Otomatisasi proses melamar kerja

 (blog.daviddodda.com)
2 poin oleh GN⁺ 2024-12-29 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Ini adalah POC yang menggabungkan proses melamar kerja, yang terhambat oleh input berulang dan penulisan email yang disesuaikan, dengan skrip Python dan LLM, sehingga mengotomatisasi mulai dari pengumpulan lowongan hingga pembuatan email lamaran yang dipersonalisasi
  • Pengumpulan lowongan dimulai dengan menyalin HTML secara manual alih-alih web scraping, untuk menghindari perbedaan struktur tiap situs dan kemungkinan halusinasi LLM
  • HTML mentah diubah menjadi JSON terstruktur seperti job_title, job_company, job_skills, application_instructions melalui parser dan prompt LLM
  • Pembuatan cover letter memasukkan resume dan detail lowongan sekaligus, lalu dibuat gagal jika informasi wajib tidak ada agar mencegah pengiriman email template
  • POC ini menghubungkan ekstraksi lowongan, parsing deskripsi rinci, dan pembuatan lamaran yang disesuaikan, dan pada akhirnya mencapai tingkat pengiriman 250 lamaran dalam 20 menit

Melihat lamaran kerja sebagai pekerjaan berulang

  • Proses melamar kerja terus berulang dalam alur menyalin-tempel informasi yang sama, mengedit resume, dan menulis cover letter
  • Karena sifatnya yang berulang dan prosedurnya relatif terstruktur, ini dinilai cocok sebagai kandidat otomasi
  • Alur dasarnya adalah sebagai berikut
    • Mencari lowongan
    • Memeriksa kualifikasi
    • Meneliti perusahaan
    • Mengirim resume dan cover letter
    • Menunggu respons
  • Hasil implementasinya memungkinkan pengiriman 250 lamaran kerja dalam 20 menit, dan disebutkan bahwa tawaran kerja datang sebelum sistemnya selesai dibuat

Cara membangun POC

  • Mengamankan daftar lowongan

    • Langkah pertama adalah mengumpulkan banyak lowongan
    • Web scraping sempat dicoba, tetapi karena struktur tiap situs lowongan berbeda, biaya otomasinya menjadi besar
    • Metode memasukkan seluruh halaman web ke LLM untuk merapikan data juga diuji, tetapi ada dua masalah
      • Biayanya tinggi
      • Ingin menghindari kemungkinan LLM berhalusinasi soal persyaratan lowongan
    • Pada akhirnya dipilih metode menyalin HTML mentah secara manual
    • Ini diterima sebagai cara yang sederhana tetapi bekerja

  • Merapikan HTML mentah

    • Field yang diperlukan diekstrak dari HTML yang disalin lalu diubah menjadi data terstruktur
    • Format targetnya adalah JSON dengan key seperti job_link, job_id, job_role, employer, location, work_arrangement, salary
    • Caranya adalah menunjukkan sampel HTML dan format output yang diinginkan ke ChatGPT, lalu memintanya membuat skrip parsing

Parsing detail lowongan

  • Mengirim permintaan GET ke setiap lowongan untuk mengambil deskripsi lengkap
  • Karena responsnya berupa HTML mentah, elemen situs seperti navigation bar, pop-up, dan footer ikut tercampur
  • Dibuat parser HTML terpisah agar hanya isi utama lowongan yang tersisa
  • Beberapa situs memiliki langkah tambahan, seperti harus menekan tombol untuk melihat email perekrut atau detail perusahaan
  • Jika pekerjaan difokuskan pada satu situs lowongan dalam satu waktu, pola situs itu cukup dipahami sekali saja
  • Diberi jeda 2–3 detik antar permintaan untuk menghindari pemblokiran IP

Membuat data terstruktur dengan LLM

  • Lowongan memiliki komponen dasar yang mirip, tetapi posisi skill atau persyaratan berbeda-beda di tiap situs
  • Prompt LLM digunakan untuk menganalisis isi HTML dan mengubahnya menjadi objek JSON yang valid
  • Key yang diekstrak adalah sebagai berikut
    • contact_email
    • application_instructions
    • job_posting_text
    • job_posting_link
    • additional_info
    • job_title
    • job_company
    • job_department
    • job_location
    • job_skills
    • job_instructions
  • Sebagai key opsional, digunakan hiring_manager_name, job_portal, dan lain-lain
  • job_posting_text diminta untuk dikonversi ke bentuk Markdown

Prompt pembuatan cover letter

  • Inti dari cover letter yang baik dipandang sebagai konteks, sehingga resume dan detail lowongan dimasukkan bersama ke LLM
  • Prompt meminta agar dihasilkan dalam bentuk yang siap langsung dikirim sebagai email lamaran
  • Jika informasi wajib hilang, sistem dirancang untuk mengembalikan error alih-alih membuat email yang tidak lengkap
    • Field wajib: nama posisi, nama perusahaan, deskripsi lowongan, isi resume
    • Field opsional yang disarankan: nama perekrut, departemen, lokasi, cara melamar, jalur referensi, daftar skill yang dibutuhkan
  • Output berupa objek JSON yang mencakup status, error_message, email
  • email berisi item berikut
    • Judul
    • Isi HTML
    • Isi teks biasa
    • Poin inti yang dibahas
    • Skill yang ditekankan
    • Pengalaman di resume yang cocok dengan persyaratan lowongan
    • Informasi yang hilang yang bisa memperkuat lamaran, jika ada
    • Analisis nada email
  • Isi HTML dibatasi hanya memakai tag dasar seperti p, br, b, i, ul, li demi kompatibilitas klien email
  • Struktur ini dibuat bukan untuk email generik sebatas “saya melihat lowongan ini”, tetapi untuk menghasilkan email yang dipersonalisasi yang benar-benar menghubungkan riwayat kerja dengan persyaratan lowongan

Pengiriman email dan pelacakan

  • Tahap terakhir adalah benar-benar mengirim email lamaran yang telah dibuat
  • Syarat yang dibutuhkan adalah sebagai berikut
    • Pengiriman email yang terlihat profesional
    • Pelacakan riwayat pengiriman yang nyata
    • Pemantauan respons perekrut
    • Menghindari klasifikasi spam
  • Pada tahap pengujian, semua email terlebih dahulu dikirim ke akun uji
  • Saat mengirim ke perekrut yang sebenarnya, disarankan menambahkan diri sendiri ke BCC untuk memastikan email benar-benar terkirim
  • Pada tahap POC, digunakan penyedia email sederhana seperti Mailgun
  • Di Part 2, penulis memberi isyarat akan membahas penolakan pengajuan AWS dan kegagalan menjalankan server email sendiri saat mencoba membangun sistem manajemen email penuh

Hasil POC dan langkah berikutnya

  • POC ini menjalankan ekstraksi daftar lowongan, parsing, dan pembuatan lamaran yang dipersonalisasi dengan beberapa skrip Python
  • Tantangan berikutnya adalah mengubah skrip tersebut menjadi aplikasi sungguhan
  • Target skalanya adalah sebagai berikut
    • Menangani banyak situs lowongan
    • Melacak riwayat lamaran
    • Mengelola respons email
    • Tidak diblokir oleh sistem HR
  • Di Part 2 akan dibahas proses membangun aplikasi nyata, keputusan teknis, dan trade-off

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2024-12-29
Komentar Hacker News

  • Ada banyak perdebatan soal siapa yang lebih bertanggung jawab atas situasi saat ini, perekrut atau pelamar, tetapi dari sudut pandang pencari kerja, saya tidak tahu harus melakukan apa
    Selama sekitar 6 bulan terakhir saya cukup aktif mencari kerja, dan karena punya pengalaman pengembangan perangkat lunak lebih dari 10 tahun, saya terutama mengincar posisi developer senior. Saya sama sekali tidak memakai LLM untuk CV atau surat lamaran, dan hanya melamar ke tempat yang menurut saya persyaratannya saya penuhi dan akan saya terima jika mendapat tawaran
    Namun saya tidak tahu bagaimana memberi sinyal bahwa 1) saya orang sungguhan, 2) pengalaman dan keterampilan di CV saya benar-benar nyata, dan 3) saya benar-benar tertarik pada posisi tersebut. Meski begitu, hasilnya menyedihkan: saya menjalani sekitar 10–12 screening telepon awal dan melewatinya dengan mudah, tetapi hanya sekitar 3–4 yang berlanjut ke wawancara tahap akhir, dan tawaran yang didapat 0
    Saya mempertanyakan kenapa harus mempertahankan cara ini kalau terus begini tidak akan sampai ke mana-mana. Saya tidak tahu alasan untuk tidak beralih ke metode shotgun, yaitu menyebar lamaran otomatis ke semua lowongan yang kira-kira cocok dengan persyaratan. Satu-satunya cara lain untuk memberi sinyal bahwa saya orang yang benar-benar berpengalaman adalah punya kenalan di dalam perusahaan yang bisa menjamin, tetapi kasus seperti itu hampir tidak ada

    • Saya sudah lama melihat orang-orang yang putus asa mencoba lamaran otomatis dan penggunaan LLM di sebuah Slack privat besar; tingkat responsnya menyedihkan, tetapi pola yang umum adalah menutupinya dengan lamaran massal
      Masalahnya, meskipun pada akhirnya mendapat pekerjaan, biasanya itu di perusahaan yang buruk. Tempat-tempat dengan manajer perekrutan yang tidak kompeten sehingga tidak bisa membedakan tulisan sampah LLM dari lamaran sungguhan, dan proses wawancara yang membuat kecurangan dengan LLM begitu mudah sampai rekan kerja pun semuanya terasa seperti operator LLM
      Boleh saja dicoba, dan mungkin lebih baik daripada tidak ada apa-apa. Namun jika mengharapkan pekerjaan bagus di perusahaan bagus, kemungkinan besar ini tidak akan memberi hasil yang diinginkan
    • Sekitar 4 bulan lalu saya menjadi hiring manager untuk 3 posisi, dan jumlah lamaran palsu benar-benar sulit dipercaya. 90% benar-benar palsu atau berisi frasa AI generatif yang sama, dan akhirnya saya mulai hanya melihat CV yang punya tautan LinkedIn yang berfungsi
      Setelah melihat terlalu banyak CV buruk, saya jadi cukup toleran jika ada unsur yang terlihat seperti orang sungguhan, meskipun persyaratannya tidak sepenuhnya terpenuhi. Misalnya bagian hobi pribadi. Ada banyak saran yang mengatakan jangan menulis bagian seperti itu, tetapi di lautan lamaran palsu dan sampah copy-paste, hal itu justru membuatnya menonjol
    • Situasi pencarian kerja ini memang menyedihkan, tetapi berdasarkan pengalaman, job board hampir tidak berguna. Apalagi sekarang setiap lowongan di LinkedIn dilamar ratusan, bahkan ribuan orang, dan Indeed, ZipRecruiter, Dice kemungkinan juga sama membanjirnya
      Saat pencarian kerja terakhir, saya melamar hampir 300 posisi, tetapi pada akhirnya saya mendapat pekerjaan baru karena seorang recruiter yang saya temui di pertemuan kecil JavaScript memberi tahu saya tentang sebuah posisi
      Ini hanya satu anekdot, tetapi jelas mengubah cara pandang saya. Jika nanti mulai serius mencari kerja lagi, saya berniat lebih banyak menghadiri meetup dan jauh lebih aktif berkontribusi di open source
    • Situasinya benar-benar gila, dan kalau tidak ada yang berubah, sepertinya akan ada perubahan besar dalam cara perekrutan
      Saya tidak ingin menulis ulang pengalaman terbaru saya, tetapi ada thread yang saya tulis cukup rinci sekitar 6 minggu lalu https://news.ycombinator.com/item?id=42137229
      Saya berada di posisi yang cukup baik sehingga bisa meluangkan waktu, tetapi kalau saya butuh pekerjaan dengan cepat, sejujurnya saya tidak tahu apa yang akan saya lakukan
    • Kalau saya, saya akan mengambil arah sebaliknya: mengurangi otomatisasi dan lebih banyak turun langsung mencari peluang
      Tanyakan kepada orang-orang dalam jaringan Anda apakah mereka tahu tempat yang sedang mencari orang dengan keterampilan yang dibutuhkan, dan masuklah ke komunitas online maupun offline yang sesuai dengan keterampilan dan minat Anda
      Dengan cara ini, jika Anda mendapat perkenalan hangat ke hiring manager melalui orang yang mengenal Anda, atau orang yang mengenal orang yang mengenal Anda, biasanya Anda bisa langsung maju ke barisan terdepan. Kalau saya mencari kerja sekarang, saya akan melakukannya seperti itu; selain itu, terlalu banyak noise
      0: Berlaku juga untuk startup: https://paulgraham.com/ds.html

  • Saya manajer perangkat lunak yang selama 13 tahun telah melakukan wawancara dan perekrutan dalam berbagai bentuk.
    Tahun lalu saya dua kali merekrut software engineer; perekrutan musim semi biasa saja, sementara perekrutan musim gugur sangat berat. Pada musim gugur, pelamar membludak, dan jika melihat ke belakang, sebagian besar tampaknya memakai AI dengan satu atau lain cara.
    Pada musim gugur, rasio yang lolos peninjauan CV dan penyaringan awal via telepon tiba-tiba meningkat, tetapi semuanya runtuh di wawancara teknis. Tingkat gagal di wawancara teknis jauh lebih parah dari biasanya.
    Kami punya recruiter khusus, dan saya tidak 100% tahu alat apa yang ia gunakan, tetapi pada akhirnya kami mulai meninjau CV satu per satu secara manual. Karena jumlahnya ratusan, itu memakan waktu lama, tetapi masalahnya tetap sama: penyaringan awal terlihat sangat baik, sementara wawancara teknis berantakan.
    Jadi kami memutuskan mengecualikan pelamar yang banyak menyebut AI, LLM, dan data science. Alasannya, dari hampir 1.000 pelamar, kami perlu memilah dengan cara tertentu. Use case kami agak khusus, bukan pekerjaan memakai JavaScript atau parser, dan penghematan waktunya juga tidak besar. Dengan cara itu, satu kelompok besar pelamar tersingkir dan prosesnya terasa lebih normal.
    Kami juga mengubah wawancara kembali menjadi hanya wawancara onsite. Penyaringan teknis awal masih dilakukan jarak jauh, tetapi sebelum COVID wawancara kami 100% onsite, lalu sempat hibrida, dan kini grup kami kembali mewajibkan onsite.

    • Sebagai tips untuk orang yang merekrut engineer untuk posisi remote: meskipun kandidat tahu prosesnya 100% remote, beri tahu bahwa “mungkin akan ada evaluasi teknis tatap muka”.
      Saat ini jumlah kandidat palsu benar-benar tidak masuk akal, dan satu-satunya cara membuat mereka mundur sendiri adalah memberi tahu bahwa ada kemungkinan mereka harus datang langsung ke suatu tempat.
      Ketika kami berkata, “Anda tinggal di Flint, Michigan? Kebetulan ada karyawan kami 20 menit dari sana, bisa bertemu?” ada yang tiba-tiba mundur dari proses wawancara.
      Terlalu banyak penipu dari luar negeri yang mengeksploitasi tren kerja dari rumah di AS, sampai menutupi pelamar sungguhan, dan ini benar-benar serius.
    • Saya bekerja sebagai kontraktor sejak 2017, dan saya sudah menyerah memakai agen perekrutan untuk mencari pekerjaan di Inggris.
      Di bidang saya, saya mungkin termasuk pakar nomor satu di dunia, dan saya melamar peran yang secara eksplisit meminta SME di bidang tersebut. Ini bukan masalah teknis; memang tidak bisa benar-benar diketahui, tetapi bisa dibilang saya unggul bertahun-cahaya dibanding pelamar lain. Bukan sombong, kenyataannya memang terlihat begitu.
      Namun sekarang agensi bahkan tidak menghubungi saya. Saya pikir mereka tidak membaca CV atau lamaran saya, mungkin karena ratusan lamaran masuk dalam satu jam pertama. Tampaknya mereka mengambil orang pertama yang terlihat cukup bagus, memprosesnya, lalu pergi mengisi kontrak berikutnya.
      Kesimpulannya, sehebat apa pun Anda, tidak ada gunanya jika CV Anda tidak terlihat. Terutama jika tidak melamar dalam 10 menit pertama; agar terlihat, Anda harus memainkan permainan itu dan mengotomatiskan lamaran.
      Jadi, jika tidak ingin memainkan permainan itu, pertanyaannya sekarang adalah bagaimana menemukan perusahaan yang membutuhkan keahlian kita.
    • Saya platform engineer, dan pengalaman ini hampir persis sama dengan kami. Kami juga harus menyaring pelamar dalam jumlah besar sekaligus menyaring penyalahguna LLM.
      Saya tidak menentang penggunaan LLM dalam konteks yang tepat, tetapi masalah besarnya adalah kandidat menggunakannya secara tidak pantas untuk mengakali proses. Kami berusaha memberi beban wawancara seminimal mungkin kepada kandidat, mengajukan pertanyaan yang relevan alih-alih pertanyaan jebakan, dan memperbarui status secepat mungkin.
      Namun banyak kandidat tampaknya tidak berniat membalas dengan kesopanan yang sama. Perilaku seperti ini membuat kami makin bergantung pada jaringan yang sudah ada untuk menemukan kandidat yang “bisa dipercaya”, dan itu berisiko menciptakan bias tambahan atau secara tidak adil menyaring kandidat yang tidak punya jaringan. Kami adalah organisasi remote-first, jadi semua wawancara dilakukan jarak jauh.
      Ke depannya, saya mempertimbangkan teknik AI adversarial yang primitif, seperti membagikan diagram di layar lalu menambahkan anotasi yang tidak relevan sambil dengan jelas menyatakan bahwa itu tidak relevan. Wawancara onsite juga mungkin menjadi bagian dari solusinya.
    • Saya tidak tahu persis apa yang bisa dilakukan manajer perekrutan untuk mempermudah hidup pencari kerja. Paling-paling hanya meningkatkan kualitas respons.
      Kandidat yang sudah menjalani enam wawancara pun tidak mendapat satu pun umpan balik positif dan diperlakukan seperti sampah lewat email penolakan tanpa jiwa. Dari sisi pelamar, saya sama sekali tidak punya simpati kepada perusahaan yang mempekerjakan saya, dan jika saya menilai suatu cara lebih efisien, saya akan memakai apa pun yang bisa dipakai, termasuk AI.
      Bagi saya, pekerjaan hanyalah transaksi bisnis, dan saya tidak peduli dengan ceramah mulia dari manajer perekrutan.
    • Saat Natal saya bertemu teman yang mengajar sebagai dosen paruh waktu di universitas setempat, dan ia berkata tahun ini ia menggagalkan lebih banyak mahasiswa karena penyalahgunaan LLM dibandingkan seluruh karier mengajarnya sebelumnya digabungkan.
      Ia tidak memakai alat pendeteksi LLM, tetapi katanya tulisan yang memiliki jejak penggunaan LLM mudah dikenali. Anehnya, dalam topik spesifik yang ia ajarkan, ChatGPT terlalu sering memakai beberapa kata sulit yang jarang digunakan, dan kata-kata itu muncul berkali-kali dalam esai mahasiswa yang menyalahgunakannya.
      Ia juga menangkap mahasiswa yang mengutip banyak karya dan buku di luar daftar bacaan yang ditugaskan, atau bahkan mengutip buku yang tidak ada. Cukup dengan menanyakan apa sumbernya dan dari mana mereka mendapatkan teks itu, mereka bisa ketahuan.
      Sekarang dalam perekrutan dan wawancara junior software engineer pun terlihat banyak kemiripan. Ada soal tugas bereputasi baik yang selama bertahun-tahun berjalan bagus, tetapi kini jelas banyak pelamar muda mendapatkan jawaban dari LLM. Saat diminta menjelaskan solusi mereka dalam wawancara, mereka bilang “tidak ingat” bagaimana cara kerjanya atau mengapa memilih metode itu.
      Sebagai orang yang sudah lama bekerja remote, ini menyedihkan. Penyalahgunaan terang-terangan jauh lebih banyak terlihat dari kandidat remote, dan ketika dipanggil wawancara onsite, para pelaku kecurangan LLM tampaknya langsung takut dan mundur, tetapi itu memakan banyak biaya dan waktu bagi semua orang.

  • Dari sudut pandang manajer perekrutan, hal yang paling tidak kami inginkan adalah dibanjiri resume yang dikirim otomatis.
    Baru-baru ini kami memasang lowongan, dan dalam 2 hari masuk lebih dari 100 resume; 99%-nya jauh dari cocok. Menyaring sebanyak itu resume hanya untuk mencari orang yang layak diwawancarai sangat melelahkan.
    Jika noise menjadi terlalu banyak, kandidat yang bagus pun bisa saja tanpa sengaja diabaikan atau ditolak, dan siklus buruk itu terus berlanjut.
    Saya tahu pasar saat ini buruk dan pencari kerja banyak, tetapi pengiriman otomatis dan membombardir situs lowongan tidak berhasil. Setidaknya tidak di tempat-tempat penting.

    • Mungkin bukan perusahaan Anda, tetapi ini tampak seperti sesuatu yang diundang sendiri oleh perusahaan perekrut: langsung menolak kandidat yang memenuhi syarat dengan AI, memasang lowongan hantu, menghilang setelah wawancara, dan sebagainya.
      Jika kandidat yang memenuhi syarat harus melamar ratusan posisi hanya untuk mendapatkan satu jadwal wawancara, rasanya sulit menyalahkan mereka karena mengotomatisasikannya. Justru, jika mereka punya inisiatif dan kemampuan untuk mengotomatisasikan ini dengan baik, mereka bisa menjadi kandidat rekrutmen yang bagus. Kalau mereka belum keburu mendapatkan pekerjaan.
    • Papan lowongan publik memang sejak dulu penuh pelamar spam yang minim usaha, tetapi alat AI telah memperparah masalah ini jauh sekali.
      Yang paling menyedihkan adalah melihat rasa tak berdaya yang dipicu AI dan media sosial menular ke para mentee muda. Saya sudah bertahun-tahun menjadi mentor sukarela, dan angkatan-angkatan terbaru seperti terinfeksi perasaan bahwa pasar kerja hanyalah game yang perlu dioptimalkan.
      Menyedihkan melihat anak-anak muda yang cerdas dan termotivasi belajar cara memandang pasar kerja dari tempat seperti Reddit dan TikTok. Di sana mereka diajari bahwa berusaha itu payah, dan satu-satunya cara menjaga martabat adalah mencurahkan lebih sedikit usaha ke pekerjaan, berbohong saat wawancara, menguji batas seberapa sedikit mereka bisa bekerja, serta bekerja seperti quiet quitting. Lalu perilaku ini dirasionalisasi sebagai kesalahan perusahaan dan CEO, bukan pilihan mereka sendiri.
      Kemerosotan industri teknologi baru-baru ini menjadi tamparan besar bagi orang-orang seperti ini. Suasana di sebagian angkatan berubah dari rasa tak berdaya yang arogan—dipicu pasar aneh tahun 2021–2022, ketika mereka percaya bahwa kalau di-PHK pun minggu berikutnya bisa mendapatkan pekerjaan baru dengan kenaikan 20%—menjadi di-PHK karena kinerja rendah mereka sendiri dan menjadi jauh lebih rendah hati.
      Versi baru dari rasa tak berdaya ini adalah keyakinan bahwa karena AI toh akan mengambil pekerjaan mereka, maka gamenya adalah menipu lamaran dengan LLM, lolos wawancara, lalu setelah diterima bertahan selama mungkin.
      Masalahnya begitu parah sampai sebuah perusahaan menarik diri dari kerja sama dengan papan lowongan internal kami. Alasannya, lamaran yang dihasilkan LLM dan kecurangan LLM yang terang-terangan saat wawancara sudah merajalela. Sebaliknya, orang yang benar-benar belajar dan berusaha dengan tulus otomatis masuk kira-kira 25% teratas hanya karena tidak mengandalkan LLM untuk komunikasi dan coding.
      Saya tidak tahu ini akan berakhir bagaimana. Rasanya pasar kerja terus terbelah menjadi pekerjaan yang memperlakukan kerja secara serius, dan pekerjaan di mana semua orang hanya bermain pingpong LLM selama tidak ketahuan.
    • Karena spam rekrutmen otomatis dan etika dasar industri yang rapuh—sampai-sampai ada tulisan HN yang membanggakan aplikasi yang membantu kecurangan dalam wawancara dengan LLM—beberapa teman yang membantu perekrutan sudah kembali ke wawancara onsite.
      Yang lebih absurd, pekerjaan-pekerjaan itu 100% remote. Wawancaranya dilakukan di coworking space. Beginilah dunia tempat kita hidup sekarang.
    • Ini adalah respons alami terhadap metode screening otomatis yang dipakai pihak perekrutan selama bertahun-tahun. Dalam perlombaan senjata yang dimulai pihak perekrutan, kekuatan kedua pihak akhirnya menjadi sedikit lebih seimbang.
      Tentu saja, hasil akhirnya semua orang rugi, dan keadaan menjadi lebih buruk dibanding jika perlombaan senjata ini tidak pernah dimulai. Namun para manajer perekrutan seharusnya memikirkan itu sebelum menyaring orang secara otomatis. Tanggung jawabnya ada pada pihak perekrutan.
    • Saya jadi bertanya-tanya apa alternatifnya. Sepertinya bukan “tinjau dengan cermat beberapa lowongan yang sangat relevan lalu lamar.” Dari sudut pandang kandidat, sulit melihat kerugian dari tidak memainkan permainan angka.

  • Saya orang yang mengotomatisasikan segala hal dan memang menyukai hal seperti ini, tetapi cara saya mencari kerja sepenuhnya berbeda.
    Alih-alih menyebar lamaran sembarangan, saya meneliti secara mendalam perusahaan yang ingin saya masuki selama sekitar seminggu dan mencari tahu peran apa yang bisa saya ambil. Semuanya 100% manual dan terfokus, dan total perusahaannya tidak lebih dari 8.
    Melamar secara membabi buta mungkin bisa berhasil saat masih lebih junior, tetapi semakin lanjut karier Anda, Anda harus sangat selektif dalam memilih di mana menghabiskan waktu wawancara. Karena peran itu bersifat jangka panjang dan berdampak besar pada hidup.

    • Pada dasarnya saya juga memakai cara yang sama. Masalahnya, lamaran yang ditulis dengan matang tenggelam di antara begitu banyak pelamar. Banyak juga yang memakai alat seperti yang disebut di atas.
      Alat yang dipakai recruiter atau tim HR juga buruk dan mudah ditipu. Caranya dengan menyebar kata kunci dan frasa secara strategis di resume, meski tanpa pengalaman nyata. Akibatnya, manajer perekrutan tidak bisa memanggil kandidat bagus untuk wawancara, dan kandidat bagus tidak mendapat kesempatan wawancara.
      Masalah intinya bukan sekadar sistemnya buruk, melainkan dalam 2–3 tahun terakhir terlalu banyak orang di IT kehilangan pekerjaan sehingga pada akhirnya tidak ada pilihan selain melamar membabi buta. Bagaimanapun, orang harus mencari nafkah.
      Ini tidak akan membaik sampai perekrutan pulih sehingga permintaan tenaga kerja meningkat, dan sebagian profesional IT pindah ke industri lain sehingga pasokan tenaga kerja berkurang. Sepertinya seperti yang terjadi pada 2000 dan 2008.
    • Kedengarannya seperti pendekatan yang mulia dan bagus, tetapi saya rasa begitu Anda sekali saja di-ghosting atau ditolak tergesa-gesa, Anda akan langsung menyerah.
      Ada terlalu banyak alasan konyol mengapa lamaran diabaikan, jadi saya tidak merasa cara ini akan berjalan baik. Kecuali jika Anda bisa mendekati manajer lewat jaringan.
    • Jika setelah mengerahkan usaha sebesar itu tetap di-ghosting, tidak layak diinvestasikan.
    • Saya penasaran kapan terakhir kali cara itu berhasil, dan apa latar belakang serta jenis peran yang dilamar.
    • Saya juga penasaran apakah setelah itu Anda networking ke dalam perusahaan untuk mendapatkan wawancara, atau melamar secara online. Saya ingin tahu lebih banyak tentang pendekatan manualnya.
      Menurut saya kedua cara valid. Untuk online dating saya memakai pendekatan otomatisasi, dan sekarang saya sudah menikah, jadi itu berhasil.
      Pendekatan otomatisasi terhadap perusahaan juga tampaknya bisa bekerja mirip online dating. Hanya saja, berbeda dari online dating, untuk perusahaan saya merasa pendekatan yang sangat tertarget mungkin bekerja lebih baik asalkan Anda bisa sampai ke tahap wawancara.
      Alasan terbesar pendekatan tertarget tidak begitu berhasil dalam dating adalah karena Anda harus mencari tahu dengan siapa Anda punya kecocokan chemistry. Dalam pekerjaan, Anda tidak perlu mencari tahu hal seperti itu, atau setidaknya tidak dituntut sedalam keintiman dalam hubungan romantis.

  • Saya juga mendapatkan pekerjaan dalam 3 bulan dengan cara seperti ini
    Bagian paling membosankan sebelum otomatisasi adalah menyalin dan menempel informasi terkait ke surat lamaran, memperbarui isinya, membuat dokumen Word untuk surat lamaran, lalu memasukkan salinan CV ke folder perusahaan/lowongan tersebut. Detail lowongan juga otomatis ditambahkan ke tabel Notion yang saya pakai untuk melacak lamaran yang masih terbuka, yaitu papan Kanban
    Dulu seluruh proses memakan waktu 30–45 menit, tetapi setelah itu tidak sampai 2 menit. Bukan berarti saya melamar lebih banyak, melainkan saya bisa menyiapkan lamaran dalam waktu yang jauh lebih singkat, dan waktu yang tersisa saya fokuskan untuk meneliti perusahaan dan posisi
    ChatGPT membuat seluruh prosesnya sangat mulus, dan kita hidup di era yang luar biasa

  • Jika manajer perekrutan dibanjiri CV, mereka bisa memakai tugas yang tidak populer dan instruksi manual sebagai filter

    1. Di halaman pengiriman lamaran, cantumkan kalimat seperti “Semua CV atau surat lamaran harus menyalin dan menerapkan kalimat berikut; jika tidak ada, lamaran akan dikecualikan dari peninjauan.” Ini menguji apakah kandidat benar-benar membaca dan mengikuti instruksi, dan bisa ditolak otomatis dengan pencarian string sederhana
    2. Untuk 1% kandidat yang mengikuti instruksi, pada tahap filter teknis minta tugas yang tidak populer yang menunjukkan pengalaman coding sebelumnya. Dalam kasus saya sebagai developer JavaScript, tugasnya adalah memindahkan satu node DOM dari satu posisi ke posisi lain. Saya bisa mempersempit 22 kandidat menjadi 2, belum termasuk lebih banyak orang yang gugur di tengah jalan
    • Saya penasaran apakah tugas memindahkan DOM dari satu posisi node ke posisi lain itu open-book
      DOM bisa ditelusuri dengan berbagai cara. Dengan mata tertutup pun saya mungkin bisa mengutak-atik sesuatu memakai childNodes dan nextSibling, tetapi cara terbaik mungkin adalah kelas TreeWalker. Saya pernah memakainya dulu, tetapi tanpa melihat MDN sebentar untuk menyegarkan ingatan, saya tidak akan bisa menulis implementasi yang berjalan di whiteboard
      Jika Anda menyaring kandidat hanya berdasarkan apakah mereka hafal standar web yang terus membesar, Anda juga akan melewatkan banyak kandidat bagus
    • Cara pertama bisa diselesaikan LLM dengan sama mudahnya

  • Saya tidak setuju dengan pernyataan bahwa rahasia surat lamaran yang bagus adalah konteks
    Saya tahu keadaan sekarang sudah jauh berbeda dibanding sedikit lebih dari 4 tahun lalu saat saya mencari kerja, tetapi surat lamaran bukan tempat untuk menunjukkan bahwa Anda membaca lowongan dan memasukkan detail posisi tertentu ke dalam template; itu satu-satunya kesempatan untuk menunjukkan kepribadian
    Menurut saya, surat lamaran yang bagus bisa mengubah keadaan. Saya mendapatkan pekerjaan developer pertama juga karena manajer perekrutan dan developer senior menyukai surat lamaran saya. Itu juga filter yang bagus untuk kecocokan budaya. Saya bukan orang yang terlalu serius, dan saya tidak ingin bekerja di perusahaan yang mengharapkan saya seperti itu, jadi saya selalu menyelipkan sedikit humor
    Awal tahun ini ketika saya harus melakukan sedikit perekrutan, saya membaca beberapa menit lebih lama untuk mencari surat lamaran yang memuat sesuatu yang keluar dari kebiasaan, tetapi tidak menemukannya. Semua orang mengikuti template membosankan hasil Google cepat tentang “cara menulis surat lamaran”
    CV tidak bisa menyampaikan apakah saya tipe orang yang ingin diajak bekerja sama. Ada 200 CV dari orang-orang yang bisa melakukan pekerjaan yang hendak direkrut. Jika hanya dengan CV Anda bersaing melawan 199 orang dengan kemampuan teknis setara, surat lamaran yang bagus bisa menjadi keunggulan kompetitif
    Tentu saja saya tahu lingkungan perekrutan sekarang benar-benar berbeda, jadi mungkin sudut pandang saya keliru. Namun saya rasa masih ada manajer perekrutan yang membaca surat lamaran, dan jika suatu hari saya mulai mencari pekerjaan baru, saya akan meluangkan beberapa menit ekstra untuk surat lamaran

    • Saya berpikiran sama setelah melihat sebagian prompt-nya. Sejujurnya, jika memasukkan contoh surat lamaran yang dulu ditulis sendiri, hasilnya akan jauh lebih personal karena meniru gaya menulis dan kepribadian
      Terlepas dari masalah lamaran massal tanpa pandang bulu, pelamar harus menyesuaikan diri dengan upaya yang dikeluarkan manajer perekrutan. Jika beberapa tahap awal diotomatisasi dan bagian akhir dibaca manusia, surat lamaran yang dihasilkan harus dikoreksi sendiri
    • Sangat berbeda tergantung perusahaan. Saya sudah mewawancarai lebih dari 200 orang, tetapi belum pernah sekalipun melihat surat lamaran

  • Cukup keren, tetapi tampaknya lebih berguna sebagai proyek demo yang rapi daripada fungsi nyata
    Pertama, pengiriman lamaran kerja yang otomatis kemungkinan besar tidak akan membuat manajer perekrutan terkesan. Selain itu, seperti halnya Anda mungkin tidak ingin mengoptimalkan hidup agar jago kencan pertama, Anda juga tidak ingin mengoptimalkan hidup untuk mencari kerja
    Hidup terasa lebih penuh ketika Anda bisa menemukan apa yang diinginkan dan mempertahankannya dalam jangka panjang

    • Setuju
      Rasanya seperti mengoptimalkan target yang salah, yaitu melewati sebanyak mungkin screening untuk banyak posisi tanpa memedulikan kecocokan
      Secara pribadi, pengalaman paling sukses saya dalam mencari kerja dan bekerja adalah ketika saya mengenal seseorang di dalam perusahaan sehingga bisa sepenuhnya melewati screening CV awal, lalu mengirim CV dan surat lamaran yang disesuaikan dengan cermat dengan dukungan kuat dari orang-orang yang mengenal saya
      Saya tahu tidak semua orang punya kemewahan itu, tetapi saya berusaha terus membangun networking di dalam dan di luar pekerjaan, dan secara umum itu membantu menyaring tempat kerja yang buruk atau peran yang tidak cocok, sehingga menghemat waktu kedua belah pihak

  • Saya sudah berbulan-bulan mencari kerja tanpa hasil, dan setiap hari mengecek LinkedIn dan Indeed secara manual untuk mencari posisi baru, melihat persyaratannya, lalu memastikan apakah keterampilan dan pengalaman saya cocok
    Proses ini juga membantu saya memahami area apa yang perlu saya perkuat. Setelah itu saya meneliti perusahaan dan industrinya. Pada saat saya siap melamar karena merasa tertarik dan cocok, biasanya sudah ada ratusan pelamar. LinkedIn menampilkan jumlah pelamar
    Saya sempat berpikir, “Baru 3 hari, bagaimana mungkin ini bisa terjadi?” Ternyata alasannya memang seperti ini

    • Cara yang baik untuk memastikan apakah keterampilan dan pengalaman cocok adalah menunggu sampai email undangan wawancara datang
      Roller coaster emosional karena meyakinkan diri sendiri tentang sebuah perusahaan lalu akhirnya gagal itu sangat menyakitkan. Dan biaya itu hanya ditanggung pelamar. Wajar jika orang ingin menunda pekerjaan itu sampai setidaknya cukup yakin bahwa ada peluang yang sampai taraf tertentu bisa ia kendalikan
      Hasilnya sama sekali tidak pernah sepenuhnya bergantung pada pencapaian dan tindakan diri sendiri. Banyak peran tanpa anggaran, perusahaan yang sedang membekukan perekrutan, atau lowongan yang kandidat suksesnya sudah ada dan hanya menunggu penawaran resmi
      Menurut saya, usaha yang dicurahkan untuk riset lamaran seharusnya merupakan fungsi dari usaha yang diminta dari pelamar untuk maju ke tahap berikutnya dan rasa hormat yang ditunjukkan pemberi kerja kepada pelamar. Usaha yang dibutuhkan untuk wawancara telepon sangat rendah, dan rasa hormatnya hampir nol
    • Jasa melamar secara manual juga ada. Secara harfiah ada orang-orang yang pekerjaannya melamar lowongan, dan Anda bisa menemukan orang yang menawarkan layanan seperti itu di r/slavelabour
      Ada yang mematok tarif tetap per lamaran, ada juga yang mengambil persentase dari gaji pertama di pekerjaan baru
      https://www.reddit.com/r/slavelabour/search/?q=job+applicati...
    • Dalam satu jam pertama, sering ada 100 pelamar
      Saran untuk kedua pihak: lebih baik jangan memakai papan lowongan kerja, gunakan situs web sendiri
    • Saya pernah dengar jumlah pelamar di LinkedIn sama sekali bukan seperti yang orang pikirkan
      Saya tidak ingat detailnya, tetapi sejak itu saya tidak lagi menganggapnya serius
    • Sebagai catatan, berdasarkan pengalaman saya, LinkedIn sekarang mungkin tempat mencari kerja yang hampir paling buruk bagi manusia nyata yang benar-benar bisa bekerja
      Karena semua orang menekan tombol lamar ke sembarang tempat untuk melihat apa yang nyangkut, rasio sinyal terhadap noise benar-benar sampah. Kalau situs web perusahaan punya bagian karier, selalu prioritaskan jalur itu

  • Saat membaca tulisan seperti ini, saya jadi berpikir apakah saya yang melakukan sesuatu dengan keliru, atau mereka yang melakukan sesuatu dengan keliru
    Saya tidak pernah menulis ratusan lamaran. Saat mencari kerja, saya meneliti beberapa perusahaan tempat saya ingin bekerja, menulis beberapa lamaran yang dipikirkan baik-baik, dan biasanya setidaknya mendapat respons, kebanyakan juga mendapat undangan wawancara
    Tentu saya punya gelar universitas, tetapi banyak orang di sini juga pasti begitu. Saya tinggal di kota berukuran menengah di Jerman, jadi rasanya tidak ada alasan mengapa mencari kerja di sini harus lebih mudah; justru seharusnya lebih sulit
    Bukankah sekarang sedang kekurangan tenaga teknologi terampil? Di banyak tempat, standar perekrutan terasa seperti “siapa saja yang masuk lewat pintu”. Kami juga rasanya akan merekrut hampir siapa pun yang bisa coding, dapat dipercaya, dan bisa bekerja dalam tim

    • Tenaga teknologi memang berlimpah, tetapi tenaga teknologi yang bagus itu kurang. Membedakan keduanya pada tahap CV luar biasa sulit. Kalau memasang lowongan online, dalam beberapa hari masuk ratusan lamaran
      Bayangkan Anda insinyur yang bagus: Anda melamar ke sebuah perusahaan, tetapi 200 orang lain juga ikut melamar. Karena perusahaan harus menghapus beberapa pelamar secara otomatis, CV Anda bisa masuk tong sampah karena terkena kriteria heuristik sederhana, atau karena tidak beruntung mereka menghapus separuh terbawah tanpa melihatnya
      Sekarang harus bagaimana? Pilihannya jadi apakah Anda akan menghabiskan banyak waktu minggu depan untuk mengulangi proses ini, atau menurunkan standar dan melamar ke 200 perusahaan lagi
    • Jerman tampaknya berbeda. Di sini pekerjaan sepertinya jauh lebih banyak terjadi lewat dari mulut ke mulut, jadi spam LLM tampaknya belum menyebar sebanyak di Inggris atau AS
      Sebagian besar pekerjaan tidak diiklankan seterbuka itu, dan seorang teman memberi tahu pekerjaan dengan gaya “saya kenal orang yang bisa mengerjakan itu”
    • Saya juga tinggal di Jerman, dan pengalaman saya, meskipun memang ada kekurangan, itu tidak ada gunanya jika hal yang ditanyakan HR tidak tercermin dalam pengalaman CV selama 1 tahun terakhir
      Bahkan sekalipun Anda pernah mengerjakannya 5 tahun lalu. Dan surat rekomendasi tidak boleh berisi hal negatif yang dibungkus seolah-olah sebagai umpan balik positif