[베헌이s톡] 헤드헌터를 사용하는 회사들의 특징과 그 방법

 

들어가는 말

 

"요즘 헤드헌팅이 어렵지 않느냐??" 는 질문을 자꾸 듣습니다. 아마 어디서든 그런 말들을 들어 보시는 모양입니다. 아니면 대부분의 사업들이 불경기라서 그런 질문을 하시는 지도 모르겠습니다. 그런 차원에서 이직률에 대한 글을 한번 올렸으니, 그것과 연관지어, 그런 것에 대한 글을 추가로 한번 더 써보겠습니다.

 

1. 헤드헌터는 어떤 회사들이 더 많이 쓸까요?

 

이런 질문을 먼저 해보겠습니다. "헤드헌터는 작은 회사가 많이 쓸까요?? 큰 회사가 많이 쓸까요??" 결론 부터 말하면 주로 '작은 회사'들이 많이 씁니다. 신생업체, 벤쳐기업, 규모가 좀 작은 외국계 한국지사 등이 저희의 주요 고객들 입니다. 큰회사들도 쓰긴 합니다. 그러나 좀 다른 면이 있습니다.

 

어떤 회사의 이직률이 20%만 되어도, 직원이 100명이면 1년에 20명의 결원이 나기 때문에 그 정도 인력을 채용하려고 헤드헌터를 쓰면, 그 회사 평균 연봉이 5천만원일 때, 수수료율 15~20%면, 1명 채용당 7.5백~1천만원의 정도의 수수료가 들기 때문에 그런 돈을 쓸 바에는 상주하는 인하우스 리쿠르터를 1~2명 두는 것이 더 비용 효율적이기 때문입니다. (링크드인에 올린 프로필을 보고 님들께 전화하는 분들이 대부분 그런 인하우스 리쿠르터들입니다.)

 

그러나 전 직원이 10명인 회사는 이직률 20%래야 채용할 인력이 단 2명이기 때문에 그 정도 인원을 뽑고자 직원을 따로 두는 것 보다는 헤드헌터를 연 2회 정도 쓰는 것이 더 낫다고 볼 수 있습니다. 그러니 큰 회사 보다는 작은 회사가 헤드헌팅 의뢰를 더 많이 하게 마련입니다.

 

큰 회사들은 일단 본인들이 서칭, 공고 혹은 직원소개 등의 자체적 서칭을 먼저 해본 후에 '채용이 잘 안되거나, 소싱이 어려운 포지션' 정도만 헤드헌팅을 쓰는게 일반적입니다.

 

2. 언제가 헤드헌팅 서비스의 성수기 인가요??

 

요새는 시중 자금의 가뭄이나 불경기 등의 여파로 작은 회사들의 '자금 여력'이 그전 보다 상황이 안 좋다고 합니다. 그러다 보니 작은 회사들의 '채용'이 좀 부진한 것이 사실이고, 그러다 보니 헤드헌팅 업체들의 포지션 운영이 좀 슬로우 한면이 있습니다.

 

큰 회사들은 계속 포지션들을 내 놓고는 있지만, 늘 그렇듯이 만만한 포지션들이 별로 없기 때문에 일이 있어도 합격은 좀 어렵습니다.

 

그러니 요새는 헤드헌팅의 여건이 좀 좋지 않는 것이 사실입니다. 예외가 있다면 IT 바닥에 마르지 않는 샘이라는 '게임업계' 정도나 있을 정도 되겠습니다.

 

그러므로 헤드헌팅의 성수기란, 오랜 기간 고생하면서 터널을 지나온 어떤 기업들이 그 터널의 끝을 만나 이제 드디어 '초박'을 한번 내고 나서, 라운드2나 라운드3의 투자를 유치하면서, '중박, 대박'으로 가기 위해 직원들을 마구 끌어 모으는 그런 시기입니다.

 

3. 예들 들어 설명해 보겠습니다.

 

최근 IT 시장으로 말한다면, 레거시 전산 시장이 '클라우드/빅데이터'로 가면서 하둡이 어쩌구, HPC가 어쩌구, '디지털 트랜스포이션'이 어쩌구 하던 난리가 있었을 때가 한번 그런 때였었고,

 

'자율주행차/컨넥티트카' 시장이 시작되면서 그에 발맞춰 '영상인식/음성인식' 시장이 만들어 지면서, 그 인식 관련 인재들과 또 거기에 연관된 ML, DL 인재들의 수요가 넘칠 때가 또 한번 그랬었고,

 

코로나로 비대면 시장이 활성화 되면서 온갖 종류의 '개발자'들을 너나 할 것 없이 모든 분야에서 쓸어가다시피 채용할 때도 그런 면이 있었습니다.

 

그리고 지금은, 열릴동 말동 하고 있는 AI 인공지능 시장이 또 한번 필연적으로 그런 시기를 열게 될 것입니다. 이미 열린 면이 있지만, 헤드헌팅 입장에서 본다면, 아직 좀 덜 열렸습니다.

 

그러니 누군가 헤드헌팅을 해보고 싶다면, 이제 부터 쉬지 말고, 인공지능과 연관된 '엔지니어, 컨설턴트, 마케터, 영업대표' 등등의 '명함'을 많이 모아 놓으면 아마 조만간, 그리 오래지 않은 시간 뒤에 곧 '초초초대박'이 올꺼라는 예측 이라기 보다는 '경험'이 있습니다.

 

4. 결론

 

그래서 결론은 지금은 괜히 애써봐야 별거 없으니, 큰 회사들에서 나오는 어려운 포지션들이나 좀 돌리다가 재수 좋으면 하나씩 걸리는 식으로 쉬엄쉬엄 가면서 가끔씩 인공지능 관련 풀pool들이나 여기저기 컨텍해 두다보면 곧 얼마 멀지 않은 시간 뒤에 좋은 시절이 올 것입니다. (물론, 이건 IT, 하이테크 시장에 국한해서 드리는 저의 지극히 개인적인 생각일 뿐입니다. 참고 정도만 해주시기 바랍니다.) 

 

A word that goes on 

 

I keep getting this question, "Isn't headhunting difficult these days?" Maybe you hear that everywhere. Or maybe you're asking that question because most businesses are in a recession. So I've just posted about turnover, and I'm going to relate it to that, and I'm going to write more about it.

 

1. Which companies use headhunters more?

 

Let me ask you this question first. "Do small companies use headhunters a lot? Do big companies use them a lot?" To start with the conclusion, it's mostly used by small companies. Start-ups, venture companies, and small Korean branch offices are our major customers. Big companies use them, too. But there is a little bit of a difference.

Even if a company's turnover rate is only 20 percent, 100 employees cause 20 vacancies a year, so if you use a headhunter to hire that kind of workforce, when the company's average annual salary is 50 million won, a fee of 15 to 20 percent will cost about 7.5 million won to 10 million won per employee, so it is more cost-effective to have one or two resident in-house recruiters. (Most people who call you after seeing your profile on LinkedIn are such in-house recruiters.)

However, a company with 10 employees has only two employees at a turnover rate of 20%, so it is better to use a headhunter about twice a year than to have a separate employee to hire that number. So, smaller companies often make more headhunting requests than larger companies.

It is common for large companies to search for their own, such as search, public announcement, or employee introduction first, and then headhunting only positions that are not well recruited or difficult to source.

 

2. When is the peak season for headhunting services??

 

These days, small companies' "funding capacity" is worse than before in the aftermath of a drought or recession in market funds. As a result, it is true that small companies' "employment" is a little sluggish, and as a result, headhunting companies' position management is a little slow.

Big companies keep giving up positions, but as usual, there aren't many easy positions, so it's a little hard to pass even if there's work.

So it's true that headhunting conditions are not good these days. If there is an exception, there will be a 'game industry' called Sam, which is not dry on the IT floor.

So the peak headhunting season is when some companies that have been through the tunnel for a long time now meet the end of the tunnel and finally give it an "ultra-shortening" and attract investment from Round 2 or 3, attracting employees to go to the "middle-term, big hit."

 

3. Let me explain with examples.

 

Speaking of the recent IT market, there was a time when the legacy computer market went to 'cloud/big data' and there was a mess about Hadoop, HPC, and digital transformation,

With the start of the "autonomous vehicle/contextual car" market, the "video recognition/voice recognition" market was created in line with it, and there was another time when the demand for recognition-related talents and related ML and DL talents was overflowing,

As the non-face-to-face market was revitalized by COVID-19, there was a side like that when all kinds of "developers" were swept away from all fields.

And now, the AI AI market, which is in full swing, will inevitably open up another period. It's already open, but from a headhunting perspective, it's still a little less open.

So if someone wants to do headhunting, don't take a break from now on and collect a lot of 'business cards' related to artificial intelligence such as 'engineers, consultants, marketers, sales representatives' and so on, there is 'experience' rather than a prediction that 'ultra-super-jackpot' will come soon.

 

4. Conclusion

 

So the bottom line is, I don't need to try hard right now, so I'm going to take some time to turn around the difficult positions from big companies, and if I'm lucky, I'll catch them one by one. Sometimes, I'll have a good time coming soon if I'm going to contact AI pools here and there. (Of course, this is just my personal thought, which is limited to the IT and high-tech markets. Please keep that in mind.)