Мы уже писали ранее, как один из job-агрегаторов сильно завышает число вакансий, дублируя одну и ту же запись с разных сайтов-источников. А еще на рынке труда соискателей меньше, чем резюме. Как так?
В большинстве случаев это связано с тем, что человек создает сразу несколько резюме, в которых меняет должность, на которую претендует (профессию).
В отличие от Германии, где список профессий утвержден законодательно, в России нет единого перечня профессий. В книге «Рынок труда в России: реально востребованные профессии», которую журналист Инна Бартош написала на основании исследований рынка труда, приводятся примеры до 10 разных (часто даже не однокоренных) наименований профессий, подразумевающих решение одной и той же задачи.
Вот и приходится современным соискателям создавать десятки одинаковых резюме, перечисляя разные возможные варианты своей профессии.
При этом job-сайты считают каждое резюме отдельно и хвастаются «большими» цифрами. Это выгодно, − позволяет поставить для работодателей высокую цену за доступ к базе, где есть выбор из миллионов соискателей.
У некоммерческих job-сайтов причина такого дублирования иная: чтобы считать не резюме, а соискателей, нужно их идентифицировать, вести учет зарегистрированных пользователей, а это обозначает сложности с хранением персональных данных. Считать резюме куда проще.
Ко всем проблем добавляются «ошибки пользователя»: неопытный пользователь, пытаясь разобраться в недружелюбной системе, способен создать до десятка абсолютно одинаковых резюме. Начатое резюме попадает в «черновики», новичок не видит его, и создает новое, затем система восстанавливает черновик и предлагает опубликовать и его тоже. Удивленный и не понимающий, что случилось, пользователь соглашается и тут же получает приглашение опубликовать еще один восстановленный черновик – и так далее, пока все много раз созданные одинаковые резюме не будут опубликованы.
Постоянно сталкиваясь с этими «множителями», мы научились составлять «уникальный отпечаток пользователя» по повторяемым параметрам (опыт работы, образование и другие данные) и отсекать повторяющиеся резюме, выясняя точное количество уникальных соискателей на рынке труда.
Эти данные мы используем в нашей цифровой модели рынка труда и в расчете глобального индекса Фраучи.
Мы в соцсетях:
www.facebook.com/groups/rutrudcom/
https://vk.com/rutrudcom
https://www.instagram.com/rutrudcom/