In mijn 22+ jaren ervaring als IT Recruiter heb ik veel Applicatiebeheerders met diepgaande kennis van logistieke processen en logistieke software mogen bemiddelen.
In deze blog geef ik je 4 tips om zelf succesvol te werven.
Het werven van een Logistiek Applicatiebeheerder begint bij het begrijpen van wat deze professionals drijft. Over het algemeen worden ze enthousiast van:
Om een aantrekkelijke vacature te schrijven, is het belangrijk om deze aspecten duidelijk naar voren te laten komen.
Hier zijn enkele praktische tips om je wervingsstrategie naar een hoger niveau te tillen:
1. Schrijf een vacaturetekst die prikkelt en inspireert Beschrijf wat je organisatie te bieden heeft, wat de kandidaat mag verwachten en wat de functie aantrekkelijk maakt – je vacature moet de lezer direct aanspreken.
2. Schrijf vanuit de kandidaat, niet vanuit het bedrijf Denk vanuit het perspectief van de kandidaat: waarom zou hij of zij voor jouw organisatie kiezen? Focus op groeimogelijkheden, het type werk, het team en de impact die ze kunnen maken. Vergeet niet: goede kandidaten willen weten wat er voor hen in zit.
3. Maak gebruik van visuele middelen, zoals recruitmentvideo’s Een beeld zegt meer dan duizend woorden, en dat geldt zeker in recruitment. Laat de toekomstige werkplek, het team en de werksfeer zien in een korte en video. Het geeft potentiële kandidaten een kijkje achter de schermen en maakt jouw organisatie tastbaar en aantrekkelijk.
4. Benader je netwerk met Aandacht Een persoonlijke benadering maakt het verschil. Stuur een gericht bericht naar kandidaten in je netwerk en voeg de recruitmentvideo toe. Dit laat zien dat je echt interesse hebt in hun profiel en dat je begrijpt wat hun werk inhoudt.
En kunnen jullie daarbij wat hulp gebruiken? Neem dan contact op met ICT Career.
Bij ICT Career hebben we meer dan 22+ jaar ervaring met het bemiddelen van IT-professionals, waaronder Logistiek Applicatiebeheerders. Onze aanpak is gebaseerd op een bewezen strategie.
In plaats van een stapel cv’s beloven we binnen drie weken twee tot drie gekwalificeerde kandidaten die niet alleen voldoen aan de functie-eisen, maar ook passen bij jouw bedrijfscultuur.
Lees hier in meer detail Recruitment in logistiek en IT.
Een Functioneel Logistiek Applicatiebeheerder blinkt uit in twee hoofdgebieden:
Het takenpakket van een Logistiek Applicatiebeheerder is breed en veelzijdig:
Er zijn twee veelvoorkomende routes naar deze uitdagende functie:
Het tekort aan goede Logistiek Applicatiebeheerders maakt deze professionals schaars en gewild. Salarissen variëren afhankelijk van ervaring en expertise:
Lees anders eens mij blog Salaris logistieke applicatiebeheerder.
Het werven van een Logistiek Applicatiebeheerder vraagt om kennis van de logistieke markt, van IT en om het hebben van een goed kandidatennetwerk. Wij beschikken over deze kennis en het netwerk en we kunnen hier meerder referenten van overleggen.
Bij ICT Career kan je geen stapel CV’s verwachten maar binnen maximaal drie weken, 3 tot 4 geschikte kandidaten.
AI is niet meer weg te denken uit het dagelijks werk, AI-tools staan binnen één klik tot je beschikking. En dat geldt niet alleen voor jou, maar ook voor je directe collega’s. Dus wat doe je als jij én de persoon naast je allebei één en waarschijnlijk meerdere slimme assistent tot je beschikking hebben? Hoe zorg je dat jij waarde toevoegt, opvalt en misschien wel de volgende stap in je carrière gaat maken.
Je hebt vast gemerkt dat kunstmatige intelligentie niet meer alleen iets is voor tech-nerds – nee, het heeft zijn weg gevonden naar de kern van hoe we allemaal werken. AI in HR is eigenlijk niks meer dan het toepassen van slimme technologie om menselijke beslissingen te ondersteunen of te automatiseren. Het gaat niet om robots die sollicitatiegesprekken voeren. Het gaat om systemen die patronen herkennen en volgen, data analyseren en HR-processen verbeteren.
AI en machine learning zijn termen die vaak door elkaar worden gebruikt, maar ze betekenen niet hetzelfde. AI is een breed concept dat verwijst naar technologieën die menselijke intelligentie nabootsen, terwijl machine learning een specifieke techniek binnen AI is die computers leert om zelfstandig patronen te herkennen en beslissingen te nemen op basis van data. Maar hoe werken deze technologieën precies en waarin verschillen ze?
