タリスマンのRPOは、様々な業界、職種、採用規模における専門知識を持ったリクルーターを即戦力として、採用チームに組み込むことが可能です。
本記事では、外資系ITコンサル企業におけるAIエンジニア、データエンジニアの中途採用業務を支援した事例を紹介します。2023年から1年3か月に渡ったプロジェクトで、リーダー、マネージャークラス限定という、母集団の質の高さが求められるプロジェクトでした。End to endで取り組み、ダイレクトソーシングをメインに母集団形成、採用に導いた事例となります。
RPO(採用業務代行)導入時の問題
クライアントの開発プロジェクト増加による大量採用フェイズを経て、ジュニアポジションは充足した状態だったが、リーダー、マネージャークラスのハイスペック人材が圧倒的に不足しており、このポジションの採用が急務となっていた。
募集職種
- AIエンジニア
- データエンジニア
ファーストアクション
Hiring Managerと採用要件、選考基準のすり合わせを実施、さらに月次でもミーティングを重ねることで、エージェントコントロールや、ダイレクトソーシングにおける情報の解像度を高めていった。
実施した具体的なアクション
主に以下のような取り組みでクライアント企業の採用業務を支援しました。
母集団形成、ソーシング
- ダイレクトソーシング時の候補者への魅力付けを意識し、母集団形成からカジュアル面談への応諾率を高めた
- エージェントコントロールにおけるPDCAを回し続け、紹介数増加、母集団の質を向上
候補者選考
- 書類選考、1次面接の実施
- 面接フィードバックの回収、面接官への共有
- 最終面接でのファシリテーション
オファー〜クロージング
- オファープランの作成と社内承認の獲得、オファーレター作成
- オファー面談でのクロージング
RPO導入成果
- Hiring Managerとの連携、エージェントへの細かなコミュニケーションやダイレクトソーシングで、応募数が前年度30％UP
- AIエンジニアのマネージャー、リーダークラスを5名、データエンジニアのリーダークラスを6名の採用に成功。
成功ポイント
- 採用競合が多い中で、求職者の状況を逐一情報収集し、Hiring Managerへ共有し、カウンターオファーの準備など機動的なリクルーティングを行った。
- 最新のプロジェクト情報やスキルアップ・キャリアアップの事例など候補者にとって有益で魅力的な情報を必要十分に提供することで応募人数が向上した。
