Найм редких IT-специалистов: современные способы найти тех, кого почти нет

Привет! С вами Дмитрий Шеверев, основатель Naimee AI, сервиса для найма на основе искусственного интеллекта. Naimee берёт на себя такие рутинные задачи по найму сотрудников, как поиск кандидатов, предварительный отбор, проведение интервью и организацию встреч с соискателями.

В 2023–2025 годах рынок труда в России (и не только) захлестнул «идеальный шторм»: недостаток квалифицированных кадров бьёт по планам бизнеса. Особенно остро это ощущают компании, которым нужны редкие эксперты в IT, инженерии, R&D или любом другом направлении, где специалистов буквально единицы.

Кто-то ищет узкопрофильных разработчиков — Haskell, Erlang, AI-архитекторов, кто-то — инженеров по COBOL для поддержки старых госсистем, кто-то — уникальных экспертов в промышленной автоматизации.

Поиск таких людей напоминает охоту на единорогов: долго, утомительно и с неопределённым результатом. При этом от успеха зависит многое: если редкий специалист не будет найден, проекты сорвутся, команда выгорит от перегрузки, а конкуренты вырвутся вперёд.

Ниже разберём, какие боли переживают компании, почему классические методы подбора часто не работают и каким образом инструменты искусственного интеллекта и автоматизации помогают закрывать «штучные» вакансии на порядок быстрее.

Почему найти редкого специалиста так сложно

Боли рынка и бизнеса

Нехватка специалистов на рынке. В узких нишах специалистов крайне мало. Если нужна не просто Java, а «NLP-разработчик на Scala с опытом highload», то подходящих людей может быть считанные десятки на всю страну. По данным некоторых исследований, в особо редких IT-направлениях (скажем, системная разработка на OCaml) реальный пул специалистов едва превышает 100–150 человек на регион. Очевидно, что закрыть вакансию так, как мы делаем это для массовых позиций (разместили — ждём откликов), не получится.
Высокая конкуренция за узкие таланты. Компании ведут настоящую борьбу за редких профессионалов. Если человек обладает уникальными компетенциями, ему зачастую каждый день прилетают предложения от разных работодателей. Многие из таких специалистов «уходят» ещё на стадии одного-двух интервью — потому что кто-то сделал более быстрый оффер. Это оборачивается затяжным поиском и кучей потраченного впустую времени.
Долгий найм и торможение проектов. В обычной ситуации найти middle-разработчика можно за 1–2 месяца. Но если нужен эксперт с редким миксом — например, специалист по Elixir с опытом VoIP — поиск растягивается на 3–4 месяца и больше. За это время проект может «зависнуть», команда перегружается, бизнес теряет деньги и репутацию из-за срыва сроков.
Сложность оценки и боязнь ошибок. Когда речь идёт об особой технологии, у HR часто не хватает технической экспертизы, а CTO или лидам не хватает времени, чтобы просеять сотни нерелевантных резюме. Случается и так, что менеджеры сами не до конца знают, какие конкретно компетенции нужны. Всё это затягивает найм и увеличивает риск взять «не того»
Низкая активность самих кандидатов. Редкие эксперты обычно пассивны на рынке труда: они и так заняты интересными задачами, им некогда обновлять резюме или сидеть на job-сайтах. По данным Stack Overflow, только 16% разработчиков действительно ищут работу, а ещё 70–75% «вроде бы не против, если будет стоящее предложение», но сами в активный поиск не идут. Значит, компаниям нужно их находить и «дожимать» другими методами — стандартная вакансия на HH тут не спасает.

Почему классические методы плохо работают

Размещение объявлений на сайтах: на узкие роли это почти не даёт откликов. Джоб-борды хороши для массового подбора, но не для «экзотических» технологий.
Масс-рассылки: письма-релоки с фразой «Привет, у меня есть интересная вакансия» раздражают редких спецов. Они получают десятки таких в неделю и попросту игнорируют бездушный спам.
Непродуманный прямой поиск (headhunting): рекрутер без глубоких технических знаний вынужден вручную искать профили, не зная правильных ключей, а потом рассылает шаблонные сообщения, которые остаются без ответа.
Долгие интервью-пайплайны: когда на каждую вакансию идёт 5–6 раундов собеседований, кандидат может «сбежать» к конкурентам ещё до оффера.

Итог: стандартные «рыболовные сети» (вакансии на больших сайтах, массовые рассылки, ожидание отклика) оказываются бесполезны в мелком «озере» узкопрофильных кадров.

Нестандартные инструменты и подходы

Чтобы не проиграть в гонке за редкими специалистами, компании пробуют новые инструменты и подходы, активно используя:

AI и автоматизацию: умные системы для поиска и первого отсева кандидатов.
Нестандартные каналы: GitHub, Kaggle, профильные форумы и сообщества, мероприятии, Telegram-чаты.
HR-маркетинг и «прогрев»: формирование бренда работодателя именно в профессиональном сообществе, персонализированный подход к «пассива» и т. д.
Сервисы ИИ HR ботов: когда часть этапов найма «берёт на себя» умная система, которая быстро и эффективно сегментирует поток, приглашает на интервью и отвечает на типовые вопросы.

Примеры AI-инструментов

HireEZ (ранее Hiretual) Ищет кандидатов в 45+ источниках, собирает данные из LinkedIn, GitHub, Stack Overflow и др. Автоматически находит контактные данные, формирует список подходящих людей и даже рассылает персональные приглашения. Помогает закрывать сложные роли быстрее, чем если действовать вручную.
AmazingHiring Агрегирует профили разработчиков (600 млн+ базой), анализирует их активность в open source, на форумах. Умеет находить «закрытых» кандидатов с реальными навыками (смотрит, в каких проектах человек участвовал, какой код писал). Для узкой IT-ниши такой «глубокий» ресёрч незаменим.
LinkedIn Recruiter с AI-фильтрами Теперь LinkedIn подсказывает рекрутерам «похожие профили», рекомендует людей на основе ML-анализа и даже генерирует подсказки для общения (AI-Assisted InMail). Можно расширить географию поиска, включить Boolean, X-Ray через Google — и найти тех, кто скрыт за стандартными фильтрами.
ChatGPT для составления точечных писем Генеративный AI (ChatGPT, Bard и др.) пишет персонализированное обращение к каждому кандидату. Вместо сухого «у нас есть вакансия…» получаем текст со ссылками на его проекты, упоминанием его опыта. Отклик намного выше.

Кейс: рекрутеру нужно найти разработчика на Elixir + VoIP. Вручную найти таких в LinkedIn — ещё тот квест: мало профилей, люди не указывают конкретную технологию. Но если подключить AI-сорсинг, система «прошерстит» GitHub (есть ли репозитории на Elixir?), форумы Erlang/Elixir, стеки и за день соберёт список из нескольких десятков перспективных кандидатов. Потом ChatGPT сгенерирует для каждого небольшое письмо, упомянув его open-source проект. Итог: за пару дней получаем первые отклики, тогда как вручную это заняло бы недели.

Автоматизация этапов найма: от фильтра откликов до чат-ботов

Не только поиск: у компаний есть и другой вызов — большое число откликов или резюме, среди которых надо вычленить редких и подходящих кандидатов. Тут помогают:

AI-скрининг: система читает резюме, соотносит с описанием вакансии, выставляет баллы. Рекрутер видит «топ-10%» и проверяет их вручную. Экономия часов и дней на «подъёме руды».
Чат-боты и ассистенты: бот общается с кандидатом в мессенджере, задаёт уточняющие вопросы (опыт, знание конкретной технологии), отвечает про зарплату, условия. Если всё ок — записывает к рекрутеру. Если человек явно не подходит — бот вежливо завершает диалог.

Пример: Naimee — AI-сервис для автоматизации найма и адаптации

На российском рынке (и в СНГ) набирает популярность Naimee — многофункциональный сервис, где умный чат-бот на базе искусственного интеллекта берёт на себя рутинные задачи рекрутинга:

Поиск и предварительный отбор Naimee умеет мониторить резюме-базы, «вылавливать» профили, которые подходят под описанные требования, оценивать навыки (из текста, упоминаний, проектов). Таким образом формируется узкий список релевантных спецов.
Первичные интервью В роли чат-бота сервис задаёт базовые вопросы: проверяет опыт, зарплатные ожидания, наличие необходимых скиллов, уточняет, готов ли кандидат к переезду или работе на фрилансе. Отсеивает тех, кто сразу не подходит.
Организация встреч Если кандидат интересен, Naimee автоматически договаривается о собеседовании (офлайн или по Zoom), подбирает удобное время и уведомляет всех участников. Это закрывает рутину для рекрутера: не надо слать письма, перезваниваться, проверять календари — бот всё сделает.
Поддержка в адаптации Редкая функция: Naimee сопровождает сотрудника после выхода на работу — отвечает на типовые вопросы, помогает с документами, знакомит с правилами. Это сокращает время адаптации и снижает нагрузку на HR-менеджеров.

Главное достоинство: Naimee ведёт диалог на естественном языке. Кандидат не ощущает «общения с роботом» — система реально поддерживает разговор, уточняет детали опыта, мотивирует прийти на собеседование. Это повышает конверсию откликов и снижает риск потерять ценного специалиста из-за формальностей на этапе найма.

Мы подключили Naimee для закрытия сложной вакансии “Инженер по машинному обучению (нейронные сети)” — там было море нерелевантных откликов. Бот сам провёл первичную оценку, задавая правильные вопросы, и из 150 человек отобрал 9 действительно подходящих. Затем автоматически согласовал с ними интервью в Zoom. Нам оставалось только провести финальное техсобеседование. В результате вакансию закрыли вдвое быстрее, чем обычно

HR-директор IT-компании

HR-маркетинг и «прогрев»: как «разогреть» пассивных кандидатов

Проблема с узкими спецами в том, что они обычно не ищут работу. Поэтому одного поиска мало — нужно уметь их «прогреть» и заинтересовать.

Бренд работодателя: если в профсообществе ходит слух, что ваша компания интересна технарям (сложные задачи, свобода экспериментов), то редкие спецы будут к вам лояльнее.
Присутствие в сообществах: публикуйте статьи на Хабре, выступайте на конференциях, участвуйте в Telegram-каналах. Потенциальные кадры должны знать, что у вас «движ» и крутые проекты.
Персонализация: каждой узкой звезде — своё оффер-письмо. Упомяните её вклад в open-source, ещё какую-то «фишку». AI (например, тот же ChatGPT) сильно упрощает эту задачу — можно генерировать разные форматы сообщений, не тратя уйму времени.

Так формируется «кадровый резерв»: даже если человек прямо сейчас не пойдёт, через полгода может вернуться, потому что запомнил ваш профессиональный подход. А на массовых досках объявлений, повторим, он всё равно не сидит.

Как всё это выглядит на практике: пошаговая стратегия

Анализ и точное описание вакансии Обсудите с руководителем (или CTO), какие именно навыки критичны, а какими можно пожертвовать. Запросите конкретику: над чем будет работать человек, какие инструменты, задачи, KPI.
Выбор каналов и инструментов Если это IT-роль, используйте GitHub, Stack Overflow, профильные AI-платформы (HireEZ, AmazingHiring). Проведите Boolean-поиск в LinkedIn, включая X-Ray. Задействуйте сервисы типа Naimee для первичного отсева или чат-бот для быстрого интервью.
Сорсинг и поиск по всем фронтам AI-системы прочёсывают сотни сайтов и находят 20–30 кандидатов. Заодно рекрутер изучает профсообщества, мероприятия.
Персонализированный аутрич ChatGPT (или аналоги) помогают написать письма каждому кандидату. Кого-то цепляет проектная сфера, кого-то интересный стэк, кого-то релокация.
Автоматизация первичного интервью Чат-бот (на подобии Naimee) задаёт уточняющие вопросы, проверяет «must have» навыки, собирает общую информацию. Если человек проходит фильтр — бот записывает на звонок с техлидом/рекрутером. Если нет — вежливый отказ.
Быстрые техинтервью и решение Не растягивайте процесс. В узких нишах у кандидата, скорее всего, параллельно несколько офферов. Всегда давайте чёткий фидбэк, даже если отказ. Это укрепляет репутацию компании.

А что даёт бизнесу внедрение подобных решений

Экономия времени рекрутинга — от 30% до 70%. Чем более узкая роль, тем очевиднее эффект (не надо вручную перебирать несметные отклики или выискивать специалистов в сети).
Более широкий охват пассивных кандидатов. AI находит людей, которые «спрятаны» в глубинах GitHub, профильных форумов, а вы получили бы их контакты годами.
Меньше сорванных офферов. Быстрая коммуникация через чат-боты и автоматизация записи на интервью сокращают задержки. Сильный кандидат видит, что с ним работают оперативно, — остаётся в воронке.
Ускоренная адаптация. Новички не заваливают HR и лида вопросами из серии «где там пропуск оформить?», «в каких облаках у нас тестовая среда?». AI-ассистент (как в Naimee) сам помогает им, разгружая всех.
Повышение качества найма. Алгоритмы машинного обучения снижают риск пропустить подходящего кандидата только потому, что он не написал в резюме «Erlang», а указал «OTP» или «Elixir».

Вместо заключения: что делать уже сейчас

Пересмотреть стратегию рекрутинга: понять, что методы 2010-х (просто выложить вакансию и ждать) не работают, когда нужны редкие навыки.
Внедрить AI-инструменты: от ChatGPT для писем и HireEZ/AmazingHiring для интеллектуального сорсинга до полноценного чат-бота Naimee, который автоматизирует первичный скрининг и адаптацию.
Стать заметными в узких сообществах: если вы нанимаете, к примеру, людей по Machine Learning — ваш инженер должен выступать на профильных митапах, писать статьи. Тогда кандидаты сами начнут к вам присматриваться.
Не затягивать пайплайн: делать максимум 2–3 раунда собеседований, давать быстрый фидбэк, обеспечивать удобную коммуникацию.

Главный инсайт: Узкопрофильные специалисты сами себя не найдут, да и «рутинные» HR-подходы не срабатывают. Нужна комбинация: технологичная автоматизация (AI, чат-боты, умные платформы) + персонализированный подход (глубокое понимание кандидатского опыта, грамотный «прогрев»). Те компании, которые первыми интегрируют такие решения, могут закрывать сложные роли в 2–3 раза быстрее конкурентов, не жертвуя качеством.

Naimee при этом — пример сервиса, который помогает не просто найти людей, но и сопровождать их в первые недели работы. Для fast-growing бизнеса это особенно важно: новичок быстрее вникает в дела, а HR-отдел разгружается от десятков однотипных вопросов. В итоге найм и адаптация превращаются в понятный сквозной процесс, где компания экономит время и получает ценных специалистов на проекты без лишнего стресса.

Вопросы к вам:

Пробовали ли вы уже AI-сервисы для найма и адаптации?
Что оказалось самой «больной» точкой в поиске редких специалистов?
Насколько быстро у вас сейчас получается закрывать узкую роль?