우리가 이야기하는 모든 창업자는 화이트보드에서 같은 그림을 그립니다. 신청, 검진, 인터뷰, 제안 네 개의 상자, 각각의 상자 사이에 화살이 있습니다. 화이트보드는 사람들이 어떤 일을 한다고 생각하는지에 대해 거짓말을 하지 않습니다. 또한, 그 작업이 실제로 언제 중단되는지 결코 보여주지 않습니다. 10개 스타트업 고용의 9개 중, 그 단점은 검출되고 있고, 거의 없습니다.
이 에세이는 왜 스크리닝이 결과를 제어하는 유일한 단계이며, 왜 표준 지원자 추적 시스템이 스크리닝을 제외한 모든 것을 최적화하고, 5인 팀에서 인재가 있는 시리즈 C 회사를 이길 수 있도록 무엇을 바꿀 수 있는지에 관한 것입니다.
고용 함선은 4개의 상자가 아닙니다
영입 함선은 화이트보드에서 대칭적인 모양입니다. 실제적으로는 대칭적이지 않습니다. 한 단계가 거의 모든 하류 매트릭을 결정합니다. 당신이 스크리닝을 통과시키는 사람이면 당신이 인터뷰하는 수영장입니다. 당신이 인터뷰하는 사람이면 당신이 제공하는 수영장입니다. 당신이 제안하는 사람이라면 가입할 수 있을 겁니다. 만약 검사가 나쁘다면, 당신은 결코 고용되지 않을 후보에 대한 비싼 면접 루프를 실행하고 있습니다. SHRM 2025 채용 벤치마킹 보고서에 따르면, 평균 US 채용 시간은 약 44일이며, 그 중 대부분은 선별 및 단편 목록 창입니다. 제안이나 탑승 창이 아닙니다. 스타트업이 고용 속도를 높이기 위해 할 수 있는 가장 높은 레버리지의 일은 스캐닝 레이어를 수정하는 것입니다. 더 빠른 스케줄러나 더 화려한 커리어 페이지를 구입하는 것이 아닙니다.
대부분의 팀들이 이것을 놓치는 이유는 스크리닝이 지루하다는 것입니다. 캘린더 도구와 서신 자동화 제공은 제품처럼 느껴집니다. 스크린은 읽는 것 같죠. 그래서 도구들은 쉽게 디모를 할 수 있는 부분에 초점을 맞추고, 결과를 결정하는 부분은 그 주에 가장 낮은 자리에 있는 사람에게 수동으로 남겨집니다.
왜 대부분의 ATS가 잘못된 층을 최적화 하는
대부분의 지원자 추적 시스템은 2008년부터 2016년까지 스크린 품질 문제가 없는 기업 HR 팀들을 위해 구축되었습니다. 작업 흐름의 가시성 때문이었습니다. 20명의 채용자를 가진 5,000명의 회사에는 감사 트레일, 구조화된 단계, EEO 보고, 그리고 모든 지원자에게 하나의 진실의 근원이 필요합니다. 그래서 기존의 ATS는 이런 것들을 최적화하고, 스크린링은 어 키워드 필터로 처리되었습니다. 이 필터는 거의 모든 스타트업 고용 함선들이 실제로 누출되는 층입니다.
온실, 레버, 워커블, 그리고 애쉬비는 그들이 설계된 것에 좋은 제품입니다. 이들은 파이프라인 관리자입니다. 가격도 그 모습을 반영합니다. 20세 이하 직원 팀에 대해 월 149달러에서 시작해서 직원이 많고 고용자가 많지는 않습니다. 온실, PriceLevel에 대한 구매자 보고 자료에 따르면, 한 자리당 약 $50와 같은 비용으로 달당 $150를 추가하고 4자리 임플로먼트 수수료가 있습니다. 당신은 워크플로우 제품으로 비용을 지불하고 있는데 그 차별화는 스캔 품질이 아닙니다. 그 가격 외에도 모든 재습서를 직접 읽어야 합니다.
하버드 비즈니스 스쿨의 "노동의 미래를 관리하는 것" 프로젝트에는 이런 것들이 만들어내는 이름도 있습니다. 2021년 조셉 풀러의 연구에 따르면 27백만 명의 자격을 갖춘 미국인들은 자동화된 키워드 스크린으로 인해 해당 업무를 수행할 수 있는지 여부에 상관없는 이유로 필터링됩니다. 잘못된 층을 최적화하는 비용은 이렇습니다.
아마존에서 순위 시스템
에 대해 배운 것은Curriculo ATS 이전에, 우리의 창업자 데브는 아마존에서 수년간 검색과 추천 작업을 했습니다. 이러한 시스템에서 얻은 교훈은 고용에 거의 직접적으로 적용됩니다. 입력이 엉망이고 사용자가 바쁘면 중요한 것은 순위 기능입니다. 만약 10개의 결과들이 좋은 경우, 사용자는 행복하고 전환률이 높습니다. 만약 10위들이 틀렸다면 UI 은 그 경험을 절약할 수 없습니다. 전자상거래에서 가장 깨끗한 면적의 필터를 가지고 있지만 순위가 좋지 않기 때문에 여전히 잃을 수 있습니다.
고용은 같은 모양입니다. 채용자나 설립자는 역할에 대한 10~15개의 가장 높은 서바이오를 살펴볼 것입니다. 나머지 200명은 존재하지 않을 수도 있습니다. 그래서 중요한 것은 올바른 후보들이 10위 안에 있는지 여부에 대한 것입니다. 다른 모든 기능, 이메일 템플릿, Slack 통합, 제안서 PDF, 이 결정의 하류에 있습니다. 만약 순위는 키워드 기반이라면, 10위에는 가장 전략적으로 서술한 사람이 있을 것입니다. 순위에서 성과 (이윤, 팀, 시스템 배포, 문제 해결) 를 보면, 가장 관련 있는 일을 한 사람이 10위 안에 있을 것입니다.
그래서 우리는 Curriculo ATS를 다신 신호 평가에 기초하여 구성된 점수를 0–100로 만들어냈고 각 후보자의 논의를 설명하는 글 기사를 작성했습니다. 기항은 창업자들이 신경쓰는 부분입니다. 순위위자를 믿어도 안 믿게 해 점수 측정 방식에 대해 더 많은 정보를 우리의 영향 점수 페이지에서 읽어보십시오.
모든 창업자가
함선에서 추적해야하는 측정대부분의 스타트업 창업자들은 채용시간을 추적하고 거기서 멈춰요. 이 3주 전에 이 지 않았다는 걸 알려주는 지표입니다. 실제로 관통 건강을 예측하는 주요 지표는 쉽게 측정되고 거의 측정되지 않습니다. 네 번째 트랙: 신청자-첫 번째 라운드 비율 (5% 이하의 경우 스크리닝이 신호를 던지고, 12% 이하의 경우 스크리닝이 너무 느슨하다는 것을 의미합니다), 첫 번째 라운드에서 두 번째 라운드 변환 (30% 이하의 경우 쇼트리스트에 잘못된 사람들이 포함되어 있다는 것을 의미합니다), 후보자 당 논리-항 검토 시간 (90 초 이상의 경우 모델이 레버리지를 추가하지 않는다는 것을 의미합니다), 그리고 AI와 인간 사이의 쇼트리스트 중복 (60% 이하의 경우 AI 또는 인간이 잘못되어 있으며 창업자가 어느 것을 디버깅해야한다는 것을 의미합니다). McKinsey 연구에서는 2023년과 2024년 인재의 형태에 관한 기술 기반 고용 채택이 2020년 40%에서 2024년 약 60%로 상승하는 것을 보여준다. 그리고 그것을 잘하는 팀과 명목적으로 하는 팀들을 구분하는 운영 신호는 두 번째 메트릭입니다. 결과 기반 스크린을 수행하는 팀은 40-55%에 달하는 경향이 있습니다. 키워드 기반 스크린을 수행하는 팀은 18-28%에 달하는 경향이 있습니다. 모형이 문제이고, 채용자가 아닙니다. 이 네 가지 숫자를 매주 검토하면 손상이 발생한 지 한 달 후 알람을 울리는 시간까지 기다리기보다는 같은 고용주기에 그들을 고칠 수 있을 만큼 빠르게 이 누출됩니다.
스타트업 창업자가 이번 주
스크리닝을 어떻게 고치는지만약 당신이 채용자가 없는 창업자이고, 당신의 이 유출되고 있다면, 바늘을 움직이는 변화는 생각보다 작습니다.
- 키워드 밀도에 따라 순위를 중지합니다. 만약 현재 ATS가 토큰 일치에 따라 분류되고 있다면, 5개 이상의 직장에 지원한 모든 후보가 게임을 해냈다고 합니다. 결과 (이생된 수익, 팀의 주도, 배포된 시스템) 에 따라 순위를 매기는 시스템으로 전환하거나 모든 재개편서를 수동으로 읽으십시오. 중간 지점이 없습니다.
- JD를 의무가 아닌 결과로 적어라. "X에 대한 책임"을 "첫 6개월 안에 이 사람이 Y를 배포할 것"으로 교체해 보세요. 이 문서는 여러분의 화면이 맞아야 할 것입니다. 결과와 결과의 일치는 약적으로 의무와 키워드 일치보다 큰 규모의 순서보다 유용합니다.
- 12번으로 단편 목록을 습니다. 12은 충분히 작아서 한 번에 모든 논리 기사를 읽을 수 있습니다. 12시 후, 주의가 떨어지고 결정은 무작위로 됩니다.
- 한 개의 거절 바를 표시합니다. 후보자에게 부적합한 두 가지 구체적인 사항을 기록합니다. "제작 ML 경험이 없음" 또는 "창립자/0–1 역사가 없음"입니다. 두 가지 사항을 기록할 수 없다면 아직 역할을 모르는 것입니다.
- 을 4개월마다 yox, 매주 검토합니다. 시작 속도에서 채울 시간은 몇 주가 아니라 며칠입니다. 월간 검토는 유출을 알아차리기엔 너무 느려집니다.
이 모든 것은 새로운 것이 아닙니다. 신기한 점은 거의 어떤 팀도 동시에 다섯 가지를 모두 하지 않는다는 것입니다.