導入事例

Offersを導入、ご活用いただいている企業様をご紹介します。

MLエンジニアを2名採用。1年間ずっと出会えなかった層にOffersですぐ出会えました

SO Technologies株式会社
採用担当 井上麻里氏

他の採用媒体とは“カニばらない”ハイクラス層が、Offersなら出会える!


ーー:Offersを2020年8月から導入いただいております。まずはOffersに対する率直な感想をお聞かせください。

Offersには他媒体にはいないハイクラスなエンジニアがたくさん登録している印象があります。他媒体と登録者があまりバッティングしていないので、採用難易度が高い要件になった場合には最初に見に行ってしまう媒体です。

それにプロフィールに記載されている候補者の情報も多く、スカウトを配信する上でとても参考になります。今回は非常に採用が難しい職種ではありましたが、スカウト返信率や面談設定率がとても高くて、良い思い出しかない媒体です。

ーー:ありがとうございます!それでは改めてOffersを導入した背景から教えていただけますか?

社員から「良さそうなサービスがあるよ」と紹介されたのがきっかけです。2020年当時、Offersは採用媒体の中で比較的新しい媒体(※Offersは2019年にリリース)でしたので「どうなのかな?」と思っていたのですが、弊社のエースエンジニアから「友人がやっている会社のサービスなので良かったら使ってみて!」と、提案をもらいました。

それで実際に、Offersのセールスの方から実際に登録されている候補者の特徴などを教えていただいたところ、これまで利用してきた採用媒体ではリーチすることすらできなかった層がたくさんいることに驚きました。

一般的に中途採用の媒体ですと、一人の候補者が複数の媒体に登録してあるのは珍しいことではないので、「この方は他の媒体でもお見かけしたかも」と感じるのは採用担当にとってよくある話だと思います。

でもOffersだと、候補者が他の媒体と重複することがなかったんです。さらに登録しているエンジニアには、当社が出会いたいと考えているスキルや経歴の持ち主が多く含まれているので、使わない理由はありませんでした。

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ーー:Offersは、副業をフックにハイクラス人材が集まっているので、そこが今までの媒体と違ったと。

そうですね!そもそもOffers導入当時の2020年は今ほど「副業」という働き方がトレンドにもなってなかったと思いますし、副業採用に特化した媒体というものをそれまで聞いたことがありませんでした。

ただOffersでは登録者に対して正社員採用のアプローチもできます。もしくは、まずは業務委託として入社し、その後に正社員に転換することも期待できる(=副業転職)ことを教えてくださった媒体でした。

そのためOffersではスポットで手伝ってくれる「副業だけの人」というよりも、長く一緒に働いてくれる「正社員の人」を探すつもりで活用しました。たとえ今すぐは採用できなくっても、1〜2年後にご縁が持てればいいかなというイメージです。

データエンジニアやMLエンジニアがたくさん登録していることに大きな期待を感じた


ーー:2021年2月にはOffersの利用を更新いただいております。

各事業部を横断するデータ戦略室が昨年発足し、スカウトを中心にデータエンジニアやMLエンジニアの採用を1年間頑張ってきたのですが、なかなか良い結果にはなりませんでした。

転職市場では希少な職種であること、そして弊社にも譲れない要件があったのですが、Offersには他媒体と比べてスカウトが打てるスキルや経験をもった人が多かったので更新しました。

ーー:正社員採用から、業務委託での採用に切り替えたと?

はい、まずは業務委託としてノウハウを還元してもらう感覚でOffersでアプローチする手法に変えました。

メガベンチャーかつ広告事業の経験がある人に週に数時間でも入ってもらって、何か土台を作ってもらうのもありかなと。技術力に加えてドメイン知識が求められるので、転職媒体にいるイメージがあまり私の中ではありませんでした。

ーー:Offersを使って自分たちでリーチしていくのは大きな変化ですね。Offersを活用する上で、特に気をつけたことはありますか?

弊社の事業ドメインは複雑なので、その知見をお持ちの方に積極的にお声掛けしました。スカウト文面の工夫としては、フルリモートや週3日からでもOKなど、弊社から伝えたいトピックスをできるだけ端的にメッセージに込めました。

あとは、これはどの企業でもやられていると思いますが、該当ポジションの責任者(今回であればCDO)がカジュアル面談をし、面談時間も朝早い時間や夜遅い時間などいつでも大丈夫ということは伝えていました。現職が忙しい人が多く夜間(20時以降)の面談が多かった印象です。

ーー:スカウトの反応はいかがでしたか?

返信スピードがめちゃめちゃ早かったです!スカウトを配信できる対象者も多いですし、結果がすぐに目に見える形でかえってきました。「この人と話をしてみたいな」と思って連絡したら「話を聞かせてください」とすぐに返信が来るので、日々手応えを感じていました。

それに面談してみると候補者の皆さんはとても優しいんですよ。Offersに登録しているエンジニアの皆さんってなんでみんな優しいんでしょうかね(笑)。それで次第に私の中でOffersは毎日チェックする媒体になっていました。毎日ログインして「あ、この人にちょっと声かけてみようかな」という感じで使ってました。

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理想通りのMLエンジニアを採用!


ーー:今回採用できた2名の方について教えてください。

1人は大手インターネット広告でのデータサイエンティスト経験が長く、インターネット広告に関するデータ分析や機械学習運用基盤をゼロから一人で構築した経験のあるエンジニアです。

もう1人は、画像解析やAIなどが強みで、幅広い業界でサービスの現状分析や課題分析を多く経験されているエンジニアです。これまでの経験や技術スタック、人柄などで採用を決めました。

ーー:採用のスピード感はいかがでしたか?

今回の2名も例外なく早かったですね。最初のスカウトは数日以内にいただくことができ、面談もすぐ設定できました。弊社都合ですぐに面談セットできなかったのですが、スカウト配信して2週間後くらいには稼働開始してもおかしくなかったスピード感です。

MLエンジニアはOffersにいることが分かったので、次はGoエンジニアやフロントエンドエンジニアも探したいと思ってます。

ーー:Offersは毎日見てしまう媒体だそうですが、どんな方にアプローチされていたのでしょうか?

メガベンチャーで広告事業を経験してきた方が多いですね。弊社もメガベンチャー出身者がとても多く、そういった方を中心にアプローチしたかったので、Offersは理想通りでした。

それにプロフィールをしっかり書いてくれる人が多いですし、エンジニアではない私であっても声を掛けやすかったですね。経歴など見させていただいて私自身の勉強にもなりました。

ーー:人事と開発側がどのように連携をとって採用を進められているのでしょうか?

Offersだけでなく、利用している全媒体から毎週10〜20人分の候補者リストを作成し、開発側に書類選考をしてもらい、その対象者にスカウトを送っていました。

ミドル〜シニアエンジニアを探しているため、結果的にはOffersからpickupすることが多かったです。OffersはSlack連携ができるので、候補者のステータスが変わったらすぐに通知を受けており、すぐにスカウト配信できるような準備もしていました。

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副業(業務委託)と正社員が融合する組織づくり


ーー:副業(業務委託)メンバーを迎えるにあたって、何か工夫されてる点はありますか?

弊社では完全フルリモートなので、最初に「リモートワークは大丈夫ですか?」という確認をしています。コミュニケーションを気にされる方も多いと思いますし、後日「思っていたのと違った!」と思われてしまうのはお互いにとって避けていきたいところですからね。

弊社のメインとなるコミュニケーションツールはSlackになりますが、チームごとでGather(ギャザー)を使った同期コミュニケーションも行っています。もちろん集中したい場合には特定の部屋に入ることで、生産性を高めたりなどしています。オンボーディングも細かく実施することで、不安をできる限り解消するようにもしています。そういった取り組みもあるせいか、業務委託として何年も在籍している方がたくさんいるんですよ。

ーー:業務委託の比率はどの位ですか?

約19%くらいです。Offersを使ってこれからも副業(業務委託)が増えると思うので、この比率は今後も上がっていくと思います。

ーー:これまでも業務委託から正社員に変わった方はいますか?

はい、あります。雇用形態に関係なく会社の情報をお伝えする機会もあるので、透明性のある文化を気に入ってくれたと思います。今後もOffersを通じてジョインしてくれた副業(業務委託)メンバーとも、時間を掛けて相互理解を深めていければと思います。

ーー:ありがとうございました。

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