Recrutement à l'ère de l'IA : les compétences clés pour se démarquer

L'impact de l'IA sur le recrutement des jeunes diplômés

Dans le contexte actuel, l'intelligence artificielle modifie profondément le marché de l'emploi, et les jeunes diplômés en ressentent les effets. Bien que les annonces d'emploi pour des postes juniors soient toujours présentes, les candidats ont l'impression que leurs candidatures disparaissent dans le néant. Selon un rapport d'Anthropic, il y a une baisse statistiquement significative des taux d'embauche pour les jeunes âgés de 22 à 25 ans dans les professions exposées à l'IA. Cette tendance ne signifie pas nécessairement une augmentation des licenciements, mais plutôt une diminution des nouvelles embauches, notamment dans le développement logiciel.

Au cours de l'année écoulée, un responsable de DareData a personnellement interviewé plus de 500 candidats. En parallèle, il a recommandé de nombreux candidats à des entreprises cherchant à recruter des Data Scientists, des Ingénieurs en Machine Learning et des Chefs de Produit. À travers cet article, il souhaite partager les stratégies qui ont permis à certains de réussir dans ce contexte difficile. Ces conseils ne se résument pas à travailler plus dur ou à maîtriser des compétences techniques spécifiques, mais à développer des qualités souvent négligées par les candidats.

Prendre l'initiative : une compétence précieuse

La capacité à prendre des initiatives est l'une des compétences les plus sous-estimées sur le marché du travail moderne, et c'est la première chose que ce responsable recherche lors des entretiens pour des postes juniors. Il s'intéresse particulièrement aux situations où les candidats ont assumé des responsabilités sans y être contraints. Il a souvent abordé ce sujet sur son blog de leadership. "Prendre soin des choses" peut sembler vague, mais cela signifie que lorsque quelque chose est sur le bureau d'un candidat, tout le monde sait que celui-ci trouvera les ressources nécessaires pour le faire avancer. Cela ne signifie pas que le candidat possède déjà ces ressources, mais qu'il est capable de les obtenir.

Si quelqu'un a déjà travaillé en équipe, il sait de quel type de personne il s'agit, et il sait aussi à quel point elles sont rares. Cette compétence est précieuse car l'IA gère bien la couche des tâches, mais elle ne peut pas posséder un fil de travail de bout en bout à travers les humains, les systèmes et l'ambiguïté. C'est ce fossé qui devient de plus en plus précieux. Si un candidat devient connu pour boucler les boucles, il devient embauchable d'une manière qui ne dépend pas des modes du moment.

Cette compétence peut être pratiquée n'importe où : à l'école, dans le bénévolat, même chez soi. Prendre en charge la tâche qui semble trop grande et la réussir distinguera un candidat des autres qui se contentent de suivre les instructions.

L'art du désaccord constructif

La version cliché du conseil sur le travail d'équipe est "soyez un joueur d'équipe", ce qui est trop vague. Ce que ce responsable recherche réellement lors des entretiens, c'est de savoir si quelqu'un peut le contredire de manière constructive lors d'une conversation de 45 minutes. Il avance une opinion qui est délibérément un peu à l'écart, sur un choix architectural, une question de processus ou la manière de définir un projet. Il veut voir comment les candidats pensent et s'ils peuvent échanger des idées et des opinions sans devenir défensifs. Les mauvaises réponses sont évidentes : simplement être d'accord ou argumenter agressivement.

Bien désaccordé est une compétence qui se renforce avec l'expérience, mais il est possible de prendre de l'avance simplement en observant à quel point la plupart des jeunes le font mal. Cette aptitude à échanger des opinions de manière respectueuse et constructive est rare chez les jeunes, mais elle peut être développée par l'expérience et l'observation.

Le bénévolat : un levier pour le réseautage

Le bénévolat est souvent sous-estimé par les jeunes candidats, mais il représente une opportunité précieuse pour se faire remarquer. Le premier vrai poste de ce responsable avec DareData est venu d'une organisation de bénévolat. Il ne postulait pas à des emplois à ce moment-là, il aidait simplement à gérer des choses dans un contexte à but non lucratif où il a rencontré des personnes qui ont ensuite pensé à lui lorsqu'un poste de direction s'est libéré. Faire du bénévolat dans des espaces liés au travail que l'on souhaite faire est la manière de s'exposer à la chance.

L'erreur que font les juniors est de traiter le bénévolat comme une ligne sur un CV. La ligne du CV est le sous-produit, tandis que la véritable valeur réside dans le temps passé autour de personnes qui agissent, et ces personnes se souviennent de vous. Six mois plus tard, lorsque quelqu'un dit "nous avons besoin de quelqu'un pour X", votre nom est en tête de liste, surtout si vous suivez le conseil numéro 1.

Pour ceux qui sont au début de leur carrière, il est conseillé de trouver un club étudiant, une ONG, un projet open-source, un groupe de rencontre. Être utile dans un endroit où des personnes utiles prêtent attention.

L'importance d'un portfolio en ligne

Dans un monde où les CV générés par l'IA sont monnaie courante, un portfolio en ligne devient essentiel pour les candidats techniques. Un compte GitHub bien fourni ou un site personnel peut démontrer concrètement les compétences d'un candidat. Lorsque ce responsable examine une candidature junior, le CV lui dit ce que le candidat prétend, mais le portfolio lui dit ce qui est réellement vrai. Comme il embauche principalement des ingénieurs en IA, il peut dire en 30 secondes en regardant le GitHub de quelqu'un s'il comprend ce qu'il fait, la qualité des messages de commit, la qualité du README, la structure des projets, si les dépôts sont des coquilles abandonnées ou des choses réellement fonctionnelles. Oui, et il peut aussi repérer des dépôts générés par l'IA !

Il n'est pas nécessaire d'avoir des projets impressionnants, il suffit d'avoir des projets réels liés à quelque chose que l'on aime. La taille n'a pas d'importance, mais la passion que l'on y met, oui. Pour ceux qui ne sont pas techniques : la même logique s'applique, juste dans un format différent. Un site portfolio avec des études de cas, quelques analyses bien écrites sur Medium, une présentation d'un projet réel que l'on a réalisé. Tout ce qui permet à quelqu'un d'évaluer le travail, pas seulement la revendication.

Écrire en public pour se démarquer

La plupart des jeunes pensent qu'ils n'ont rien de valable à dire jusqu'à ce qu'ils aient plus d'expérience, et c'est faux. Ce responsable a lu des articles d'étudiants si pleins de curiosité qu'il serait heureux de lire un essai long de leur part. Il conseille de choisir un sujet qui tient à cœur et de commencer à en écrire publiquement. Substack, Medium, LinkedIn, son propre blog, peu importe. La plateforme compte moins que la constance. La raison pour laquelle cela fonctionne est simple : la plupart des juniors sont invisibles pour les responsables du recrutement jusqu'à ce qu'ils postulent. Si un candidat écrit publiquement sur son domaine pendant six mois, il arrive à l'entretien déjà à moitié connu. Le responsable du recrutement a peut-être lu ses écrits ou l'a remarqué.

Le truc est d'écrire sur ce que l'on apprend, pas sur ce que l'on a maîtrisé. C'est un gagnant-gagnant : on pourrait être remarqué, mais aussi améliorer sa compréhension des sujets que l'on souhaite explorer. Oh, et il ne faut jamais laisser l'IA définir son style d'écriture. Tout le monde peut repérer une prose générée par l'IA à des kilomètres, il ne faut pas couper ce coin.

Maîtriser l'IA comme outil collaboratif

Enfin, la capacité à travailler efficacement avec des outils d'IA est devenue cruciale. Chaque junior que ce responsable interviewe maintenant, il évalue discrètement une chose : peuvent-ils travailler avec un outil d'IA de manière intelligente ? Aujourd'hui, travailler avec l'IA de manière intelligente ne consiste pas à copier-coller du code ou des paragraphes d'outils d'IA. Il veut dire plus : savent-ils quand faire confiance à la sortie, quand contester, quand vérifier, quand jeter ? Traitent-ils le modèle comme un coéquipier qu'ils supervisent, ou comme un oracle ?

Les juniors qui sont embauchés en ce moment traitent l'IA comme un multiplicateur de leur jugement. Ceux qui ne le sont pas, la considèrent comme un substitut à leur jugement. Il est conseillé de faire un vrai travail avec ces outils, fréquemment, et de faire attention à là où ils aident et là où ils nuisent.

Pour les étudiants ou les récents diplômés qui lisent cela, il ne faut pas se tromper : le marché est plus difficile qu'il ne l'était, et l'anxiété ressentie est rationnelle. Prétendre le contraire serait erroné. Mais les choses qui font embaucher en ce moment ne sont pas celles que l'IA automatise. L'IA est efficace pour les tâches, mais elle n'est pas capable de posséder un fil de travail à travers les humains et l'ambiguïté, de désaccord constructif dans une salle pleine d'opinions, de remarquer ce qui n'a pas été assigné, d'être la personne de confiance des collègues. Cela reste l'apanage des humains.

Les humains ne sont pas des exécutants de tâches. Ils sont la couche qui cartographie comment les tâches se connectent, qui a besoin de quoi, quand quelque chose déraille et ce qui vaut réellement la peine d'être fait en premier lieu. Cette couche devient de plus en plus précieuse, car il y a plus de résultats qui circulent et qui nécessitent quelqu'un avec du jugement pour en faire sens.

Il est conseillé de se présenter comme le type de candidat qui semble déjà faire le travail, et la porte s'ouvre. Lorsque l'on s'établit comme un professionnel fiable, sa réputation fait le travail de réseautage pour soi, sans aucune candidature requise.