🌐 TR
EnglishРусскийУкраїнськаҚазақшаOʻzbekchaAzərbaycancaՀայերենქართულიTürkçeDeutschEspañolFrançaisPortuguêsPolski

Metodoloji

Rakamlar nereden geliyor ve nasıl okunmalı

Kaynaklar — açık veriler

İşverenlere ait kamuya açık olmayan verileri, yorumları veya “kültür” puanlarını kullanmayız. Gelir, şirket değerlemesi veya maaş uydurmayız.

Düzeylere değil, değişime dayalı tahminler

Her çalışan herkese açık profillerde görünmez ve görünen pay şirkete ve ülkeye göre farklılık gösterir. Bu nedenle ham “kaç kişi işe alındı” sayısı neredeyse her zaman olduğundan düşüktür ve şirketler arasında karşılaştırılması zordur. Bu yanlılığa karşı daha dayanıklı olanı gösteriyoruz:

Son aylar her zaman eksik sayılır: insanlar profillerini gecikmeyle günceller, bu nedenle yeni işe alımlar daha sonra görünür. Yeni kohortlar olgunlaşmış kohortlarla doğrudan karşılaştırılmaz.

Proxy nedir

Proxy, doğrudan ölçümün bulunmadığı durumlarda kullanılan dolaylı bir sinyaldir. Örneğin “kıdemli oldu” bilgisi iş unvanındaki bir kelimeden, “direktör veya üstü” ise unvandan çıkarılır. Bu tür rakamlar proxy olarak etiketlenir ve bilinen kör noktaları vardır: unvanında “senior” geçmeyen şirket içi seviyeler (SDE III veya E5 gibi) görünmez ve yan kuruluş markaları ayrı şirketler olarak sayılır.

n nasıl okunur

n, bir rakamın arkasında kaç kişinin (hareketin) bulunduğunu gösterir. n ne kadar küçükse, rakama o kadar az güvenmelisiniz:

n < 10yalnızca sayı; yüzdeler ve dağılımlar gizlenir — “yeterli veri yok”
n = 10–29zayıf kanıt, bir ipucu olarak okuyun
n = 30–99orta düzeyde kanıt
n ≥ 100daha güvenilir — kapsama bağlı olarak

Kapsam (yüksek / orta / düşük) n'den bağımsızdır: bir şirketin çalışanlarından kaçının herkese açık profillerde görünür olduğunu ifade eder. Düşük kapsamlı büyük bir akış da yanıltıcı olabilir. Düşük kapsamlı şirketleri gizlemeyiz, ancak onları işaretler ve haritada göstermeyiz.

Bir model tarafından yazılan metinler

“Neden uygun” açıklamaları, mesaj taslakları ve özgeçmiş incelemesi, verileriniz ve panel rakamları temel alınarak bir dil modeli tarafından yazılır. Model hata yapabilir — göndermeden önce kontrol edin. Hizmette şeffaf olmayan genel puanlar (“işveren puanı”, “uyum puanı”) yoktur.

İşverenler için: verilerimi kaldırın

HÜNT Career'daki tüm şirket verileri açık kaynaklardan gelir. Bir şirketi temsil ediyorsanız ve şirketin hizmetten kaldırılmasını istiyorsanız, bize şirket adresinden şirket adını, web sitesini ve neyin kaldırılması gerektiğini belirten bir e-posta gönderin. Size yanıt verecek ve kaldıracağız.

Adres: help@huntshare.tech

E-posta yazın

Kendisiyle ilgili verilerin kaldırılmasını isteyen bir kişi de aynı adrese yazabilir — Gizlilik sayfasındaki “Haklarınız” bölümüne bakın.