Поиск работы в IT давно сопровождается дискуссиями о влиянии разных факторов на шансы кандидата получить приглашение на интервью. Один из самых обсуждаемых вопросов — влияет ли пол кандидата на результаты поиска работы.
Мы решили не опираться на мнения или отдельные истории, а проверить это экспериментально.
Для исследования были созданы два практически идентичных профиля кандидатов и отправлены более 1000 откликов на одинаковые вакансии.
Результаты оказались неоднозначнее, чем можно было предположить.
Что известно из исследований
Прежде чем переходить к практике, посмотрим на существующие данные.
По различным исследованиям:
женщины составляют около 28% специалистов в мировой IT-индустрии;
многие женщины в IT отмечают наличие карьерных барьеров;
часть специалистов сталкивается со стереотипами при построении карьеры;
отдельные исследования показывают, что анонимизация кандидатов может влиять на объективность оценки.
При этом современный рынок найма устроен значительно сложнее прямой дискриминации. На результаты могут влиять алгоритмы платформ, механики ранжирования вакансий, особенности работы рекрутеров и множество других факторов.
Именно поэтому мы решили проверить ситуацию на реальных данных.
Эксперимент
Условия
Мы создали два максимально похожих профиля кандидатов.
Единственное различие между ними — пол.
Параметры профилей:
возраст — 27 лет;
профильное техническое образование;
дополнительные курсы повышения квалификации;
опыт работы — 5 лет в разработке.
Отклики отправлялись с помощью Софи, автоматически на одинаковые вакансии.
Сопроводительные письма на основном этапе эксперимента не использовались.
Первые результаты
Промежуточный срез после первых ~500 откликов с каждого аккаунта показал небольшую разницу.
Параметр | Кандидат 1 | Кандидат 2 |
|---|---|---|
Отклики | 540 | 560 |
Отказы | 194 | 210 |
Приглашения (всего) | 54 | 64 |
Реальные приглашения | 24 | 29 |
Разница в конверсии присутствовала, но не выглядела критичной.
Однако появился другой интересный сигнал.
Один профиль получал заметно больше рекомендованных вакансий внутри платформы:
766 вакансий;
974 вакансии.
Разница составила почти 30%.
На этом этапе стало понятно: кроме действий рекрутеров, на результаты могут влиять внутренние алгоритмы платформ поиска работы.
Финальный результат: более 1000 откликов
После двух недель и более 1000 откликов с каждого аккаунта картина изменилась.
Параметр | Кандидат 1 | Кандидат 2 |
|---|---|---|
Отклики | 1053 | 1047 |
Отказы | 340 | 329 |
Приглашения (всего) | 124 | 117 |
Реальные приглашения | 55 | 55 |
Итог оказался неожиданным.
Количество реальных приглашений полностью сравнялось.
Несмотря на различия в промежуточных метриках и количестве показываемых вакансий, итоговая конверсия в интервью оказалась практически идентичной.
Неожиданное наблюдение
Во время эксперимента мы заметили ещё одну особенность.
На последней неделе исследования показы одного из профилей резко выросли — почти в 9 раз относительно второго.
Механизм такого поведения платформы нам определить не удалось.
Но наблюдение показало важную вещь:
рынок найма состоит не только из действий рекрутеров.
Существенную роль играют алгоритмы рекомендаций, механики ранжирования и внутренняя логика платформ.
Дополнительная проверка
Чтобы дополнительно проверить гипотезу, мы провели точечный тест.
Были отправлены два идентичных отклика на одну вакансию:
одинаковый опыт;
одинаковое образование;
одинаковые навыки;
одинаковая структура резюме.
Результат:
Кандидат-мужчина получил приглашение в Telegram с предложением зарплатной вилки от $4000 до $12000.
Кандидату-женщине пришёл ответ: «Ваш опыт нерелевантен под наши задачи».
Напомним: опыт в обоих резюме был идентичным.
Спустя неделю мы написали этому же рекрутеру с мужского аккаунта — уточнили актуальность вакансии. Ответ: мгновенный и позитивный, вакансия открыта.
Тот же запрос с женского аккаунта: «К сожалению, ваш опыт не подходит».
Но одного такого случая недостаточно, чтобы делать системные выводы.
Поэтому мы рассматриваем подобные эпизоды скорее как повод для дальнейших исследований.
Что можно вынести из эксперимента
Наши результаты не подтвердили однозначный сценарий.
Мы не увидели прямого доказательства системной дискриминации на уровне итоговых приглашений.
Но увидели другое:
платформы поиска работы могут по-разному распределять видимость вакансий;
промежуточные этапы воронки иногда ведут себя нестабильно;
рынок найма представляет собой сложную систему, где на результат влияет сразу множество факторов.
Именно поэтому оценивать ситуацию только по единичным кейсам бывает сложно.
Поиск работы сегодня — это не только опыт кандидата, но и работа алгоритмов, ранжирования вакансий, поведения рекрутеров и внутренних механизмов платформ.
А как считаете вы: помогла бы более анонимная модель найма сделать рынок труда объективнее?
