Recrutement tech

Les outils du recrutement digital

31 mai 2023
Sommaire

Alors que le monde poursuit sa transition numérique, les pratiques de recrutement traditionnelles sont de plus en plus obsolètes. Avec l'adoption massive du travail à distance et des modèles hybrides depuis le début de la pandémie, les équipes de recrutement ont dû se tourner vers des méthodes plus innovantes, notamment le recrutement digital. Le processus de recrutement traditionnel est souvent chronophage et coûteux, avec une durée moyenne de 35 jours pour l'ensemble du processus d'entretien. De plus, il peut également être biaisé envers certains groupes de personnes, ce qui limite l'accès à un vivier de candidats plus diversifié.

 

C'est là que les outils de recrutement numérique entrent en jeu. Ils offrent une transparence accrue, permettent de trouver plus rapidement des correspondances entre les candidats et les postes vacants, automatisent les tâches manuelles et fastidieuses, et bien plus encore. En somme, ils offrent une solution plus efficace et efficiente pour les équipes de recrutement qui cherchent à trouver les meilleurs talents dans un marché du travail en constante évolution. 

 

Aujourd’hui GetPro vous présente les 7 meilleurs outils digitaux qui faciliteront votre recherche de talents.

 


Dans un monde où la concurrence pour les talents est de plus en plus intense, les outils de recrutement numérique offrent un avantage clé aux employeurs qui cherchent à se démarquer. Contrairement aux méthodes traditionnelles telles que les annonces en ligne, ces outils offrent une efficacité accrue et une portée plus large. Les avantages de ces outils sont nombreux, notamment leur capacité à cibler et à attirer les meilleurs talents à l'échelle nationale, à un coût souvent inférieur à celui des méthodes traditionnelles. En utilisant ces outils, les employeurs peuvent maximiser leurs chances de trouver des candidats qualifiés et ainsi gagner un avantage concurrentiel sur le marché du travail.

 

1. Premier outil digital : Google, le meilleur ami des recruteurs

Le géant de la recherche en ligne, Google, est de plus en plus impliqué dans le domaine du recrutement digital, grâce à ses nombreuses fonctionnalités et outils utiles.

Parmi ceux-ci, on trouve Google Trends, qui permet de rechercher des mots-clés pertinents pour les annonces d'emploi, ainsi que les opérateurs booléens pour un sourcing de candidatures plus précis et ciblé. 

Plus récemment, Google a introduit l'outil Google for Jobs, qui permet aux employeurs de gagner en visibilité sur la diffusion de leurs annonces d'offres d'emploi.

2. Deuxième outil indispensable : Utiliser un ATS       

Un ATS, pour Applicant Tracking System, est un outil devenu indispensable pour n’importe quel recrutement. Celui-ci permet de suivre les candidatures, à chaque étape du processus de recrutement, et de gérer ainsi efficacement les flux de candidatures. 

Votre ATS vous permet ainsi de savoir, à chaque instant, où en est un candidat : s’il vient de candidat, s’il est en attente ou sort d’un entretien avec un manager, d’un cas pratique, d’un échange final avec vos dirigeants...

Qui plus est les ATS sont aujourd’hui évolutif et s’adaptent aux besoins de l’entreprise et à sa croissance. Ainsi, il n’a jamais été aussi facile de gérer vos recrutements, d’optimsier votre processus de recrutement et de gagner du temps dans votre recherche des meilleurs candidats.

3. Troisième outil, destiné au marketing lié au recrutement : Keyword Tool

Si vous cherchez à trouver les mots-clés parfaits pour votre stratégie de marketing de recrutement, Keyword Tool pourrait être l'outil qu'il vous faut. C'est une alternative de choix à Google Keyword Planner, qui nécessite un compte Google Ads. Keyword Tool gratuit peut vous aider à obtenir des suggestions de mots-clés à partir d'un mot-clé donné, en sélectionnant le moteur de recherche de votre choix (Google, Mozilla et même les réseaux sociaux comme Twitter, Facebook, Instagram, etc.). Par exemple, si vous recherchez "développeur full stack", Keyword Tool peut suggérer des mots-clés plus spécifiques tels que "développeur full stack junior" ou "développeur full stack php". La version payante Keyword Tool Pro offre des statistiques plus détaillées sur les volumes de recherche et d'autres fonctionnalités utiles pour optimiser votre stratégie de marketing de recrutement.

4. Quatrième outil de notre sélection : Jobvite

Jobvite est une solution logicielle de recrutement en ligne bien connue qui propose un système étendu de suivi des candidatures. Cette plateforme personnalisable vous permet de publier des offres d'emploi et de gérer les candidatures en utilisant des fonctionnalités de collecte de données, de classification des candidats en fonction de leur expérience et de leurs compétences, et de pré-sélection. Elle intègre également des capacités de recrutement social, d'optimisation mobile, de sites de carrière de marque et d'outils de screening vidéo à la demande.

Les avantages de cette plateforme de recrutement numérique incluent la possibilité d'ajouter plus de 15 000 documents de pré-sélection provenant de diverses sources telles que les job boards. Jobvite permet également d'améliorer l'efficacité des recruteurs en éliminant les processus administratifs fastidieux, ce qui leur permet de recruter des talents de qualité supérieure. Enfin, cette plateforme aide les entreprises à étendre leur recherche de talents en publiant des offres sur des réseaux sociaux tels que Twitter, WhatsApp, Facebook et Instagram.

5. Cinquième outil digital essentiel : le duo incontournable LinkedIn et Indeed

Pour trouver les meilleurs candidats pour votre entreprise, LinkedIn est le réseau social de référence pour développer votre réseau professionnel et cibler les candidats actifs et passifs. Avec des options gratuites ou payantes, vous pouvez développer votre marque employeur et acheter des encarts publicitaires pour toucher des candidats hors de votre réseau direct.

Pour la diffusion de vos annonces, Indeed est l'un des géants de la recherche d'emploi au niveau international. Vous pouvez utiliser le tableau de bord employeur pour lancer une recherche de candidats et identifier les meilleurs selon vos critères.

Les fonctionnalités “Postuler” d'Indeed et de LinkedIn permettent également aux candidats de répondre à vos annonces en quelques secondes, en utilisant leur CV enregistré sur le site ou leur profil LinkedIn. En publiant directement vos offres d'emploi sur Indeed ou LinkedIn, les annonces bénéficient automatiquement de cette fonctionnalité pour faciliter la candidature des postulants.

6. Sixième must have : EasyRecrue ou Zoom, pour les entretiens vidéo

Zoom s'impose depuis quelque temps comme le leader incontesté du marché des outils de vidéoconférence. Facile à mettre en place et à utiliser, il est devenu un choix de prédilection pour les recruteurs et les candidats. Grâce à ses nombreuses fonctionnalités, Zoom permet de réaliser des entretiens vidéo personnalisés et efficaces. Les entretiens vidéo différés, en particulier, sont une option judicieuse pour pré sélectionner et évaluer les candidats avant un entretien en direct. Pour optimiser cette méthode de recrutement, EasyRecrue, le leader européen du marché, propose une gamme étendue de fonctionnalités. Parmi celles-ci, on retrouve la possibilité de créer et intégrer des tests, de mettre en place une prise de rendez-vous en ligne et de déployer un chatbot.

7. Et pour finir, une fois le recrutement réalisé : ne pas négliger l’onboarding avec Slite ou Lucca

Slite est un outil complet qui facilite l'onboarding des nouveaux collaborateurs grâce à sa fonctionnalité de checklist. Mais ce n'est pas tout : Slite est également un outil de gestion d'équipe puissant qui offre une vue d'ensemble de toutes les tâches et projets en cours, particulièrement utile pour les équipes en télétravail. Slite s'intègre également avec des outils populaires tels que Trello, Slack et Google Drive, ce qui vous permet de tout gérer à partir d'une seule et même interface.

Une solution SIRH comme Lucca permet de faire de même, tout en proposant également une suite de logiciels tournés vers la gestion des entretiens semestriels et annuels, des congés payés, ou encore de la paie.

 

Pour conclure : une campagne de recrutement digital réussie nécessite de savoir choisir les outils adéquats. En revanche, si l’on peut vous offrir un dernier conseil, il est recommandé de bien réfléchir à ceux qui seront les plus pertinents pour votre entreprise et qui vous permettront de gagner en temps et en efficacité. Ne vous éparpillez pas trop et choisissez judicieusement les outils qui répondent à vos besoins spécifiques. Le choix des outils est crucial pour réussir une campagne de recrutement digital, et il convient de ne pas se précipiter, mais de faire des choix éclairés en fonction de vos objectifs.

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Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des principaux moteurs d’innovation dans le monde professionnel. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches répétitives, d’optimiser des processus ou de révolutionner notre rapport à la data, les technologies basées sur l’IA offrent un potentiel sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouvent des métiers variés et complémentaires, dont le rôle est de concevoir, de déployer et de piloter les solutions d’IA au sein des entreprises. Dans cet article, nous proposons un tour d’horizon des principaux métiers de l’IA, en détaillant leurs missions, leurs compétences requises ainsi que les opportunités qu’ils représentent sur le marché du travail.Data ScientistMissions et responsabilitésLe Data Scientist occupe une place centrale dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. 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À mesure que l’IA se développe dans de nouveaux secteurs (santé, finance, industrie, commerce…), les perspectives s’étendent et les salaires associés sont souvent très compétitifs.Machine Learning EngineerMissions et responsabilitésSi le Data Scientist se concentre sur la modélisation et l’exploration des données, le Machine Learning Engineer, quant à lui, met l’accent sur la production et l’industrialisation de ces modèles. Son rôle est de développer des solutions logicielles robustes et performantes pour intégrer les modèles de machine learning dans des applications concrètes (applications web, systèmes embarqués, plateformes internes). Il doit également gérer le déploiement continu (CI/CD) et l’optimisation en conditions réelles des algorithmes d’IA.Compétences requisesExcellentes connaissances en programmation (Python, C++, Java, etc.)Maîtrise des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch)Connaissance approfondie des architectures de déploiement (microservices, conteneurs Docker, Kubernetes)Capacité à optimiser les performances et à assurer la scalabilité des systèmes IACulture du DevOps et des pratiques d’intégration continueÉvolution et opportunitésLa fonction de Machine Learning Engineer est particulièrement recherchée dans les entreprises souhaitant passer à l’échelle leurs projets d’IA. Avec la maturité croissante de la discipline, ces professionnels deviennent des piliers incontournables pour assurer la transition entre le prototype et la solution industrialisée. À terme, un Machine Learning Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte IA, de responsable R&D ou de CTO (Chief Technology Officer).3. Data EngineerMissions et responsabilitésLe succès d’un projet d’IA repose grandement sur la qualité et l’accessibilité des données. Le Data Engineer est le spécialiste de la conception, de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données. Il crée et gère les bases de données, les pipelines d’ingestion et de transformation de données, ainsi que les outils pour rendre ces données accessibles aux équipes data et IA. Son rôle est donc fondamental pour garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes qui alimentent les algorithmes.Compétences requisesMaîtrise des technologies de bases de données (SQL, NoSQL)Solide connaissance des frameworks big data (Hadoop, Spark)Compétences avancées en scripting et programmation (Python, Scala, Java)Compréhension des bonnes pratiques de conception d’architecture dataConnaissances en sécurité et gouvernance des donnéesÉvolution et opportunitésLe Data Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte data ou d’architecte cloud, et collaborer étroitement avec les équipes DevOps et IA. À l’heure de la transformation numérique, sa présence est indispensable pour toutes les entreprises qui souhaitent centraliser, traiter et valoriser de grands volumes d’informations.AI Researcher (Chercheur en IA)Missions et responsabilitésL’AI Researcher – ou chercheur en intelligence artificielle – se consacre à l’exploration et à la création de nouvelles méthodes, algorithmes et approches dans le domaine de l’IA. Il s’agit souvent d’un profil issu de la recherche universitaire, qui conserve un lien étroit avec le monde académique. Son travail consiste à publier des articles scientifiques, à participer à des conférences, à réaliser des expérimentations pointues et à améliorer la performance et la robustesse des modèles existants.Compétences requisesNiveau avancé en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire, en probabilités et en statistiquesSolides connaissances en algorithmie et en structure de donnéesMaîtrise approfondie des techniques de machine learning, de deep learning et des sujets plus pointus (NLP, computer vision, reinforcement learning, etc.)Capacité à prototyper des idées de recherche dans un environnement de programmation (Python, C++ ou autre)Excellentes compétences en rédaction scientifique et en communication de résultatsÉvolution et opportunitésLes AI Researchers sont particulièrement présents dans les laboratoires de recherche (publics ou privés) et dans les grands groupes technologiques (GAFA, éditeurs de logiciels spécialisés). Ils peuvent également fonder ou rejoindre des start-up où leur expertise est très valorisée pour innover et se démarquer de la concurrence. Dans un contexte où les algorithmes deviennent de plus en plus complexes, leur rôle est essentiel pour concevoir des approches de pointe et faire évoluer l’état de l’art de l’IA.Data AnalystMissions et responsabilitésLe Data Analyst se situe à l’interface entre la donnée, l’analyse métier et la prise de décision. Il se focalise sur l’exploration et la visualisation des données afin d’identifier des tendances, des corrélations et d’éventuels leviers d’optimisation. Son rôle n’est pas toujours directement associé à la conception d’algorithmes complexes, mais il est indispensable pour traduire les résultats d’analyse en recommandations concrètes pour les équipes opérationnelles (marketing, finance, ressources humaines, etc.).Compétences requisesBonne maîtrise des outils d’analyse et de data visualization (Tableau, Power BI, etc.)Connaissances en SQL et, dans certains cas, en Python ou R pour automatiser les traitementsCapacité d’interprétation des données et compréhension du business de l’entrepriseAisance dans la communication écrite et orale pour présenter les résultats à des interlocuteurs non techniquesÉvolution et opportunitésLe Data Analyst peut évoluer vers un rôle de Data Scientist s’il développe des compétences plus poussées en modélisation et en machine learning, ou vers un poste de Product Manager Data s’il souhaite se spécialiser dans la gestion de produits et de projets data. Dans un contexte de démocratisation de la donnée, son profil est très demandé, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME.AI Product Manager (Chef de produit IA)Missions et responsabilitésL’AI Product Manager assure la cohérence entre les objectifs business de l’entreprise et le développement des solutions d’IA. Il est responsable de définir la vision produit, de prioriser les fonctionnalités et de coordonner les équipes data, développement et design autour d’une même feuille de route. Sa mission inclut également la gestion du cycle de vie du produit IA, depuis l’idéation jusqu’à la commercialisation, en passant par la phase de test et de déploiement.Compétences requisesConnaissance à la fois des modèles d’IA et des enjeux businessCapacité de gestion de projet et de coordination d’équipes multidisciplinairesExcellentes aptitudes en communication et en négociationFamiliarité avec les méthodes agiles (Scrum, Kanban)Vision stratégique pour évaluer l’impact et la rentabilité d’une solution IAÉvolution et opportunitésÀ l’heure où l’IA s’impose dans toutes les strates de l’entreprise, le rôle de l’AI Product Manager gagne en importance. Il peut évoluer vers un poste de Head of Product ou de Chief Product Officer, voire se spécialiser encore plus dans la stratégie data et IA en devenant Chief Data Officer. Les entreprises technologiques et les start-up en particulier sont très friandes de ce type de profil pour piloter leurs innovations.AI Ethics & Compliance OfficerMissions et responsabilitésAvec l’essor de l’IA, des problématiques éthiques et réglementaires émergent, liées notamment à la protection des données personnelles, à la transparence des algorithmes, ou encore aux risques de discrimination. L’AI Ethics & Compliance Officer se charge d’identifier ces enjeux, de définir des lignes directrices éthiques et de s’assurer que l’entreprise respecte les normes en vigueur (RGPD en Europe, par exemple). Il peut également intervenir dans la formation des équipes pour sensibiliser aux bonnes pratiques.Compétences requisesConnaissances solides en droit du numérique et en conformité (RGPD, CNIL, etc.)Bonne compréhension des principes de fonctionnement de l’IA et de la gestion des donnéesVision éthique et capacité à formuler des recommandations clairesEsprit de synthèse pour aligner les enjeux techniques, business et juridiquesÉvolution et opportunitésBien que plus récent que les autres métiers, ce rôle tend à se développer à mesure que les entreprises prennent conscience de la responsabilité qui leur incombe en matière de traitement des données et d’usage des algorithmes. Les opportunités sont nombreuses dans les grands groupes, les administrations, mais aussi dans les start-up qui souhaitent déployer des solutions IA de manière responsable.Ingénieur spécialisé (Vision par ordinateur, NLP, etc.)Missions et responsabilitésAu sein de la grande famille de l’IA, on trouve également des ingénieurs spécialisés dans des domaines particuliers : la vision par ordinateur (computer vision), le traitement du langage naturel (NLP), la robotique, ou encore le reinforcement learning. Leur expertise technique pointue leur permet de résoudre des problématiques complexes liées à un champ d’application précis : analyse d’images et de vidéos, compréhension et génération de langage, planification de trajectoires de robots, etc.Compétences requisesMaîtrise avancée des techniques et bibliothèques spécifiques à la spécialité (OpenCV pour la vision, spaCy ou NLTK pour le NLP, etc.)Connaissances approfondies des modèles de deep learning applicables (CNN pour la vision, RNN ou Transformers pour le NLP…)Capacité à analyser et à traiter un volume important de données spécialisées (images, textes, signaux)Compétences en programmation, en algorithmique et en mathématiques Évolution et opportunitésCes ingénieurs spécialisés sont particulièrement demandés dans les secteurs qui reposent sur des technologies très spécifiques, comme la reconnaissance faciale, la voiture autonome, la traduction automatique ou encore les assistants virtuels. 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Emile PennesCo-fondateur de GetPro
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