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Méthodologie

D’où viennent les chiffres et comment les lire

Sources — données ouvertes

Nous n’utilisons ni données privées des employeurs, ni avis, ni notes de « culture ». Nous n’inventons ni chiffres d’affaires, ni valorisations, ni salaires.

Des estimations fondées sur l’évolution, et non sur les niveaux

Tous les salariés ne sont pas visibles dans les profils publics, et la part visible varie selon l’entreprise et le pays. C’est pourquoi le chiffre brut « combien de personnes ont été recrutées » est presque toujours sous-estimé et difficile à comparer d’une entreprise à l’autre. Nous présentons ce qui résiste mieux à ce biais :

Les derniers mois sont toujours sous-comptabilisés : les personnes mettent à jour leur profil avec retard, de sorte que les recrutements récents apparaissent plus tard. Les cohortes récentes ne sont pas comparées directement aux cohortes consolidées.

Qu’est-ce qu’un indicateur indirect (proxy)

Un indicateur indirect (proxy) est un signal indirect utilisé lorsqu’aucune mesure directe n’existe. Par exemple, « est devenu senior » est déduit d’un mot dans l’intitulé du poste, et « directeur ou au-dessus » de l’intitulé lui-même. Ces chiffres sont signalés comme des indicateurs indirects et comportent des angles morts connus : les niveaux internes sans « senior » dans l’intitulé (comme SDE III ou E5) ne sont pas visibles, et les marques des filiales sont comptées comme des entreprises distinctes.

Comment lire n

n indique combien de personnes (mouvements) se trouvent derrière un chiffre. Plus n est petit, moins ce chiffre est fiable :

n < 10effectif uniquement ; les pourcentages et les répartitions sont masqués — « données insuffisantes »
n = 10–29éléments faibles, à lire comme une indication
n = 30–99éléments moyens
n ≥ 100plus fiable — sous réserve de la couverture

La couverture (élevée / moyenne / faible) est distincte de n : elle indique combien de salariés d’une entreprise sont visibles dans les profils publics. Un flux important avec une faible couverture peut tout de même induire en erreur. Nous ne masquons pas les entreprises à faible couverture, mais nous les signalons et ne les faisons pas figurer sur la carte.

Textes rédigés par un modèle

Les explications « pourquoi cela correspond », les brouillons de messages et l’analyse du CV sont rédigés par un modèle de langage à partir de vos données et des chiffres du panel. Le modèle peut se tromper — vérifiez avant d’envoyer. Le service ne comporte aucune note globale opaque (« note de l’employeur », « score de compatibilité »).

Pour les employeurs : supprimer mes données

Toutes les données relatives aux entreprises dans HÜNT Career proviennent de sources ouvertes. Si vous représentez une entreprise et souhaitez qu’elle soit retirée du service, écrivez-nous depuis une adresse professionnelle de l’entreprise en indiquant le nom de l’entreprise, son site web et ce qui doit être supprimé. Nous vous répondrons et procéderons à la suppression.

Adresse : help@huntshare.tech

Écrire un e-mail

Toute personne souhaitant la suppression des données la concernant peut écrire à la même adresse — voir « Vos droits » sur la page Confidentialité.