Рассказываю, как участник нашего клуба по нейронкам запрограммировал ассистента на основе ChatGPT, чтобы упростить жизнь рекрутёрам. У него получилось расширение, которое прямо в интерфейсе HH делает первичную оценку навыков соискателей. Процесс по шагам — в статье.
Привет! Это Паша Молянов. Я развиваю клуб о нейросетях «Нейроцех». Хочу поделиться тем, что сделал при помощи нейронок наш резидент Новомир. Далее — его прямая речь:
Опыт с нейросетями: С нейронками я работаю профессионально — делаю под заказ сервисы, основанные на ИИ. Мои решения компании внедряют в свой маркетинг, используют для аналитики и автоматизации работы.
Задачи, которые я решаю нейросетями, самые разные: например, при помощи ИИ я анализировал точки роста компании и обнаруживал упущенную прибыль в пять миллионов. Я постоянно что-то автоматизирую и даже трейдерство переложил на ИИ — развиваю своего бота для аналитики и торговли криптотокенами.
Эйчар тратил уйму времени на подбор кандидатов
Ко мне обратились HR-специалисты с простой, но болезненной проблемой: на HeadHunter приходится вручную просматривать десятки резюме, копировать данные и проверять их на соответствие вакансии. Даже просмотр нескольких анкет отнимает десятки часов, а когда найм массовый — уходят целые дни.
Задача: сделать инструмент, который прямо на странице вакансии автоматически оценивает кандидата по заданным критериям — например, опыт работы в нужной сфере, наличие конкретных навыков, готовность к командировкам. Оценка должна быть в формате короткого, понятного отчёта, чтобы HR видел результат за секунды.
Первым делом — сформулировал критерии и промпт
Чтобы плагин действительно помогал HR-специалистам, нужно было договориться о том, какие параметры считать ключевыми для оценки кандидата. Я обратился с этой задачей в ChatGPT и попросил подобрать пять важных характеристик, по которым можно оценить кандидата. Промпт был несложным:
Выступи помощником HR. Помоги составить 5 критериев для оценки резюме на соответствие должности, чтобы исключить нерелевантный опыт, частую смену работ и навыки коммуникации для продаж. |
Когда получил список критериев, отдал их на утверждение HR — специалист утвердил их в первой же итерации. Теперь робо-помощник оценивал:
Опыт кандидата — есть ли он на аналогичных или похожих должностях, насколько обширный.
Навыки коммуникации — эти выводы нейронка делала на основании резюме и описанных задач. В том числе нейронка оценивала навыки английского и опыт в переговорах.
Опыт в продажах: насколько подходящая сфера, насколько обширный опыт, какие достижения есть.
Образование кандидата — в приоритете были профильные курсы и учебные заведения.
Стабильность: часто ли кандидат менял работу, сколько времени проводил на одном и том же рабочем месте. Бывало ли такое, что он увольнялся через пару недель.
Я попросил ChatGPT сформулировать критерии в виде промпта в формате json, чтобы в будущем процесс можно было автоматизировать.
Затем я вручную немного скорректировал промпт и забрал в работу. В результате первого этапа я получил готовые критерии для оценки и промпт на языке нейронки. Дальше можно было переходить к интерфейсу.
Создал расширение — целиком в ChatGPT
Я прикинул, что для решения задачи мне будет достаточно одного ChatGPT. Поэтому для подготовки расширения я снова обратился к нему. По моей задумке, оценка резюме должна идти в реальном времени, прямо в браузере — но для этого нейросети нужно знать, откуда брать данные.
Здесь всё просто: я зашёл на hh.ru и посмотрел, в какой ячейке хранятся данные о кандидате. Это можно посмотреть через инструменты разработчика прямо в браузере:
Затем я перешёл в ChatGPT и вписал ему промпт — сразу с наводкой о том, где нужно искать данные. Это необходимо, чтобы нейронка собирала данные не абы как, а в едином виде раз за разом. Дальше в ход пошёл промпт:
Давай напишем Chrome-расширение, которое будет получать данные о резюме на сайте hh.ru с текущей страницы, карточки находятся в блоках class="magritte-card___bhGKz (в конце символы каждый раз разные). Напиши мне код расширения и код php скрипта, который общается с ChatGPT. |
Более сложные задачи я разделяю нейронке на несколько этапов, но это расширение совсем не сложное, поэтому я поставил задачу одним запросом. ИИ справился с задачей достаточно быстро — я внёс лишь пару корректировок.
Дальше я вручную подготовил взаимодействие между клиентом и сервером так, что в конечном итоге получалась такая схема:
Данные парсятся в JSON. Чтобы не копировать всё вручную, расширение вытягивает информацию прямо со страницы и складывает в JSON.
JSON уходит на сервер. Данные передаются не напрямую в ChatGPT из браузера, а через сервер, где уже хранится токен модели. Это сделано специально, чтобы HR-специалисты не вводили токен вручную и не светили его в расширении.
Анонимизация. Перед тем как отправлять в ChatGPT, данные в JSON анонимизируются — убираются имена и контакты кандидата.
Ответ тоже в JSON. ChatGPT возвращает структурированный результат: оценку по критериям, которую потом видит HR в интерфейсе плагина.
В целом, приложение уже справлялось со своей задачей, но в текущем формате пользоваться им было бы неудобно, потому что нет графического интерфейса. Взялся его дорабатывать.
Я создал простенький интерфейс. Мне было важно, чтобы в окне браузера появилась оценка напротив резюме — в небольшом окошке, без каких-то сложных дизайнерских наворотов. Подготовить такой поп-ап я тоже попросил ChatGPT, он справился за один заход.
По сути, у нейронки было всего три критерия:
интерфейс должен быть простым — достаточно просто прямоугольного окошка;
нужна цветовая индикация, где зелёный — «хорошо», красный — «плохо»;
нужны оценки по каждому критерию, которые прописаны прямо в окне.
ChatGPT сформулировал мне готовый код, который я встроил в расширение для браузера. Дело осталось за малым.
Добавил редактирование промпта. Логично, что все резюме для всех кандидатов невозможно оценивать по одним и тем же критериям. Поэтому для HR я предусмотрел окно, в котором можно будет изменить параметры.
Здесь ничего необычного: я просто сформулировал для GPT несколько задач последовательно:
Добавить окно ввода над всеми карточками;
Сделать для этого окна интерфейс;
Сделать так, чтобы это окно было связано с промптом, и он обновлялся при изменении информации в окне.
Готово — теперь HR компании заказчика могут устанавливать себе расширение в Chrome, и оценивать кандидитов в разы быстрее. Достаточно вбить свой запрос в строку для анализа и щёлкнуть кнопку «Анализировать резюме».
В результате — ресёрчеры экономят десятки часов
Раньше HR приходилось часами отсматривать резюме и вручную их фильтровать, чтобы вытащить первичные данные и отсортировать по разным категориям. Теперь им даже не нужно открывать карточки — ИИ-ассистент даёт им первое представление о соискателях.
Промпт можно настраивать, менять критерии оценки и подгонять в зависимости от позиции, на которую ищут сотрудника. Поэтому сейчас ресёрчеры могут нанять продажников, а затем использовать сервис для поиска других работников.
Напротив каждого кандидата прямо в интерфейсе HH появилось новое окно с оценкой — эти данные можно выгружать в PDF, чтобы HR могли наводить порядок в документах.
Расширение уже активно используют в работе компании. У сотрудников ушла часть самой монотонной работы — фильтровать уйму резюме на начальном этапе. Теперь они могут сосредоточиться на том, чтобы уделять больше времени действительно достойным кандидатам.
На разработку ушло около трёх–четырёх часов
По моим прикидкам, разработка расширения без нейронок заняла бы как минимум втрое больше времени. Скорее всего, я просидел бы за ним целый день, а то и два.
Мне кажется, нейронки сильно облегчают жизнь — это такой помощник, который забирает с тебя рутину, а тебе остаётся лишь грамотно его направлять. Наверное, с ИИ человек без опыта в программировании тоже мог бы создать что-то похожее, просто на это ушло бы больше времени.
Такие кейсы мы освещаем Telegram-канале клуба. В нём пишем про нейронки и о том, как они помогают мне в работе, бизнесе и повседневной жизни.
Комментарии (19)
VitaminND
09.09.2025 15:51Спор брони и снаряда.
Скоро подтянутся люди, которые пишут резюме так, как посоветовал ИИ, чтобы такие фильтры срабатывали как "хороший кандидат, надо брать!".
danilovmy
09.09.2025 15:51Круг замкнулся. Резюме составляет ии, проверяет ии, и отклоняет ии. Остаётся только, чтобы ии ещё и работал и кожаные мешки останутся вообще не у дел. В остальном выглядит как сценарий старой фантастический короткометражки "Встать суд идёт".
Статья только подчёркивает насколько сломан процесс найма в упомянутых выше компаниях и как автор героически закрывает амбразуры их рабочих мест с помощью ии.
P. S. @molyanovсамо решение автоматизации в браузере очень поддерживаю, с удовольствием ознакомился бы с исходниками.
namee
09.09.2025 15:51Недавний эпизод.
Скормили тестовое задание выполненное претендентом одному из ИИ.
Как ИИ восхищался претендентом ..
Как рассказывал что тестовое отнюдь не вайб кодинг
Как объяснял нам что претендент почти мидл.
и .. не попал ни в один из пунктов. Претендент очень сырой, тестовое выполнено вайб-кодингом.
Нужно глаз да глаз за этими вашими ИИ.
Kahelman
09.09.2025 15:51Я обратился с этой задачей в ChatGPT …
“ Анонимизация. Перед тем как отправлять в ChatGPT, данные в JSON анонимизируются — убираются имена и контакты кандидата.”
Это не аномизация. Вы скорее всего не убираете где и на каках должностях кандидат работал и в какой период времени. Если убираете то оценка неправильная: то что 20 лет назад писал на PHP делает мой опыт менее релевантным чем если я это делал в прошлом году.
Далее имея детальную биографию не проблема идентифицировать кандидата.
А поскольку данные из сетей текут, то могут утечь к текущему работодателю.
Так что пора звонить в Роскомнадзор….
KoIIIeY
09.09.2025 15:51Это не анонимизация как минимум потому, что именно чптгпт занимается парсингом и самой анонимизацией :)
vmkazakoff
09.09.2025 15:51Блин, вот вы вроде "развиваете клуб о нейросетях", а промпты пишете хуже чем мой сын в 10 лет... про то что надо для кодинга использовать подходящие инструменты я вообще молчу, раз работает то и фиг бы с ним.
Мои советы:
погуглите, как кандидаты обманывают такие расширения промпт-иньекциями
сделайте сверку на исторических данных хотя бы по 10 кандидатам - какие они получали оценки от людей и какие оценки ваш ИИ поставит им (ой, я уверен вы уже на этом этапе поймёте, насколько все плохо)
проверьте оценки по тем, кого вы успели нанять - очевидно они должны быть самые высокие...
запустите ваш промпт на одном кандидате 3-5 раз (опаньки, а у вас промпт написан так, что у него разброс будет в пару баллов, вижу только начало промпта, но глядя как вы их пишете, да ещё и даёте править hr, у которых опыта работы с ИИ может вообще не быть - уверен что цифры почти рандомные)
ну и наконец погуглите промпт-фреймворки и промпт-стратегии, их не просто так придумали умные люди
наши после этого решите все ещё заниматься этой фигнёй, то погуглите готовые решения и поинтересуйтесь размером их команд и сроками разработки. Задумайтесь - точно ли там все такие идиоты, а вы один такой умный, или всё-таки вы что-то не учли?
Пока у вас степень точности примерно как в анекдоте:
Приносит начальник отдела кадров генеральному пачку резюме тот берет половину, рвет и в корзину.Она - что вы делаете там же есть и хорошие?Он - неудачники нам не нужны!!!
j-b
09.09.2025 15:51О, статья написанная ИИ, о том как оценивать резюме ИИ написанные ИИ... Со ссылкой на ТГ канал про ИИ.
Найм на хх и подобных сайтах давно бесполезен, там только рабочие профессии искать. ИТ специалисты сейчас все в линкедине.
vsting
09.09.2025 15:51Самое хреновое в этом то, что ИИ не редко ошибаются. Особенно вот такие большие модели.
adelith
09.09.2025 15:51>А давайте переложим ответственность за принятие решений на LLM, которая будет "очень хорошо" проводить анализ и искать лучших кандидатов?
Очень хорошее решение. Спору нет. Если не иронизировать, то я бы хотел следующими наблюдениями поделиться:
8 из 10 резюме будут в какой-то степени не соответствовать действительности. Раньше люди писали резюме с надеждой обмануть HR'a и влететь на позицию, теперь же они пытаются обмануть LLM (зачастую даже не специально дообученную под поиск кандидатов модельку). Дальше резюме будут писать (если уже не пишут) LLM, которые будут обманывать LLM, которыми пользуется HR. Вот это вот количество обмана угадайте к чему приведёт? Правильно, к ручному отбору резюме кандидатов, чтобы понять, что это реально за человек такой: что он умеет, чего хочет, что думает и далее по списку. Уходим от ручного труда, чтобы снова к нему вернуться - круг замкнулся.Если и пользоваться нейросетями для рекрутинга, то нужно прям конкретно модельку обучать на нехилом таком наборе данных - чтобы там были прописаны образование, ФИО, возраст, пол, словом, все возможные характеристики кандидата, чтобы можно было, допустим, на основе уже имеющихся данных сказать, какова вероятность того, что этот кандидат не нагло врёт, а хотя бы немного привирает в своём резюме. Вообще можно было это и без нейронок проанализировать, как мне кажется, но раз уж речь о нейросетях, то вот примерно такое у меня мнение.
P.S. Не ставлю целью кого-то задеть или обидеть. К дискуссии открыт. Если задел струны вашей души, то прошу меня простить
Vsevolod_888
09.09.2025 15:51Интересно, сейчас ай чару в общей массе просто платят зп или за успешно нанятого кандидата или за кандидата который закрыл потребность?
j-b
09.09.2025 15:51Им платят соискатели которые хотят устроиться, за курсы по "причесывания" резюме для прохождения hr - новый трэнд однако...
Vsevolod_888
09.09.2025 15:51Не уверен что они в банде, мне кажется их используют в этом аспекте в "темную"
akakoychenko
09.09.2025 15:51Наверное, правильнее говорить "рекрутеру". Все же, HR это по работе с уже нанятыми.
Если речь о фрилансере или агентстве, то что-то вроде 50% вознаграждения при выходе на работу кандидата, 50% после закрытия ИС (критерием закрытия потребности всегда считают окончание ИС).
Если о штатном, то это всегда ставка + бонус за каждого нанятого кандидата, либо план на их количество
souls_arch
09.09.2025 15:51Даже просмотр нескольких анкет отнимает десятки часов
Серьезно?! Мне достаточно минуты, чтобы посмотреть скиллы и 5, чтобы изучить любое резюме целиком. Какие десятки часов?! Я не верю в такие "способности" hr.
Автор забыл добавить критерии отбора: возраст, пол, цвет кожи, гороскоп, замужем/женат, есть дети и многое другое. Так результаты отбора можно сократить до 0 кандидатов, которые реально умеют работать, но не умеют проходить ботов и HR. Впрочем, на основе работы автора это (добавить нужные поля критериев) можно сделать за 5 минут самостоятельно при наличии скиллов. И если от данной "доработки" откажется автор, оказавшись щепитильным, то сделают другие.
Борьба ИИ, против ИИ продолжается. Победит, наверное, тоже ИИ? Работодатели и бизнес потом, как подсядут на иглу ИИ, сильно удивятся, что с людьми работать и быстрее и дешевле и эффективнее. Цены для юриков на ИИ уже начали расти и это - только начало. Никто и никогда не будет торговать действительно качественным ИИ бесплатно или дешево. Добрых волшебников в мире нет. А вот жадных бизнесменов - навалом.
sunUnderShadow
ЕЕЕЕЕЕЕСТЬ!!!! Спасибо большое вам за статью, благодаря вам мы опять просрали хорошего кандидата потому что он учил программирование вместо маркетинга