रेष्ठ नियुक्ति प्रबंधक नियुक्ति प्रक्रिया को एक विशेषाधिकार, एक जिम्मेदारी और संगठन के लिए एक प्रमुख निर्णय के रूप में देखते हैं। जो लोग वास्तव में नियुक्ति को इस तरह से देखते हैं वे निर्णय लेने के लिए वस्तुनिष्ठ डेटा का स्वागत करते हैं।

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देखना: कंप्यूटर विज्ञान में नैतिक दुविधाएँ: आपको इसकी परवाह क्यों करनी चाहिए?

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भर्ती के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण ने विविधता में सुधार कैसे किया है?

एमके: हमारा डेटा-संचालित दृष्टिकोण उद्देश्यपूर्ण होने और भर्ती प्रक्रिया से पूर्वाग्रह को सक्रिय रूप से हटाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। टीमों को और अधिक विविध बनाना - उनकी पृष्ठभूमि और पिछले अनुभवों से लेकर उनके कौशल, शिक्षा आदि तक अधिक।

हमारे भर्ती दृष्टिकोण के साथ, हम कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के उम्मीदवारों में क्षमता देखते हैं जिन्हें कभी-कभी अधिक व्यक्तिपरक कारणों से अनदेखा कर दिया जाता है, जैसे कि वे स्कूल कहाँ गए थे।

हमारे मानव संसाधन और प्रतिभा विभाग अवचेतन पूर्वाग्रह, साक्षात्कारकर्ता प्रशिक्षण और गैर-उत्पीड़न जैसे विषयों को कवर करने के लिए सामान्य कर्मचारियों और प्रबंधन के लिए नियमित रूप से आंतरिक प्रशिक्षण सत्र आयोजित करते हैं।

भर्ती प्रक्रिया के दौरान विविध उम्मीदवारों के लिए समानता सुनिश्चित करने के लिए, हमने एक संवर्धित भी लागू किया है लेखन मंच जो यह सुनिश्चित करने के लिए नौकरी विवरणों को स्कैन करता है कि हमारी भाषा बिना समानता की ओर उन्मुख है अवचेतन पूर्वाग्रह.

कंपनियां ट्रे.आईओ द्वारा सीखी गई अंतर्दृष्टि का उपयोग कैसे कर सकती हैं?

एमके: जबकि बायोडाटा और पिछले अनुभव मूल्यांकन में शामिल करने और किसी के बारे में एक आकर्षक कहानी प्रदान करने के लिए बहुत अच्छे हैं, वे वास्तव में केवल इस बात का सबूत हैं कि किसी ने अतीत में क्या किया है। … 

क्षमता का मानचित्रण करने का एक बहुत ही सरल और व्यावहारिक तरीका यह है कि किसी उम्मीदवार के प्रक्षेप पथ को 1-10 के पैमाने पर एक लाइन ग्राफ़ पर रखा जाए। वे आज कहां हैं यह महत्वपूर्ण है, लेकिन 12 महीनों में वे कहां होंगे यह सबसे महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, क्या आप किसी ऐसे व्यक्ति को काम पर रखेंगे जो आज आठ साल का है और समय के साथ आठ साल का रहेगा या किसी ऐसे व्यक्ति को काम पर रखेगा जो आज सात साल का है लेकिन एक साल में नौ साल का हो जाएगा?

अक्सर, उस सात का अनुभव प्रोफ़ाइल अवसर की कमी पर आधारित होता है। यदि आप वह कंपनी और नेता हैं जो उन्हें वह अवसर देता है, तो आप स्वयं एक मिशनरी हैं।

जैसे-जैसे अधिक कंपनियां इसे पहचानना शुरू करती हैं, वे कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के व्यक्तियों को करियर बनाने, आर्थिक चक्र तोड़ने और वास्तव में जीवन को प्रभावित करने में मदद कर सकती हैं।

अपनी स्वयं की डेटा-संचालित, वस्तुनिष्ठ नियुक्ति प्रक्रिया को लागू करने के लिए, कंपनियों को पहले यह मूल्यांकन करना होगा कि वे एक कंपनी के रूप में कौन हैं, जिसमें स्पष्ट रूप से शामिल हैं उनकी संस्कृति और मूल मूल्यों को परिभाषित करना - और फिर प्रत्येक भूमिका में सफल होने के लिए आवश्यक विशिष्ट मानदंडों को परिभाषित करना और परिभाषित करना कंपनी।

किसी भी परिवर्तन प्रबंधन की तरह, संरचित नियुक्ति को लागू करना तीन चरणों में हो सकता है।

सबसे पहले, यह पूछकर और उत्तर देकर विश्वास बनाएँ, "हम ऐसा क्यों कर रहे हैं?" दूसरा, स्पष्टता पैदा करें. ऐसा करने की अपेक्षाएँ और परिणाम क्या हैं? तीसरा, परिणाम निष्पादित करें और आगे बढ़ाएं। …

यह सुनिश्चित करना कि टीमें विविध हों और बाधाओं को तोड़ना संगठनों को अपनी खुद की एक प्रभावशाली विरासत छोड़ने की अनुमति देता है जो शीर्ष प्रतिभा को आकर्षित करने और बनाए रखने में मदद करता है।