Recrutement tech

Comment optimiser votre stratégie de recrutement digital ?

31 mai 2023
Sommaire

Chaque entreprise est en croissance constante, de quelques centimètres sur les graphiques, mais le constat est qu'elles grandissent en permanence. Par conséquent, de nos jours, les meilleurs talents ont de plus en plus d’opportunités et les choses se compliquent pour les recruteurs. 

Pour attirer et attirer l'attention de talents qualifiés, les recruteurs doivent mettre en œuvre certaines stratégies de recrutement spécifiques. 

Aujourd’hui GetPro vous présente 6 stratégies de recrutement digital pour créer un recrutement numérique solide. 

Qu'est-ce que le recrutement digital ?

Au cours du processus de recrutement, chaque fois qu'un recruteur, un responsable du recrutement ou une personne des ressources humaines utilise des plateformes de réseaux sociaux ou toute autre technologie afin d'attirer le maximum de candidats et d'embaucher le meilleur employé, on parle de recrutement numérique.

Internet et les téléphones portables sont les deux principaux aspects de la numérisation et jouent un rôle essentiel dans chaque secteur de travail, y compris le recrutement. Le recrutement via les plateformes de réseaux sociaux donne du sens au recrutement numérique en ajoutant des avantages notables au processus de recrutement ; 

  • Offres d'emploi et publicités numériques
  • Affichage sur le site carrière
  • Recrutement mobile
  • Recrutement social media

Ce sont les astuces de recrutement qui clarifient sûrement le recrutement numérique et comment Internet et d'autres technologies deviennent des composants essentiels du processus de recrutement. Selon la recherche, 79 % des candidats ont utilisé des ressources et des informations en ligne dans leur recherche d’emploi.

 

Quels sont les avantages du recrutement numérique ?

 

Une portée plus large

L'éventail d'attractions et d'embauches d'employés doit s'élargir. Les recruteurs et les gestionnaires d'embauche peuvent facilement promouvoir le poste auprès de candidats nationaux et internationaux.

Haute efficacité

Sourcer, attirer, sélectionner et embaucher prennent moins de temps. En effet, la communication avec les candidats devient une partie gérable et transparente grâce au processus de recrutement automatisé par l’IA.

Un ROI élevé

Pendant que vous investissez dans le développement et la réussite du processus de recrutement, le retour sur investissement est toujours élevé par rapport à la méthode traditionnelle. La raison ?  Grâce à un recrutement efficace, vous découvrirez plus tôt les meilleurs talents.

7 conseils pour bâtir une solide stratégie de recrutement numérique

Découvrez à quoi ressemble une stratégie de recrutement numérique parfaite. Ces conseils simples vous permettront de sélectionner et d'engager les bonnes personnes dans votre entreprise La recherche d'emploi est un véritable jeu de nos jours. Les employeurs disposent de différents canaux pour rechercher des experts et des professionnels. Mais le principal atout dans leur manche est évidemment la technologie.

Il est devenu beaucoup plus facile de rechercher des travailleurs potentiels grâce à Internet. Les médias sociaux et les plateformes de recherche d'emploi connectent les demandeurs d'emploi aux employeurs et accélèrent considérablement le processus de recrutement. Il n'est pas nécessaire de passer un entretien d'embauche en face à face pour décrocher un emploi.

La visioconférence Skype ou Zoom n'est pas une alternative. Ce qui complique la recherche de personnel, c'est un niveau accru de concurrence entre les entreprises et les entreprises, en particulier lorsqu'il s'agit d'industries à forte pénurie de compétences, comme le domaine de la cybersécurité.

Voici 7 conseils pour développer une stratégie de recrutement numérique visant à aider les entreprises à trouver plus rapidement les meilleurs talents.

Partagez du contenu pertinent

Toute entreprise axée sur une croissance continue doit non seulement conserver la main-d'œuvre actuelle, mais également réfléchir aux moyens d'attirer de nouveaux talents. Utiliser votre site Web pour attirer l'attention d'employés potentiels est une stratégie éprouvée pour atteindre cet objectif. 

La plupart des propriétaires d'entreprise considèrent leur site Web comme un point d'entrée pour les clients, mais vous pouvez aller encore plus loin si vous ajoutez un contenu spécifique pour inciter les employés potentiels à postuler à un emploi dans votre entreprise.

Cela peut être soit un blog hebdomadaire qui décrit les avantages de travailler dans votre secteur, soit de courtes vidéos pour aider les gens à réussir un entretien, soit même des commentaires régulièrement mis à jour de vos employés sur la façon dont ils se sentent faire partie de votre entreprise.

Utilisez les réseaux sociaux

La plupart des responsables RH confirment à l'unanimité que les réseaux sociaux sont les outils les plus efficaces dans de nombreuses stratégies de recrutement. Il  n'y a rien de plus facile pour un demandeur d'emploi que de surveiller les médias sociaux dans sa recherche d'un nouveau lieu de travail. 

En plus de rechercher des candidats sur des plateformes spécialisées comme LinkedIn, vous pouvez publier vos offres d'emploi dans diverses communautés. Cela peut s'expliquer par le fait que la recherche active d'un emploi peut exercer une pression considérable sur une personne, tandis que la recherche de nouvelles opportunités de carrière sur une plate-forme de médias sociaux préférée peut aider les demandeurs d'emploi à apprécier le processus.

98 % des employés utilisent au moins un site de médias sociaux à des fins personnelles, dont 50 % publient déjà des informations sur leur entreprise.

Assurer l'optimisation du site Web

Pour vous assurer que les candidats potentiels pourront vous trouver sur le Web, vous devriez également penser à investir dans l'optimisation de votre site Web. Outre un design attrayant et réactif, il est important d'adapter votre site Web à différents appareils, y compris les smartphones, qui représentent plus de 60 % de toutes les recherches en ligne.

Un site Web adapté aux mobiles ou une application Web progressive sont deux solutions largement utilisées qui vous permettent de rivaliser avec les applications mobiles et de rester attrayantes pour les utilisateurs. Si vous possédez un site Web sans optimisation mobile, l'idée de trouver des développeurs d'applications et d'améliorer votre site pour les utilisateurs mobiles semble bonne si vous êtes préoccupé par le développement de votre entreprise.

Vérifier les métriques de recrutement

Une autre caractéristique de toute stratégie de recrutement numérique réussie est l'utilisation d'un logiciel de recrutement qui permet de surveiller les métriques de recrutement. Certains des principaux avantages de ces outils incluent la capacité de calculer le taux de sélection, de suivre la satisfaction des managers et la satisfaction professionnelle des candidats, d'évaluer la qualité de l'embauche et d'améliorer l'efficacité de l'entonnoir de recrutement. 

De nombreuses agences de recrutement décident également d'intégrer des outils basés sur des chatbots qui permettent une analyse précise et rapide des CV et la détection des candidats les plus adaptés.

Construire une solide réputation

Lorsque vous êtes au niveau start-up, il faut de réels talents de conviction pour persuader un spécialiste de haut niveau de rejoindre votre entreprise. Cependant, tant que votre entreprise se développe, les employés deviennent plus disposés à travailler de concert sur le développement de la marque employeur. 

Pour renforcer l'image de votre entreprise aux yeux des candidats potentiels, vous devez développer une bonne stratégie de marque pour que votre entreprise soit réputée le plus rapidement possible. 

La notoriété de la marque provient de critiques positives sur votre site Web ainsi que de bons commentaires sur votre entreprise sur les réseaux sociaux. Tous les demandeurs d'emploi ont tendance à rechercher l'entreprise pour laquelle ils vont postuler. Dans ce cas, une bonne réputation en ligne est la garantie d'attirer plus rapidement des travailleurs compétents et talentueux.

Soyez en contact avec les candidats

Cela peut vous sembler fou, mais de nombreux recruteurs sous-estiment l'importance de partager de manière appropriée les contacts de leur service RH à la fois sur leur site web et sur les réseaux sociaux. 

Même si votre entreprise est très attractive pour les candidats, cette impression peut vite s’estomper s'ils ne trouvent aucune information de contact. Il est important de suivre la section Carrières sur votre site web avec les coordonnées pertinentes de vos recruteurs et de l’équipe RH. Plus vous donnez de moyens de vous contacter (téléphone, email, comptes sur les réseaux sociaux), plus vous aurez de chances d'obtenir des candidatures. 

Il est également crucial de rendre la section “À propos de nous” la plus détaillée possible. Ne pensez pas que la plupart des demandeurs d'emploi vont simplement l’éviter, mais considérez plutôt cette section comme une raison clé qui les convaincra de vous envoyer leur CV.

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Thomas Motti
14 avr. 2025
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Les métiers émergents en cybersécurité
L’essor de la cybersécurité et l’apparition de nouveaux métiersVous l’avez sans doute remarqué : les cyberattaques se multiplient et touchent des entreprises de toutes tailles. C’est un sujet qui inquiète autant les dirigeants d’entreprise que les responsables informatiques. Et si la sécurité en ligne évolue, c’est en grande partie grâce à l’arrivée de nouveaux métiers en cybersécurité.Cette évolution soulève une question essentielle : comment recruter les bons profils pour faire face à des attaques toujours plus complexes ? C’est là que nous pouvons intervenir en tant que cabinet de recrutement spécialisé. Dans cet article, nous allons découvrir plusieurs métiers émergents dans la cybersécurité, comprendre pourquoi ils sont de plus en plus demandés et voir comment se former pour y accéder.Pourquoi de nouveaux métiers apparaissent-ils en cybersécurité ?Le paysage des menaces informatiques évolue rapidement. Les hackers rivalisent de créativité pour s’introduire dans les systèmes informatiques, ce qui oblige les entreprises à renforcer leur niveau de protection. Résultat : de nouvelles spécialisations apparaissent.Complexité grandissante : Les virus, les rançongiciels (ransomwares) ou encore les campagnes de phishing sont toujours plus sophistiqués. Les anciens modèles de défense ne suffisent plus.Transformation numérique généralisée : Le télétravail, le cloud et les applications collaboratives transforment la façon de travailler. Les frontières entre privé et professionnel s’effacent, et les risques se multiplient.Besoin de réactivité : Les entreprises doivent repérer les menaces avant qu’elles ne causent des dommages. C’est pourquoi certains métiers se focalisent sur la détection précoce et l’automatisation des réponses aux incidents.En somme, ces métiers émergents répondent à de nouveaux enjeux. 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Voici trois rôles clés qui se distinguent particulièrement.Threat Intelligence AnalystCet expert se consacre à la recherche et à l’analyse des menaces.Il traque les failles potentielles, s’intéresse à la manière dont les pirates agissent et anticipe les prochaines attaques.Les entreprises ont besoin de ces profils pour rester informées des dernières tendances en matière de cybercriminalité.Security Automation EngineerSa mission ? Automatiser les processus de sécurité, de la détection à la réponse aux incidents.Il met en place des outils capables d’alerter les équipes le plus tôt possible, tout en éliminant de nombreuses tâches manuelles répétitives.Cela permet de gagner du temps et d’éviter que des menaces ne passent inaperçues.DevSecOps SpecialistLe DevSecOps rassemble trois équipes : développement, sécurité et exploitation (Ops).Le spécialiste DevSecOps veille à intégrer la sécurité à chaque étape du cycle de vie d’un logiciel.Son objectif : s’assurer que les applications et services sont protégés dès leur conception et que tout le monde adopte les bonnes pratiques.Autres métiers qui montent en puissancePour aller plus loin, voici d’autres rôles qui gagnent du terrain :Cloud Security Architect : Conçoit la sécurité dans les environnements cloud (AWS, Azure, GCP) et protège les données stockées en ligne.Privacy Engineer : Garantit la protection des données personnelles en conformité avec les réglementations (RGPD, etc.).Cybersecurity Data Scientist : Analyse des volumes importants de données pour repérer les comportements suspects et modéliser les menaces.Chaque poste répond à des besoins précis, mais tous contribuent à renforcer la même mission : protéger les actifs numériques de l’entreprise.Se former pour intégrer ces métiers d’avenirLa bonne nouvelle, c’est qu’il existe plusieurs voies pour devenir un expert en cybersécurité. 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Thomas Motti
14 avr. 2025
Recrutement tech
Les métiers clés de l’intelligence artificielle : panorama et enjeux
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. Son rôle consiste à exploiter des données variées (données clients, données issues de capteurs, logs, etc.) pour en extraire des informations utiles et exploitables par l’entreprise. Au quotidien, il construit des modèles statistiques et de machine learning, met en place des pipelines de traitement des données et participe à l’interprétation des résultats pour faciliter la prise de décision. Son approche se veut à la fois mathématique et informatique.Compétences requisesSolides bases en statistiques et probabilitésMaîtrise des algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering, etc.)Expertise en programmation (Python, R, SQL, et parfois Scala ou Julia selon les environnements)Compréhension des outils de big data (Hadoop, Spark) et des bibliothèques d’IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)Capacité à communiquer et à vulgariser les résultats (visualisations, rapports, présentations)Évolution et opportunitésAvec la croissance exponentielle du volume de données, la demande de Data Scientists n’a jamais été aussi forte. Ils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Scientist, de Chief Data Officer ou encore s’orienter vers le conseil. 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. Leurs perspectives de carrière peuvent inclure la direction technique d’un pôle R&D ou la création de start-up ciblant un besoin de niche.Pour conclureL’intelligence artificielle est un domaine en expansion constante, soutenu par l’explosion du volume de données et les progrès fulgurants des technologies de machine learning et de deep learning. Au cœur de cette transformation, on retrouve une pluralité de métiers complémentaires : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Engineer, AI Researcher, Data Analyst, AI Product Manager, AI Ethics & Compliance Officer et Ingénieur spécialisé. Chacun de ces rôles apporte une expertise spécifique pour faire vivre l’IA au sein des entreprises et contribuer à son adoption massive.La demande pour ces profils ne cesse de croître, et les perspectives de carrière sont particulièrement attractives. Non seulement ces métiers offrent une forte valeur ajoutée, mais ils permettent également à ceux qui les exercent d’évoluer dans un univers passionnant et en constante évolution. Avec l’essor de l’IA, les défis se multiplient : garantir la qualité des données, assurer la scalabilité des systèmes, respecter les normes éthiques et juridiques ou encore anticiper les ruptures technologiques futures. Autant de problématiques auxquelles les professionnels de l’IA répondent, façonnant ainsi l’innovation et l’économie de demain. 
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Thomas Motti
7 avr. 2025

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Emile PennesCo-fondateur de GetPro
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