Возвращаюсь к опыту Google (по ссылке статьи, где рассказывается про опыт компании).
Видео анализ здесь
Недавно у Ласло Бок (Laszlo Bock, SVP of People Operations at Google) вышла книга Work rules!, в которой он раскрывает многие секреты hr- аналитики.
В одном из интервью Ласло Бок рассказал, как hr-служба оценила прогностичную ценность интервью специалистов компании при подборе. Процедура проста по логике: на входе интервьюер фиксирует свой прогноз успешности кандидата, а спустя какое то время кандидат уже сотрудник эту успешность демонстрирует / не демонстрирует.
И таким образом можно выявить прогностичную точность отдельно взятого интервьюера.
Картинка ниже показывает результаты такого анализа. В компании выбран 86 % уровень точности как достаточный.
По оси X - количество интервью, проведенное конкретным интервьюером
По оси Y - точность прогноза по интервью.
Группа C - основная группа интервьюеров, которые не достигают необходимого уровня прогнозной точности в 86 %
Группа B - те, кто провели недостаточно интервью, чтобы судить об их уровне прогностичной точности (запоминайте: в Google определяют объем проведенных интервью для определения валидности в 50 единиц)
Группа A - группа интервьюеров, чья прогностичная точность высока. И в этой группе один специалист.
Каждое последующее интервью дает лишь 1 % точности, поэтому проводить их нет смысла.
Видео анализ здесь
Недавно у Ласло Бок (Laszlo Bock, SVP of People Operations at Google) вышла книга Work rules!, в которой он раскрывает многие секреты hr- аналитики.
В одном из интервью Ласло Бок рассказал, как hr-служба оценила прогностичную ценность интервью специалистов компании при подборе. Процедура проста по логике: на входе интервьюер фиксирует свой прогноз успешности кандидата, а спустя какое то время кандидат уже сотрудник эту успешность демонстрирует / не демонстрирует.
И таким образом можно выявить прогностичную точность отдельно взятого интервьюера.
Картинка ниже показывает результаты такого анализа. В компании выбран 86 % уровень точности как достаточный.
По оси X - количество интервью, проведенное конкретным интервьюером
По оси Y - точность прогноза по интервью.
Группа C - основная группа интервьюеров, которые не достигают необходимого уровня прогнозной точности в 86 %
Группа B - те, кто провели недостаточно интервью, чтобы судить об их уровне прогностичной точности (запоминайте: в Google определяют объем проведенных интервью для определения валидности в 50 единиц)
Группа A - группа интервьюеров, чья прогностичная точность высока. И в этой группе один специалист.
На закуску
Цитата из книгиWhen it comes to finding the best people, there’s no such thing as too many interviews, right? Thankfully, for all parties involved, that’s actually not the case. After studying candidates and their outcomes at Google, we discovered that you could tell with 86% confidence whether or not someone should be hired after four interviews by averaging their interview scores. We only gained 1% of additional confidence with each added interview, making them a waste of both the candidate and the interviewer’s time. We also discovered that with the exception of one engineer in a highly specific role, no single interviewer, no matter how experienced, was more accurate than four interviewers combined. So the next time you’re thinking about bringing a candidate back in for one more round of conversations with the team, think about whether that’s really necessary. You might already have all the info you need!Если вкратце, то в Google посчитали, что 4 интервью - это максимум, что необходимо для определения уровня кандидата. Оценки экспертов усредняют. В этом случае достигается необходимый уровень точности в 86 %.
Каждое последующее интервью дает лишь 1 % точности, поэтому проводить их нет смысла.
Комментариев нет:
Отправить комментарий