レコメンド条件を作成する

適切なレコメンド条件を作ることで、採用したいエンジニアに出会える確率が大幅に高まります。この記事では、候補者選定の第一歩であるレコメンド条件の作り方を解説します。

レコメンド条件とは

LAPRAS SCOUTには約150万人の候補者のデータベースがありますが、その一人一人を見ていくのは不可能です。そこで、「どういうスキルの候補者が欲しいのか」という条件を作成し、候補者をある程度絞ってから一人一人選定をしていく必要があります。このとき設定する条件をレコメンド条件と呼びます。

レコメンド条件の作り方

1. 「レコメンド」を選択する

LAPRAS SCOUTのヘッダーメニューから「レコメンド」を選択します。

レコメンドを選択する

 

2. 「レコメンド条件の新規作成」をクリックする

右上にある「レコメンド条件の新規作成」をクリックします。

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3. 新しいレコメンド条件を作成する

ここでレコメンド条件を作成します。項目ごとにそれぞれ説明していきます。

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① タグ

「iOS」や「機械学習」など、候補者に求めるスキルや特徴を入力してください。複数入力した場合は、AND条件で検索されます。

② タグレベル

タグのレベルを指定することができます。1から10までの10段階で指定してください(10に近づくほど高いスキルを持っています)。レベルを指定することによって、指定したレベル以上のタグレベルを持った候補者を絞り込むことができます。

③ 技術力スコア

技術力スコアはアウトプットからエンジニアスキルを得点化した値です。技術力スコアを1.0〜5.0(5.0が最大)でカスタマイズすることが出来ます。3.0が平均で、3.5以上では上位4%に絞り込まれます。

④ LAPRAS

LAPRASのユーザから検索する場合はチェックします。

チェックした場合、LAPRAS登録ユーザが自己申告した「転職意欲」と「興味のある雇用形態」を絞り込むことができます。

⑤ 除外タグ(任意)

検索において除外したいタグを設定できます。ここに指定したタグをもつ候補者はレコメンドされません。複数入力した場合は、どれか1つでも持っている候補者は除外されます。

除外タグを指定した場合はレベルを指定でき、そのレベル以上のタグをもつ候補者が除外されます。

⑥ 住まい(任意)

居住地から候補者を絞ることができます。居住地が取得できていない候補者は表示されなくなります。

⑦ 連絡手段(任意)

候補者との連絡手段を選択します。

⑧ 必須の情報(任意)

必須で欲しい情報を選択します。

⑨ 英語のレベル(任意)

候補者がオープンデータにおいて、自己申請した英語能力をネイティブ・ビジネス・日常会話レベルの3つの条件で絞り込むことができます。

⑩ その他条件

含めたいものにチェックします。
  

4. レコメンド条件を調整(再設定)する

「この条件でレコメンド」をクリックすると、条件にあった候補者がレコメンドされます。

候補者が期待するレベルにあっていない場合は、設定したときと同じように画面左部から再度レコメンド条件を調整しましょう。

※調整をするとその度に、画面上部の「この条件に該当する候補者」の数は更新されていきますが、実際にレコメンドされる候補者は、「この条件でレコメンド」ボタンを押さないと反映されないので注意してください。

 

以上、レコメンド条件の作り方を説明しました。候補者を選んでスカウトメールを送るでは、レコメンド条件から候補者を選定し、メールを送信する方法について解説します。