1. Wyzwanie: kogo szukała firma Cyberfolks i dlaczego ta rekrutacja była kluczowa

 

Cyberfolks to dynamicznie rozwijająca się firma technologiczna, specjalizująca się w usługach internetowych oraz e‑commerce. W związku z intensywnym rozwojem produktów cyfrowych oraz rosnącą liczbą użytkowników, firma stanęła przed wyzwaniem dalszej optymalizacji działań opartych na danych. Kluczowym celem było zwiększenie ARPU (Average Revenue Per User), czyli średniego przychodu na użytkownika, oraz lepsze wykorzystanie danych w procesach decyzyjnych.

W odpowiedzi na te potrzeby, zarząd Cyberfolks podjął decyzję o zatrudnieniu eksperta, który połączy kompetencje analityczne z biznesowym rozumieniem rynku e‑commerce. Poszukiwana osoba miała objąć stanowisko Data Scientist / BI Managera i odpowiadać za strategiczne wykorzystanie danych w firmie.

Główne zadania tego stanowiska obejmowały m.in.:

• analizę dużych zbiorów danych w celu identyfikacji wzorców i trendów,

• tworzenie modeli predykcyjnych i segmentacji klientów,

• optymalizację strategii produktowych i cenowych,

• rozwój narzędzi Business Intelligence i procesów ETL,

• wsparcie działów marketingu, sprzedaży i IT w działaniach opartych na danych.

Rola ta miała bezpośredni wpływ na kluczowe wskaźniki biznesowe, dlatego od początku była traktowana jako strategiczna. Osoba zatrudniona na tym stanowisku miała raportować bezpośrednio do zarządu, co podkreślało znaczenie rekrutacji dla długofalowego rozwoju organizacji.

2. Nasze podejście do rekrutacji eksperta Data Science

Z uwagi na strategiczne znaczenie roli oraz wysokie wymagania dotyczące doświadczenia kandydata, proces rekrutacji rozpoczęliśmy od gruntownego zrozumienia kontekstu biznesowego i oczekiwań zarządu Cyberfolks. Już na etapie briefingu rekrutacyjnego ustaliliśmy, że kluczowe będzie nie tylko doświadczenie analityczne, ale przede wszystkim umiejętność łączenia danych z celami biznesowymi — w szczególności z optymalizacją ARPU i segmentacją klientów w środowisku e-commerce.

Diagnoza profilu idealnego kandydata

Wspólnie z klientem zdefiniowaliśmy profil osoby, która:

• ma minimum 3–5 lat doświadczenia w obszarze Data Science lub Business Intelligence,

• pracowała w środowisku e-commerce lub zbliżonym (cyfrowe produkty, duże wolumeny danych),

• potrafi samodzielnie budować modele predykcyjne i rekomendacyjne,

• zna narzędzia takie jak SQL, Python, Power BI, Tableau lub Looker,

• umie komunikować rekomendacje w sposób zrozumiały dla interesariuszy nietechnicznych.

Jednocześnie uwzględniliśmy elementy miękkie: zdolność do pracy w środowisku zwinnym, komunikatywność oraz elastyczność w łączeniu funkcji analitycznych i doradczych.

Strategia sourcingowa

Zdecydowaliśmy się na połączenie kilku ścieżek dotarcia do kandydatów:

• Direct search wśród doświadczonych specjalistów danych z branży e-commerce oraz firm technologicznych,

• precyzyjne targetowanie ogłoszeń na platformach specjalistycznych, z akcentem na strategiczny wymiar roli,

• rozmowy z kandydatami pasywnymi, którzy nie poszukiwali aktywnie pracy, ale spełniali kluczowe kryteria.

Na tym etapie skupiliśmy się na analizie dorobku kandydatów — nie tylko narzędzi, z jakich korzystali, ale też wpływu, jaki ich działania miały na rozwój biznesu. Nacisk położyliśmy na osoby, które potrafiły mierzyć i raportować efekty swoich inicjatyw, np. wzrost retencji, poprawę konwersji czy wzrost średniego koszyka zakupowego.

3. Przebieg rekrutacji: proces krok po kroku

Proces rekrutacyjny został zaplanowany jako projekt z jasno określonymi etapami, miernikami skuteczności i stałym kontaktem z zespołem decyzyjnym po stronie Cyberfolks. Od początku zależało nam na zwinnej, ale precyzyjnej selekcji, dlatego działania podzieliliśmy na trzy fazy: sourcing, preselekcja i współpraca z klientem w ramach sprintów decyzyjnych.

Etap 1: sourcing i pierwsza selekcja

W ciągu pierwszych 14 dni pozyskaliśmy i zweryfikowaliśmy łącznie 89 kandydatów, spośród których 27 spełniało podstawowe kryteria twarde (doświadczenie w BI/Data Science, znajomość narzędzi analitycznych, praca z dużymi wolumenami danych). Z tej grupy wyłoniliśmy 9 osób, które zaprosiliśmy do pogłębionych rozmów rekrutacyjnych. Każdy z kandydatów został oceniony pod kątem:

• umiejętności analizy i modelowania danych w kontekście e-commerce,

• doświadczenia w pracy z zespołami nietechnicznymi,

• gotowości do samodzielnego raportowania do zarządu,

• podejścia do optymalizacji przychodów i analizy ARPU.

Etap 2: prekwalifikacja i rekomendacja shortlisty

Na podstawie rozmów i weryfikacji technicznej (analiza przypadków, próbki kodu, opis rozwiązywanych problemów biznesowych) stworzyliśmy shortlistę 3 kandydatów, którzy najlepiej łączyli kompetencje techniczne i strategiczne podejście do danych.

Wszystkie rekomendacje zostały przygotowane w formacie raportu porównawczego, zawierającego:

• profil kompetencyjny,

• oceny miękkie i techniczne,

• potencjalne ryzyka i czynniki motywacyjne,

• proponowaną ścieżkę onboardingu.

Etap 3: współpraca z Cyberfolks i finalizacja

Zespół Cyberfolks wykazał się bardzo dużą responsywnością – decyzje dotyczące kandydatów podejmowane były w ciągu maksymalnie 48 godzin, a kolejne etapy (spotkania z managerem i zarządem) przebiegały w ramach tygodniowych sprintów. Dzięki temu cały proces od rozpoczęcia sourcingu do złożenia oferty trwał zaledwie 29 dni.

Finalny kandydat został wybrany jednogłośnie po rozmowie z zarządem, podczas której zaprezentował nie tylko silne zaplecze analityczne, ale także konkretne pomysły na optymalizację strategii cenowej i personalizacji ofert na bazie danych behawioralnych.

Chcesz wzmocnić swój zespół wyjątkowymi specjalistami?

Skorzystaj z naszej bezpłatnej konsultacji i dowiedz się, jak możemy Ci pomóc w tym wyzwaniu.

Zaplanuj 15-minutowe spotkanie online i zacznij budować swój dream team z naszą pomocą