La plateforme Hired lève 30 millions de dollars
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Quatrième tour de table pour Hired ! La plateforme de recrutement spécialisée dans les profils Tech, qui promet de mettre en relation des talents triés sur le volet avec des entreprises innovantes, vient de lever 30 millions de dollars. Un capital qui va lui permettre d’investir davantage dans le machine learning, d’après Antoine Garnier-Castellane, directeur de Hired France
En 6 ans, Hired a levé pas moins de 130 millions de dollars ! Quel est l’objectif de cette nouvelle levée de fonds ?
Hired n’est ni un jobboard, ni un cabinet de recrutement, mais une plateforme technologique permettant d’automatiser un certain nombre de processus. Comme notre business tourne de façon prospère et que nous sommes encore dans une logique de création, il nous faut embaucher des ingénieurs, notamment pour renforcer les capacités techniques de notre outil, via le machine learning. Or, les ingénieurs sont des ressources qui coûtent cher. D’où l’intérêt de cette levée ! Ce tour de table nous permet par ailleurs de faire entrer un nouvel investisseur - l’Investment Management Corporation of Ontario - dans notre capital, qui est habitué à accompagner les sociétés dans la durée.
Où en est votre développement en France ?
Depuis notre rachat de la place de marché Breaz en février 2016, la France est l’un de nos marchés primaires avec les Etats-Unis et l’Angleterre. Le modèle de Hired y est éprouvé. Contrairement à ce qu’on pourrait penser, la France n’est pas en retard dans l’adoption des nouvelles méthodes de recrutement. Aujourd’hui, notre plateforme se développe par exemple beaucoup auprès des grands comptes français. Depuis Paris, où nous sommes une dizaine de salariés, et Londres, elle attire des profils Tech issus de toute l’Europe. Chaque semaine, entre 50 et 100 nouveaux candidats, triés par nos soins via des algorithmes, rejoignent la communauté française de Hired.
Quels projets allez-vous mener suite à cette levée de fonds ?
Notre objectif a toujours été d’amener les bons candidats aux bons recruteurs. Grâce à notre base de profils, qui recensent plusieurs millions de candidats, nous avons du recul sur les postes qui intéressent tel type de profil. Notre algorithme de matching devient donc, au fil du temps, très évolué. Notre objectif est de continuer à l’enrichir, afin qu’il gagne en précision et en finesse dans la recommandation de candidats. Nous aimerions également réussir à automatiser 99 % de la sélection d’un candidat, contre 90 % aujourd’hui. Pour ce faire, l’intégration accrue du machine learning dans notre plateforme sera une grande priorité. Tout comme le recrutement de nouveaux collaborateurs.
Votre modèle économique a récemment évolué. Sur quel principe repose-t-il ?
En 2012, lorsque Hired s’est lancé, son modèle était uniquement transactionnel. Nous étions rémunérés en prélevant 15 % du salaire annuel brut du collaborateur recruté. Il y a un an et demi, nous avons expérimenté un modèle à la souscription. Nous avons créé des packs annuels permettant aux entreprises de bénéficier d’un nombre de recrutement précis. Le recrutement étant impacté par un effet de saisonnalité, ce modèle est mieux adapté : les entreprises peuvent désormais lisser leurs embauches tout au long de l’année et créer des pipelines de recrutements automatisés, avec des objectifs planifiés sur le long terme.
Aurélie Tachot