Кейс
Product Analyst для глобального финтеха: как помогли новому Head of Analytics выстроить найм
Нашли Product Analyst и помогли новому Head of Analytics выстроить стратегию поиска, этапы отбора и оффер
Глобальная финтех-компания в сфере онлайн-трейдинга (700+ сотрудников, 22 млн клиентов в 120+ странах) искала Product Analyst. В ходе поиска сменился Hiring Manager: новый Head of Analytics был сильным специалистом, но без опыта найма. За 6 месяцев 2025 года NEWHR нашли Product Analyst и вместе с новым руководителем выстроили весь процесс: стратегию поиска, этапы отбора и оффер.
Запрос и ограничения
С этим клиентом NEWHR работают 6 лет. За это время привели в команду 12 узкопрофильных специалистов лидового уровня: Data Architects, ML Engineers, Data Scientists, BI Analysts с сильной экспертизой в A/B-тестах, оценке рисков и антифрод-системах. За дата-ролями клиент обращается только в NEWHR, без внутреннего рекрутмента.
Вакансия 2025 года казалась простой. Но в процессе отбора сменился Hiring Manager: на роль Head of Analytics пришёл сильный технический специалист, начинающий как руководитель и без опыта найма. Классический поиск Product Analyst превратился в помощь новому руководителю на всех этапах подбора.
- Опыт работы с данными: анализ, поиск инсайтов
- Python и/или R для обработки и анализа, инструменты визуализации данных
- Опыт A/B-тестирования, знание статистических методов и метрик
- Сильная коммуникация: умение объяснять результаты анализа и техническим специалистам, и бизнес-стейкхолдерам
- Понимание основ дата-инжиниринга
- Понимание специфики финансовых данных и метрик
- Опыт работы в мультидисциплинарной команде
- Инициативность, готовность самостоятельно осваивать новые инструменты
- Английский — основной язык общения в компании
Почему было сложно
Закрытая индустрия
Минимум публичной информации — особенность трейдинга. Вакансию сложнее «продавать» холодным кандидатам: в открытом доступе мало ярких кейсов и амбициозных задач.
Только офис на испытательном сроке
У компании много чувствительных данных, поэтому первые 3–6 месяцев (в зависимости от позиции) сотрудник работает из офиса. Офисы расположены не в самых популярных у айтишников странах, и перспектива переезда сужала пул кандидатов.
Долгий отбор и высокие требования к culture fit
Аналитическая команда небольшая, найм редкий и очень избирательный. Кандидат должен быть проактивным, мыслить бизнес-метриками, а не техническими задачами, сам инициировать аналитические проекты и доводить их до результата.
Смена Hiring Manager во время поиска
Новому Head of Analytics нужны были время и помощь, чтобы «пощупать» рынок, понять кандидатов и выработать свой подход к найму.
«Неопытные нанимающие склонны двигаться как бы по рельсам, ориентируясь на уже имеющиеся правила. С опытом приходит больше свободы. Причём совершенно не важно, насколько начинающий руководитель хорош — найм это отдельный навык, который требует практики.
Например, там, где один менеджер будет искать исключительно сеньора, другой наймёт крепкого мидла и к нему стажёра — чтобы сэкономить деньги и время. Потому что понимает, в каких случаях важно сфокусироваться на поиске "звёздного" сотрудника, а когда выгоднее и быстрее подтянуть экспертизу мидла до нужного уровня.
Если этого понимания пока нет — поможет опытный рекрутер, который поделится экспертизой и предложит неочевидные варианты».
Оксана Прутьянова, Head of Data & AI Recruitment NEWHR
Как искали
Поиск вела Оксана Прутьянова, Head of Data & AI Recruitment NEWHR. У неё почти 20 лет опыта в рекрутинге: она знает, как устроены бизнес-процессы ведущих IT-компаний, почему кандидаты уходят из одних команд в другие и как в разных компаниях устроены менеджмент и работа с аналитикой.
Вместе с Hiring Manager составили список компаний-доноров
Оксана помогла клиенту сформулировать вакансию и выбрать сферы для поиска.
Очевидные источники
Финансовые организации и финтех, банки, платёжные системы, другие платформы для онлайн-трейдинга и инвестиционные сервисы.
Менее очевидные источники
E-commerce, маркетплейсы и продуктовые IT-компании, которые активно тестируют гипотезы, оптимизируют воронки продаж и принимают решения на основе BI. Геймдев, где психология игроков во многом близка. Страховые компании: они работают с большими массивами данных для оценки рисков и персонализации предложений.
Перестроили этапы отбора под сеньорных кандидатов
Дальше вместе с клиентом сформулировали критерии оценки кандидатов, этапы и их содержание.
«В начале нашей работы нанимающий был убежден, что соискателей можно отбирать только по результатам многочасового тестового. Но с сеньорными кандидатами это часто не работает — они не станут тратить несколько вечеров на тестовую задачу.
Мы предложили ввести вариативность и в итоге пришли к такому варианту: кандидат сам выбирает, делать тестовую задачку дома или пройти секцию на лайвкодинг прямо в процессе собеседования.
Также для встречи с сеньорными кандидатами поменяли очередность этапов начав с презентации самой компании, команды и задач позиции».
Оксана Прутьянова, Head of Data & AI Recruitment NEWHR
«Продавали» закрытую компанию через процессы и фидбек
Из-за долгого партнёрства Оксана знала, как рассказывать о вакансии кандидатам, несмотря на закрытость индустрии. Кроме финансовой части она делала упор на отлаженные внутренние процессы, предсказуемый рост и честный, структурированный фидбек после собеседований — редкое для работодателей качество, которое ценят кандидаты.
Задача рекрутера здесь — понять, какие возможности роли совпадают с профессиональными запросами конкретного кандидата.
«Рекрутер из агентства находится как бы "над схваткой". С одной стороны — докапывается до настоящей мотивации кандидата, с другой — видит достоинства работодателя, не всегда очевидные даже нанимающему.
Если я понимаю, что кандидат амбициозный, и знаю, что его текущая компания «грешит» микроменеджментом и медленным ростом — обязательно подчеркну в разговоре преимущества нашего клиента в этой области. Естественно, ничего не выдумывая и не давая несбыточных обещаний».
Оксана Прутьянова, Head of Data & AI Recruitment NEWHR
Как выясняли мотивацию кандидата
Через знание рынка
Рекрутеры NEWHR знают репутацию компаний-доноров и отдельных команд внутри них.
Через информационный след
Публичный профиль, выступления на конференциях и публикации хорошо показывают интересы и амбиции кандидата.
На скрининге и следующих интервью
Интервью NEWHR — подробный разговор о том, что интересно кандидату, что его драйвит и почему он уходил из предыдущих компаний.
«Показательно, как кандидат выстраивает логику ответов. Кто-то подчёркивает менеджерские качества — например, нанял или оптимизировал команду. Кто-то сразу переходит на ценность для бизнеса — сколько денег сэкономил или принёс. Кто-то мыслит проектами — инициировал новую фичу и т.д. Это всё даёт понять, что человека драйвит».
Оксана Прутьянова, Head of Data & AI Recruitment NEWHR
Что подсказывал опыт прошлых поисков для этого клиента
За 6 лет работы с клиентом у NEWHR накопились решения, которые не сводятся к найму в штат. Два примера из других поисков для этой же компании:
«С этим же клиентом (но в рамках других поисков) у нас были случаи, когда я понимала, что компании нецелесообразен или невозможен найм постоянного сотрудника. И мы находили другой путь!
Например, так было, когда наш заказчик внедрял сложные модели машинного обучения. Вместо того, чтобы искать на постоянку дорогого специалиста с очень узкой экспертизой, я привела компании консультанта. Он точечно разработал модели оценки рисков, заточенные именно под их бизнес. А дальше эту задачу подхватил ML-щик более широкого профиля, которого мы нашли в штат компании, сэкономив ей значительные средства».
Оксана Прутьянова, Head of Data & AI Recruitment NEWHR
«В рамках другого поиска соискательница одновременно получила оффер к нашему партнёру и в другую крупную IT-компанию — и выбрала второе. Я по опыту знала, что в культуру той компании она не впишется, и предложила заказчику дать ей возможность вернуться в процесс найма позже. Нанимающий согласился.
В итоге так и получилось: она ушла оттуда во время испытательного срока и вот уже несколько лет успешно работает на нашего клиента».
Оксана Прутьянова, Head of Data & AI Recruitment NEWHR
Результат
За шесть месяцев (февраль — август 2025) NEWHR нашли Product Analyst. Вместе с новым Head of Analytics прошли все этапы подбора: сформулировали вакансию, определили сроки и критерии, выработали стратегию поиска и список компаний-доноров, помогли оценить софт-скиллы и culture fit кандидатов, выстроили коммуникацию с кандидатами и помогли сделать финалисту привлекательный оффер, не раздувая бюджет на найм.
Новый руководитель освоился в роли Hiring Manager, выработал свой подход к отбору команды и получил понимание рынка.