Follow us on Twitter
    slavb18

    Почему мы делаем команды быстрее, чем вы успеваете открыть вакансию

    AIAgentsHRHRTechСтартапыСтратегия

    Вы всё ещё нанимаете людей. Мы уже собираем команды как систему.

    Разница - не в AI. Разница - в архитектуре.

    1. Команда больше не формируется - она генерируется

    У вас как сейчас:

    • вакансия → рекрутер → воронка → интервью → оффер
    • 2-3 месяца
    • и в конце - "ну вроде норм кандидат"

    У нас:

    • ТЗ → система → готовая команда под задачу

    Не "по ролям". А по функциям, зависимостям и реальной работе.

    2. Внутри - не HR-процесс. А распределённая система

    Мы не строили "ещё один рекрутинг-сервис".

    Мы построили distributed system под найм:

    • каждый этап - отдельный сервис
    • каждый сервис - отдельный агент
    • отказ одного не валит всё

    Как в нормальной инженерной архитектуре. А не как в ATS, где одно поле сломалось - и всё умерло.

    3. Микросервисы, которые уже заменяют роли

    Примеры:

    Агент-аналитик

    • читает ТЗ
    • декомпозирует задачи
    • формирует план разработки
    • пушит всё в GitHub

    Агент-скрининг

    • получает резюме
    • проводит интервью голосом
    • оценивает fit по задаче, а не по ключевым словам

    И это не "в будущем". Это уже пишется голосом в Google AI Studio.

    Проблема рынка сейчас не в AI. Проблема - нет обвязки:

    • авторизация
    • роли
    • интеграция
    • оркестрация

    Мы это закрываем.

    4. Оркестрация важнее, чем сами модели

    LLM - это commodity.

    Что действительно сложно:

    • как сервисы взаимодействуют
    • как они не ломают друг друга
    • как они переживают ошибки

    У нас:

    • синхронка - REST (где нужно быстро)
    • асинхронка - Temporal (чтобы один сервис не уронил всё)

    Это превращает найм в:

    не цепочку людей, а управляемый pipeline

    5. Инфраструктура, которая это держит

    • k8s (self-hosted)
    • сборка через werf + GitHub Actions
    • сквозная авторизация через authentik

    Это не "мы попробовали AI".

    Это:

    мы изначально строили систему, где AI - это просто слой исполнения

    6. Главное

    CEO думает, что у него проблема найма. CTO думает, что у него проблема людей.

    На самом деле:

    у вас проблема архитектуры процесса.

    Вывод

    Пока рынок:

    • оптимизирует рекрутеров
    • ускоряет интервью
    • добавляет AI в ATS

    мы сделали иначе:

    убрали сам процесс найма как узкое место

    И заменили его системой, которая собирает команды под задачу автоматически.

    @iconicompany

    📚 Читайте также