M
MercyNews
HomeCategoriesTrendingAbout
M
MercyNews

Your trusted source for the latest news and real-time updates from around the world.

Categories

  • Technology
  • Business
  • Science
  • Politics
  • Sports

Company

  • About Us
  • Our Methodology
  • FAQ
  • Contact
  • Privacy Policy
  • Terms of Service
  • DMCA / Copyright

Stay Updated

Subscribe to our newsletter for daily news updates.

Mercy News aggregates and AI-enhances content from publicly available sources. We link to and credit original sources. We do not claim ownership of third-party content.

© 2025 Mercy News. All rights reserved.

PrivacyTermsCookiesDMCA
الرئيسية
تكنولوجيا
تقرير من ياندكس يؤدي إلى رفض مرشح في أفتو
تكنولوجياsociety

تقرير من ياندكس يؤدي إلى رفض مرشح في أفتو

١١ يناير ٢٠٢٦•4 دقيقة قراءة•٨٠٠ words
Yandex Feedback Report Leads to Avito Job Rejection
Yandex Feedback Report Leads to Avito Job Rejection
📋

حقائق رئيسية

  • أبلغ مرشح عن رفض طلب توظيفه في أفتو بسبب "ملاحظات سلبية من ياندكس".
  • حدد المرشح متخصصًا في الموارد البشرية في ياندكس فينتك كتب منشورًا مجهولًا عنها على تيليجرام.
  • متخصص الموارد البشرية شخصية عامة يتابعها أكثر من 1500 مشترك ويقدم بودكاست.
  • يمكن أن يؤدي تبادل المعلومات غير الرسمي بين متخصصي الموارد البشرية إلى تسجيل علامات سلبية في أنظمة تتبع المتقدمين (ATS).
  • يمكن أن تظل العلامات السلبية في أنظمة تتبع المتقدمين لسنوات، مما يؤثر على طلبات التوظيف المستقبلية.

ملخص سريع

واجه باحث عن عمل، حسبما ورد، رفضًا من أفتو بعد ملاحظات سلبية من متخصص في الموارد البشرية في ياندكس. بدأت الواقعة بعد أن شاهد المرشح مقابلة على يوتيوب مع موظف في الموارد البشرية في ياندكس فينتك. تذكر المرشح أن هذا المتخصص في الموارد البشرية قد كتب سابقًا منشورًا مجهولًا على تيليجرام يحتوي على تفاصيل محددة جعلت هويتها معروفة لفريقها.

بعد مقابلة مع أفتو، تلقى المرشح رفضًا ذكر "ملاحظات سيئة من ياندكس". لا يزال مصدر هذه الملاحظات غير واضح، حيث غالبًا ما يشارك متخصصو الموارد البشرية المعلومات بشكل غير رسمي. توضح هذه الواقعة كيف يمكن للمراجعات السلبية، سواء الرسمية أو غير الرسمية، أن تستمر في أنظمة تتبع المتقدمين (ATS)، مما يؤثر على آفاق التوظيف لسنوات لاحقة. تقترح الرواية أن التحيزات الشخصية أو الشبكات غير الرسمية يمكن أن تؤثر بشكل كبير على قرارات التوظيف، مما يخلق عقبات طويلة الأمد للمرشحين.

مقابلة ياندكس ومنشور تيليجرام

بدأت تسلسل الأحداث بمقابلة نشرها متخصص في الموارد البشرية في ياندكس. أجريت هذه المقابلة لمؤسس مجتمع "التجارية الواعية" وناقشت ممارسات التوظيف، و"العلمات الحمراء" في السير الذاتية، وديناميكيات الصناعة العامة. بعد وقت قصير من إصدار هذه المقابلة، علق المرشح في نفس المجتمع.

أفاد المرشح أنها رأت مقابلة على يوتيوب مع موظف في ياندكس فينتك. تعرفت على متخصص الموارد البشرية على أنها نفس الشخص الذي كتب سابقًا منشورًا عنها على تيليجرام. وفقًا للمرشح، كان منشور متخصص الموارد البشرية مجهولًا لكنه احتوى على تفاصيل كافية لتحديد هويتها على الأرجح من قبل فريقها. متخصص الموارد البشرية المعني شخصية عامة يتابعها أكثر من 1500 مشترك على تيليجرام، من بينهم متخصصو موارد بشرية آخرون، ويقدم بودكاست على يوتيوب في مجال الموارد البشرية.

رفض أفتو

بعد الواقعة على وسائل التواصل الاجتماعي، تقدم المرشح لمقابلة في أفتو. ومع ذلك، تلقى رفضًا مع سبب محدد مقدم: «نُقل إلينا ملاحظات سيئة في ياندكس».

تبقى عدة أسئلة رئيسية بدون إجابة بخصوص هذا الرفض:

  • من قدم تحديدًا الملاحظات السلبية؟
  • على أي أساس تم طلب الملاحظات أو مشاركتها؟
  • من نقل المعلومات بخصوص الموظفة السابقة؟

تسلط هذه الأسئلة الضوء على الطبيعة غير الواضحة لتبادل المعلومات غير الرسمي داخل شبكات التوظيف في صناعة التكنولوجيا.

شبكات التوظيف غير الرسمية

يُلاحظ أن مثل هذه الحوادث شائعة في سوق العمل. غالبًا ما يجمع متخصصو الموارد البشرية المعلومات حول المرشحين من خلال المعرفات الشخصية. ليس مضمونًا أن يذهب الطلب إلى مشرف مباشر سابق أو زميل، حيث غالبًا ما تكون الروابط المحددة للموظف غير معروفة.

توضح سيناريو افتراضي المخاطر: قد يقدم زميل لا يحب الموظف مرجعًا سلبيًا إذا طلب منه الموظف بشكل ما. وبالتالي، لا يواجه المرشح الرفض فحسب، بل يحصل أيضًا على علامة دائمة في نظام تتبع المتقدمين (ATS) لدى صاحب العمل المحتمل. يمكن أن تظل هذه العلامة، التي تشير إلى أن الزملاء السابقين قدموا مرجعًا سيئًا، في النظام لسنوات.

الأثر طويل الأمد على المرشحين

يشكل استمرار البيانات في أنظمة التوظيف تهديدًا كبيرًا للمرونة الوظيفية. حتى بعد 2 إلى 4 سنوات، قد يراجع متخصص موارد بشرية جديد ملف المرشح ويرى العلامة السلبية. دون فهم السياق أو تفاصيل الواقعة الأصلية، قد يتخذ هذا المتخصص الجديد قرارًا برفض المرشح بناءً على هذه البيانات التاريخية وحدها.

تشير هذه الآلية إلى أن الملاحظات غير الرسمية والتحيزات الشخصية يمكن أن تخلق عقبات دائمة للتوظيف، مستقلة عن المؤهلات الفعلية للمرشح أو أدائه. تؤكد الواقعة على الحاجة إلى الشفافية في كيفية مشاركة والاحتفاظ ببيانات المرشحين عبر الشركات المختلفة.

"نُقل إلينا ملاحظات سيئة في ياندكس"

— سبب الرفض المقدم للمرشح
Key Facts: 1. أبلغ مرشح عن رفض طلب توظيفه في أفتو بسبب "ملاحظات سلبية من ياندكس". 2. حدد المرشح متخصصًا في الموارد البشرية في ياندكس فينتك كتب منشورًا مجهولًا عنها على تيليجرام. 3. متخصص الموارد البشرية شخصية عامة يتابعها أكثر من 1500 مشترك ويقدم بودكاست. 4. يمكن أن يؤدي تبادل المعلومات غير الرسمي بين متخصصي الموارد البشرية إلى تسجيل علامات سلبية في أنظمة تتبع المتقدمين (ATS). 5. يمكن أن تظل العلامات السلبية في أنظمة تتبع المتقدمين لسنوات، مما يؤثر على طلبات التوظيف المستقبلية. FAQ: Q1: لماذا تم رفض المرشح من قبل أفتو؟ A1: تم رفض المرشح، حسبما ورد، لأن أفتو تلقت "ملاحظات سيئة" من ياندكس. Q2: كيف أثر متخصص الموارد البشرية في ياندكس على المرشح؟ A2: كتب متخصص الموارد البشرية منشورًا مجهولًا على تيليجرام احتوى على تفاصيل كافية لتحديد هوية المرشح من قبل فريقها. Q3: ما هي مخاطر ملاحظات الموارد البشرية غير الرسمية؟ A3: يمكن أن تؤدي الملاحظات غير الرسمية إلى علامات سلبية في أنظمة تتبع المتقدمين تظل لسنوات وتؤثر على قرارات التوظيف المستقبلية.

المصدر الأصلي

Habr

نُشر في الأصل

١١ يناير ٢٠٢٦ في ١١:٥٠ ص

تمت معالجة هذا المقال بواسطة الذكاء الاصطناعي لتحسين الوضوح والترجمة وسهولة القراءة. نحن دائماً نربط ونذكر المصدر الأصلي.

عرض المقال الأصلي
#hr#hr в it#трудовой кодекс#трудоустройство#трудовые права#трудовой конфликт#персональные данные#персональные данные 2025

مشاركة

Advertisement

Related Topics

#hr#hr в it#трудовой кодекс#трудоустройство#трудовые права#трудовой конфликт#персональные данные#персональные данные 2025

مقالات ذات صلة

AI Transforms Mathematical Research and Proofstechnology

AI Transforms Mathematical Research and Proofs

Artificial intelligence is shifting from a promise to a reality in mathematics. Machine learning models are now generating original theorems, forcing a reevaluation of research and teaching methods.

May 1·4 min read
Teyana Taylor Wins Golden Globe for Supporting Actressentertainment

Teyana Taylor Wins Golden Globe for Supporting Actress

Teyana Taylor sobbed as she accepted the Golden Globe for best supporting actress in a motion picture for 'One Battle After Another.'

Jan 12·3 min read
Evotrex PG5 RV Generates Its Own Powertechnology

Evotrex PG5 RV Generates Its Own Power

Evotrex has announced the PG5 travel trailer, a 'power-generating RV' concept. Backed by Anker, the vehicle aims to provide extended off-grid operation for users.

Jan 12·4 min read
U-Haul Strikes Protesters in Los Angeles Incidentcrime

U-Haul Strikes Protesters in Los Angeles Incident

A U-Haul truck drove into a crowd of demonstrators in Los Angeles during an anti-Iranian regime rally on Sunday afternoon, officials said.

Jan 12·3 min read