- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

IT-рекрутер
Lamoda — известный бренд с сильной IT-культурой, что облегчает хантинг. Вакансия предлагает широкий спектр задач от сорсинга до развития HR-бренда, что отлично подходит для профессионального роста.
Сложность вакансии
Позиция требует глубокого понимания специфики Data Science и Big Data, а также навыков продвинутого сорсинга. Работа в крупном e-commerce подразумевает высокую динамику и строгие требования к качеству воронки.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для IT-рекрутера уровня Middle/Senior в Москве в крупном e-commerce вилка обычно составляет от 150 000 до 250 000 рублей после вычетов. Сумма сильно зависит от опыта в конкретных стеках (DS/ML) и навыков сорсинга.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Lamoda уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Lamoda и станьте ключевым звеном в поиске талантов для одного из лидеров e-commerce!
Описание вакансии
IT-рекрутер
Lamoda
*📍*Москва
Ищем в команду IT-рекрутера, который умеет работать не только с входящим потоком, но и самостоятельно находить сильных специалистов на сложном и конкурентном рынке.
В фокусе — подбор специалистов в направлениях Data Science, Big Data, Product и IT Infrastructure.
Обязанности:
— Вести полный цикл подбора IT-специалистов: от снятия профиля и формирования стратегии поиска до оффера и сопровождения выхода кандидата;
— Искать и привлекать кандидатов через LinkedIn, GitHub, профессиональные сообщества, хантинговые платформы, реферальные программы и собственный нетворк;
— Проводить интервью, оценивать мотивацию, опыт и soft skills кандидатов; участвовать в оценке технических компетенций совместно с hiring-командой;
— Работать в партнерстве с hiring-менеджерами: глубоко погружаться в профиль вакансии, калибровать требования, давать аналитику по рынку и регулярно синхронизироваться по воронке;
— Управлять кандидатским опытом на всех этапах и выстраивать качественную коммуникацию — от первого контакта до оффера и онбординга;
— Анализировать рынок IT-специалистов, зарплатные ожидания, конкурентную среду и доступность нужных профилей;
— Участвовать в развитии и улучшении процессов подбора: автоматизации, работе с ATS, внедрении новых sourcing-инструментов и подходов;
— Участвовать в развитии employer brand: митапах, профессиональных мероприятиях и создании контента для привлечения IT-аудитории.
Требования:
— Опыт самостоятельного подбора IT-специалистов полного цикла;
— Хорошее понимание IT-рынка и основных технологических ролей;
— Опыт работы хотя бы с несколькими направлениями: Data Science / ML, Big Data, Product, Infrastructure;
— Уверенный сорсинг и умение находить кандидатов за пределами стандартных job-сайтов;
— Умение работать со сложными и узкими вакансиями, тестировать разные гипотезы поиска и не останавливаться на первом очевидном решении;
— Навык партнерской работы с hiring-менеджерами и способность аргументированно говорить о ситуации на рынке;
— Системность, самостоятельность и ориентация на результат;
— Интерес к современным инструментам рекрутмента, автоматизации и новым технологиям.
Будет преимуществом:
— Опыт подбора специалистов в Data & AI, высоконагруженные продукты, платформенные или инфраструктурные команды, а также опыт работы со сложными senior- и lead-позициями.
*➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Employer Branding
- Applicant Tracking Systems
- Product Management
- GitHub
- Sourcing
- Big Data
- Data Science
- IT Infrastructure
- IT Recruitment
- Soft Skills Assessment
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков сорсинга в узких нишах.
Расскажите о самом сложном кейсе поиска специалиста (например, в Data Science). Какие нестандартные каналы вы использовали?
Оценка умения работать с бизнесом и аргументировать свою позицию.
Как вы действуете, если требования нанимающего менеджера не соответствуют рыночным реалиям? Приведите пример из практики.
Проверка технической грамотности рекрутера.
В чем, на ваш взгляд, ключевое различие в профилях Data Scientist и Data Engineer при поиске?
Оценка фокуса на опыте кандидата.
Как вы выстраиваете коммуникацию с Senior-кандидатом, который не находится в активном поиске, чтобы заинтересовать его вакансией?
Проверка навыков работы с данными.
На какие метрики в воронке подбора вы ориентируетесь в первую очередь и как используете их для оптимизации процесса?
Похожие вакансии
Junior Recruiter
Head of Sales Recruitment / Руководитель направления подбора коммерческого персонала
Стажер в отдел HR
Рекрутёр (на проект)
Руководитель отдела подбора персонала
Рекрутер на проектную занятость
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!