ヒントとベストプラクティス
Mira の Sourcing 機能を最大限に活用するための実践的なアドバイス。
より良い結果をより早く得るための実践的なヒント。
同僚に説明するように役職を描写する
フォーム入力だと思わないでください。仲間のリクルーターに説明するように役職を描写しましょう：
「B2B SaaS のプロダクトマネージャーが必要です。Series A-B の会社での経験があると理想的です。顧客と話せて、データにも深く入れる人。ロンドン在住か、移住可能な人。」
この自然なブリーフィングスタイルは、箇条書きの正式な JD よりも Mira に多くのコンテキストを提供します。
暗黙の条件を使う, Mira が輝くポイント
普段頭の中にとどめておくか、リクルーターに口頭で伝えるようなことこそが、Mira をキーワード検索と差別化するものです：
- 「ハイパーグロースを経験した人」。
- 「規制産業での経験がある」。
- 「大きなチームなしで自立して動ける」。
- 「カオスなアーリーステージ環境で活躍できるタイプ」。
Mira Reasoning Embeddingはこれらを理解し、マッチングに反映します。
広く始めて、絞り込む
最初の検索が完璧である必要はありません。一般的なワークフロー：
- ラウンド 1：コア要件を説明、オープンに保つ。
- レビュー：候補者プールを見て、誰が強く誰がそうでないかのパターンに気づく。
- ラウンド 2：「決済業界の経験がある候補者を、#3 のようなタイプでもっと」。気に入った人物ではなく、気に入ったスキルに焦点を当てる。
- ラウンド 3：地域、シニアリティ、企業タイプを微調整。
各ラウンドは会話コンテキストの上に構築されます。Agent はすべてを記憶しています。
チームコラボレーションにデータファイルを活用
候補者プールのデータファイルをダウンロードして共有：
- Hiring Manager: アウトリーチ前に候補者をレビューしてもらう。
- チームメンバー: 候補者へのアウトリーチをチームで分担。
- ATS / トラッキングシート: トラッキングとタレントパイプライン管理のためにインポート。
LinkedIn プロフィールでコンテキストを確認
マッチ説明は素早い概要を提供しますが、LinkedIn プロフィールには追加の signal が含まれることが多いです：
- 投稿や記事（ソートリーダーシップ）。
- 同僚からの推薦（ピアバリデーション）。
- アクティビティパターン（積極的に転職活動中か）。
- 共通のつながり（紹介の可能性）。
1 ロールにつき 1 タスク
異なる役職には別々のタスクを作成しましょう。会話が集中し、後で検索を再確認するのも容易になります。「バックエンドエンジニアを見つけて」と「デザイナーも見つけて」を同じタスクに混ぜないでください。
日をまたいでイテレーション
タスクは永久に保存されます。翌日戻って「この条件に合う新しい候補者はいる？」や「別の角度で試そう, 現在コンサルティングファームにいる候補者に絞って」と言えます。Agent は中断したところからそのまま再開します。