HR PRO

Как начать использовать X-Ray поиск от Google: 4 простых шага

Специалист по рекрутингу и сорсингу в компании Objective Paradigm Сара Голдберг (Sarah Goldberg) опубликовала статью с практическими советами для тех, кто только начинает использовать X-Ray поиск в Google. Мы представляем вашему вниманию адаптированную версию этого материала. X-Ray поиск — давно известный способ поиска профилей кандидатов, и со временем этот инструмент не становится менее эффективным. Однако он не так прост, несмотря на существование сервисов, которые облегчают работу с X-Ray. Процесс работы с X-Ray поиском выглядит так:

Первый шаг Допустим, нас интересуют специалисты в области машинного обучения. Один из самых крупных ИТ-ресурсов по этой теме — Kaggle. Второй шаг Это ресурс, с помощью которого работодатели могут публиковать вакансии или организовывать соревнования, а специалисты по работе с информацией могут получать доступ к публичным наборам данных и участвовать в обсуждениях. На Kaggle есть страница, на которой профили пользователей отображаются в соответствии с рейтингом. Из нее видно, что на сайте более 57 000 пользователей, и более трех тысяч из них обладают статусом «эксперт» или выше. Для получения высокого статуса нужно участвовать в соревнованиях и занимать в них высокие места. Кроме того, при составлении рейтинга Kaggle также учитывает вклад пользователей в дискуссии и внутренние ядра (kernels) — внутренние открытые проекты, которые развиваются на платформе.

этим знанием, мы можем анализировать профили пользователей Kaggle и понимать, кто перед нами — активный пользователь ресурса или человек, который бывает на нем время от времени и не очень активен. Благодаря странице рейтинга можно быстро находить наиболее сильных специалистов, среди которых есть и  разработчики

отличие от LinkedIn, на Kaggle нет конкретных индикаторов того, что конкретная страница — это именно профиль пользователя. С помощью X-Ray поиска можно найти такие зацепки и получать выдачу, состоящую именно из профилей. Для этого, например, можно использовать команду вида site:kaggle.com “last seen” — это позволит получить именно профили пользователей. К этому можно добавить отдельный фильтр по локации, например, команда site:kaggle.com “last seen” «Moscow» выведет всех пользователей Kaggle, указавших своим местоположением столицу России.

ссылок на профили пользователей из Москвы. Кстати, аналогичный поиск в AmazingHiring выдает почти 600 человек. Рекомендуем вам протестировать систему и убедиться в этом. Запросить бесплатный демо-доступ можно тут. Описанный подход работает для любых сайтов в интернете. К примеру, с его помощью можно точно также искать дизайнеров (site:behance.net “веб-дизайнер”) или тех, кто посещает тематические мероприятия, зарегистрированные на платформе meetup.com (site:meetup.com “машинное обучение”).


Источник: amazinghiring.ru