Дашборд к исследованию 2000 вакансий и резюме технических директоров
На данной странице расположены интерактивные таблицы из исследования. Вы можете использовать фильтры и сортировки в данных таблицах. Цветами выделяется процентили по 5 процентов.
Скиллы резюме
Навыки указанные в резюме. В столбцах справа указаны три самые популярные пары для этого навыка. Пробелы означают, что у такого навыка пар меньше 5.. Средний опыт - среднее значение по кол-ву лет работы в резюме.
Скиллы вакансии
Навыки, которые ищут работодатели. В столбцах справа указаны три самые популярные пары для этого навыка. Пробелы означают, что у такого навыка пар меньше 5.
Аффинити Скиллы
Это таблица соответствия навыков. В ней сравнивается важность и оплачиваемость навыков - какова разница между резюме и вакансиями?
Процент от всех - это доля вакансий/резюме, в которых этот навык встречался.
*процент взят от тех, у кого указан хотя бы один навык из данной таблицы.
Индекс соответствия – это сравнение доли навыка между вакансиями и резюме. Число показывает, во сколько раз одни превосходят других. Сравнивается именно доля, не общее количество. Если число положительное, то преимущество у резюме, а если отрицательное – то у вакансий. Если оно равно единице, значит этот навык равномерно распределен между выборками. Мы специально переворачиваем слагаемые местами и делаем отрицательное значение, чтобы было удобно считывать.
Соотношение зарплат устроено похожим образом, только здесь сравниваются средние зарплаты резюме и вакансий для одного и того же навыка.
Предлагаемая должность в вакансиях
Слова, которыми в вакансии называют должность.
Предлагаемая должность в резюме
Слова, которыми кандидаты описывают желаемую должность. Средний опыт - среднее по кол-ву лет работы в резюме.
Аффинити должности
Это таблица соответствия слов, использованных для описания должности. В ней сравнивается важность и оплачиваемость слов - какова разница между резюме и вакансиями?
Процент от всех - это доля вакансий/резюме, в которых это слово встречалось.
*процент взят от тех, у кого указано хотя бы одно слово из данной таблицы.
Индекс важности показывает, для кого это слово важнее. Число - это то, во сколько раз одни превосходят других. Если число положительное, то преимущество у резюме, а если отрицательное - то у вакансий.
Соотношение зарплат устроено похожим образом, только здесь сравниваются зарплаты резюме и вакансий для одного и того же слова.
Обязанности в вакансиях
Слова, которыми в вакансии описаны обязанности.
Обязанности в резюме
Слова, которыми кандидаты описывали свои обязанности с прошлых мест работы.
Аффинити обязаности
Это таблица соответствия слов, использованных для описания обязанностей (в резюме - прошлые обязанности; в вакансии - предлагаемые). Обязанности были вытащены из текстов при помощи chatGPT и PyMorphy.
Процент от всех - это доля вакансий/резюме, в которых это слово встречалось.
*процент взят от тех, у кого указано хотя бы одно слово из данной таблицы.
Индекс важности показывает, для кого это слово важнее. Число - это то, во сколько раз одни превосходят других. Если число положительное, то преимущество у резюме, а если отрицательное - то у вакансий.
Соотношение зарплат устроено похожим образом, только здесь сравниваются зарплаты резюме и вакансий для одного и того же слова.
Вузы
Образовательные организации, в которых учились кандидаты. Средний опыт - средняя по кол-ву лет работы в резюме.
Где раньше работали
Компании, в которых ранее работали кандидаты. Средний опыт - среднее по кол-ву лет работы в резюме.
А у нас тут много чего интересного есть
Аутсорс IT команды
Предоставляем услуги аутсорсинговой IT-команды для выполнения задач любого уровня сложности.
ERP/CRM системы
Создаем уникальные ERP/CRM системы для управления бизнес-процессами.
Next JS
Разработка гибких веб-приложений на Next JS с поддержкой всех видов рендеринга: CSR, SSR и SSG.
PWA
Разработка прогрессивных веб-приложений (PWA) для установки на телефон в один клик из браузера.
Мини апп телеграм
Создаем мини-приложения для Telegram, которые помогут вам автоматизировать задачи, улучшить клиентскую поддержку или предоставить новые сервисы пользователям.
Находим точки роста
При помощи машинного обучения и Data Science