Comment recruter des talents en IA/ML de façon régulière dans une startup | Neha Kothari

Recruter des ingénieurs en IA et ML est difficile pour tout le monde. Le faire de manière régulière dans une startup sans marque établie, sur des postes de niche comme la data science, le full-stack ou l’IA/ML, relève d’un tout autre défi.

SalesCode.ai, entreprise spécialisée dans les assistants intelligents et bots pour les secteurs FMCG et CPG, aujourd’hui renommée SalesCode.ai, a relevé ce défi. À l’arrivée de Neha Kothari, il n’y avait ni département RH, ni processus de recrutement. Quatre ans plus tard, l’entreprise est passée de 35 à plus de 100 salariés, avec un flux constant de talents techniques sur certains des postes les plus disputés du marché.

Dans cet épisode #4 de Xobin Talks, l’animateur Amrit Acharya, cofondateur et COO de Xobin, s’est entretenu avec Neha. Ensemble, ils ont décortiqué les mécanismes de cette régularité : fonctionnement du processus, gestion de la fatigue des intervieweurs, attentes réelles des candidats, et comment une startup sans notoriété construit sa marque à travers l’expérience de recrutement.

Comment structurer un processus de recrutement régulier pour des profils tech de niche ?

La régularité du processus est le seul véritable avantage compétitif durable d’une startup sur un marché où les talents sont rares. Les chiffres sont parlants : 82% des employeurs indiens prévoient des difficultés à pourvoir leurs postes en 2026. Les compétences en IA dépassent désormais l’ingénierie traditionnelle parmi les profils les plus difficiles à recruter au niveau mondial (ManpowerGroup Talent Shortage Survey, 2026). Sans processus structuré, une startup pêche sans filet.

L’architecture de recrutement de Neha pour les profils techniques comporte cinq étapes, chacune ayant une raison d’être.

Première étape : une évaluation des compétences via une plateforme externe. Chez SalesCode.ai, Xobin a été choisie dès le départ pour permettre une notation objective avant toute intervention humaine.

Deuxième étape : un test de codage plus complexe, axé sur la résolution de problèmes concrets plutôt que sur les bases théoriques.

Troisième étape : l’entretien technique avec le manager recruteur concerné.

Quatrième étape : un entretien RH centré sur l’adéquation culturelle et comportementale.

Cinquième étape : la décision finale.

Ce tunnel est sélectif : sur 200 candidats évalués, seuls 10 atteignent l’étape RH. Ce taux de conversion de 5% n’est pas le signe d’un filtre trop sévère, mais le résultat voulu d’un processus conçu pour respecter le temps de chacun, y compris celui du candidat.

Pour les recrutements latéraux ou intermédiaires, le processus est allégé : l’étape d’évaluation est réduite ou fusionnée, l’entretien technique devenant le principal critère. Pour les postes seniors ou managériaux, l’évaluation est supprimée au profit d’entretiens techniques et de leadership approfondis, adaptés aux exigences du poste.

Neha a bâti ce processus de zéro chez SalesCode.ai, sans aucune infrastructure RH préalable, ce qui lui donne une vision pragmatique de ce qui fonctionne réellement, loin des manuels RH.

Comment éviter la fatigue des intervieweurs dans un processus technique à plusieurs étapes ?

Préserver le temps des managers recruteurs n’est pas un simple confort administratif, c’est un choix stratégique. Il conditionne la qualité des évaluations techniques : 50% des managers estiment que l’entretien est la partie la plus difficile du recrutement (Insight Global, 2025). La charge cognitive s’accumule lorsque les mêmes personnes enchaînent les entretiens sur plusieurs postes ouverts.

La solution de Neha se situe en amont : l’équipe RH prend en charge une part plus importante du filtrage avant qu’un candidat n’arrive devant un intervieweur technique.

Le mécanisme : un appel de présélection RH, qui fait office de premier filtre informel. Avant toute convocation devant un panel technique, l’équipe de Neha vérifie les points bloquants de dernière minute : attentes salariales hors budget, préavis incompatibles avec l’urgence, ou éléments du parcours qui posent question et que le panel technique ne pourra pas explorer. Identifier ces points en amont évite de mobiliser un manager sur un candidat qui n’aurait jamais pu être retenu.

Deuxième mécanisme : le choix réfléchi de l’intervieweur. Pour chaque poste, l’équipe RH discute en interne du meilleur profil pour mener l’entretien. Ce n’est pas forcément la personne la plus senior, mais celle dont l’expertise correspond le mieux aux besoins réels du poste. Un poste en data science n’exige pas la présence du CTO si un principal data scientist est mieux placé pour évaluer la profondeur du candidat.

Les managers consacrent ainsi leur temps à des candidats ayant déjà franchi un vrai seuil, et non à ceux qui semblent prometteurs sur le papier mais échouent sur les bases.

En quoi le recrutement virtuel a-t-il transformé le processus de recrutement tech ?

Le recrutement virtuel n’a pas seulement déplacé l’entretien en ligne. Il a changé qui vous pouvez toucher, qui se présente, et la façon de lire un candidat. En Inde, le recrutement en startup a bondi de 32% en glissement annuel en avril 2025. Les services IT représentaient 32% des offres (India Employer Forum, 2025). Cette croissance a été rendue possible par l’élargissement géographique permis par le virtuel.

Neha nuance le débat : elle ne tranche pas entre « le virtuel est meilleur » ou « le présentiel était meilleur ».

Les campagnes de recrutement sur campus avaient un avantage structurel : seuls les candidats réellement motivés faisaient le déplacement. L’investissement en temps filtrait d’emblée les profils peu engagés. Les taux de conversion shortlist/offre acceptée étaient plus élevés, la présence physique étant déjà un signal d’intention.

Le virtuel a inversé la donne : n’importe qui peut être évalué, où qu’il soit. Le vivier s’est élargi, ce qui est précieux pour les profils rares. Mais le filtre de friction a disparu : un candidat peut passer une évaluation virtuelle tout en participant à un autre processus dans un onglet voisin.

La réponse de Neha : imposer la vidéo à chaque étape, pas seulement à la fin. Un candidat caméra coupée dès le screening est un signal qu’elle prend au sérieux. Voir l’expression, l’engagement et le langage corporel lors d’un échange technique donne à la RH des informations qu’un simple appel audio ne permet pas. Les entretiens IA structurés répondent aussi à ce besoin, en garantissant une évaluation homogène à distance. Cela commence aussi à tisser la relation qui favorise l’acceptation de l’offre.

Pour les candidats basés dans la même ville que le bureau SalesCode.ai et ayant passé toutes les étapes virtuelles, une rencontre physique finale est privilégiée si possible. Pas une journée entière, mais un échange direct, car certaines choses se perçoivent mieux en face à face.

Quelles écoles ont fourni les meilleurs profils techniques pour une startup produit ?

La liste d’écoles la plus utile n’est pas un classement de prestige, mais un suivi de performance : quelles institutions ont réellement fourni des candidats performants en poste ? Seuls 46% des diplômés testés sont jugés employables en IA/ML en Inde (Abekus.ai, 2025). Cibler les bons établissements compte donc bien plus qu’une couverture large.

Neha est claire : la réponse dépend du poste à pourvoir et du volume recherché.

Pour les postes d’ingénierie et techniques chez SalesCode.ai, les établissements de Grade A, notamment les IIT, NIT et certains cursus de Delhi University, ont fourni d’excellents profils pour les postes spécialisés en data science et IA/ML. Mais les établissements de Grade B ont généré un volume plus important de recrutements réussis, car ils offrent plus de candidats et sont moins ciblés par les grands groupes IT.

Dans ce segment intermédiaire, les collèges affiliés à IP University, Bennett University et ABES Engineering College ont été des viviers fiables pour SalesCode.ai. Ce ne sont pas des recommandations universelles, mais le reflet de l’expérience propre à SalesCode.ai, de ses critères et des postes concernés. Toute entreprise construisant sa propre liste de recrutement campus doit mener le même exercice : suivre la performance des cohortes sur 6 à 12 mois par établissement, et laisser les données guider la sélection, non la réputation externe.

Pour les recrutements MBA, l’expérience de SalesCode.ai couvre des écoles de Grade A comme FMS Delhi et l’Indian Institute of Foreign Trade, mais aussi des cursus intermédiaires comme IBS. La leçon est la même : le niveau de l’institution est une hypothèse de départ, pas une conclusion. Seules les données de performance comptent.

Comment fidéliser les talents techniques dans une startup sans grande marque ?

La fidélisation dans une startup repose sur deux leviers qu’aucune marque ne peut remplacer : de vraies opportunités d’apprentissage et le soutien visible de la direction. Le recrutement en startup en Inde est de plus en plus axé sur les compétences, mais retenir ces talents exige autre chose qu’un simple alignement salarial (ManpowerGroup, 2026). Le salaire est un prérequis. Ce qui retient les jeunes talents techniques, c’est la sensation de progresser plus vite qu’ailleurs.

La philosophie de Neha chez SalesCode.ai : démontrer la rapidité de progression, pas seulement la promettre.

Premier levier : la fluidité des rôles. Dans une structure de 35 à 100 personnes, un collaborateur performant peut proposer d’évoluer vers un domaine adjacent, prouver sa valeur et être soutenu dans cette mobilité. Cette mobilité existe sur le papier dans les grands groupes, mais se concrétise réellement en startup. Les jeunes talents comprennent vite qu’ils accumulent des compétences et de l’expérience à un rythme qu’un grand groupe ne permettrait pas.

Deuxième levier : l’accessibilité des dirigeants. Quand un data scientist peut discuter directement d’un modèle avec le CTO, ou qu’un ingénieur peut soulever un point technique auprès des fondateurs, l’apprentissage qui en découle est d’une autre nature que dans une structure hiérarchique. Cette accessibilité est un vrai levier de fidélisation, pas un simple affichage culturel.

Troisième levier : la veille marché. La rémunération doit suivre le marché, même si elle ne peut pas toujours le devancer. Un collaborateur qui sait être payé à sa juste valeur et progresser plus vite que ses pairs a deux bonnes raisons de rester. Si l’un de ces deux éléments disparaît, il devient un candidat potentiel au départ.

Qu’est-ce qui compte vraiment pour les candidats tech dans la vingtaine ?

La transparence du processus est le signal le plus fort qu’une entreprise envoie sur sa culture avant même l’arrivée du candidat. Sur un marché concurrentiel où les candidats évaluent plusieurs opportunités, la façon dont l’entreprise gère son recrutement reflète sa gestion globale.

Neha identifie trois attentes récurrentes, notamment chez les 20-25 ans qui vivent leur première ou deuxième décision de carrière importante.

Première attente : la transparence du processus. Les candidats veulent savoir où ils en sont, ce qui les attend, le calendrier, et pourquoi chaque étape existe. Une entreprise qui explique son processus en cinq étapes inspire plus confiance qu’une autre qui en fait trois sans explication. La clarté du processus est perçue comme un reflet de la clarté au travail.

Deuxième attente : un accompagnement en amont de l’entretien. Les candidats qui reçoivent des informations concrètes sur l’entreprise avant l’entretien, pas seulement la fiche de poste, mais aussi le contexte produit, l’équipe, le business et les critères de réussite, sont mieux préparés et se sentent plus respectés. Un candidat qui peut dialoguer en pair avec l’intervieweur, plutôt que de découvrir l’entreprise sur place, offre un meilleur échange à tous. Fournir ces informations en amont est un petit investissement pour un grand retour sur l’expérience candidat.

Troisième attente : la cohérence. Les fluctuations du marché poussent les entreprises à ajuster rapidement leurs offres, définitions de poste et délais. Les candidats perçoivent cette instabilité et en tirent des conclusions. Pour Neha, une entreprise doit clarifier ses besoins, recruter en conséquence et maintenir ses standards, indépendamment du contexte extérieur.

Quelle stack technologique RH pour une startup en croissance ?

Chaque outil de votre stack recrutement doit être justifié par ses résultats mesurables, pas parce qu’une grande entreprise l’utilise. 83% des entreprises prévoient d’utiliser l’IA pour le tri des CV d’ici 2025. Mais adopter sans mesurer le ROI, c’est générer des coûts sans visibilité (Resume Builder, 2025). Pour une petite équipe RH, le choix des outils est autant une question de ressources que de technologie.

La stack de Neha chez SalesCode.ai couvre trois catégories fonctionnelles.

Premièrement, une plateforme d’évaluation des compétences. Pour les profils techniques, une évaluation objective avant toute intervention humaine est indispensable. Elle élimine les biais liés au CV et garantit que les candidats arrivant à l’entretien technique ont franchi un seuil pertinent pour le poste, pas seulement pour leur parcours académique.

Deuxièmement, des plateformes de sourcing. Savoir où vos profils cibles sont les plus accessibles, LinkedIn, job boards spécialisés ou portails de placement d’écoles, compte plus que d’être présent partout.

Troisièmement, un ATS. Même pour une entreprise de 50 à 100 personnes, suivre les candidats sur cinq étapes sans système centralisé génère des pertes de coordination et nuit à l’expérience candidat.

Le principe de Neha pour justifier un outil auprès de la direction est simple : chaque demande de renouvellement ou d’extension doit s’accompagner de données sur les résultats obtenus. Quelle plateforme d’évaluation a permis d’identifier les meilleurs candidats ? Quel canal de sourcing a offert le meilleur ratio qualité/volume ? Le ROI n’est pas optionnel pour convaincre une direction startup d’investir dans l’infrastructure RH.