Парсинг резюме и подбор кандидатов: что работает сегодня
Парсинг резюме, автоматический подбор кандидатов на вакансию и скрининг резюме нейросетью. От вакансии до кандидата на собеседовании — в контуре заказчика.
Что работает
- Парсинг резюме и вакансий: pdf, docx, текст
- Автоматический подбор кандидатов на вакансию: векторный матчинг с реранкингом
- Батч-подбор и ранжирование
- Скрининг резюме нейросетью: вердикт по каждому требованию вакансии
- ИИ-скрининг в переписке
- Автоответы кандидатам
- Воронка, этапы, причины отказа
- Ролевая модель, deny-default
- Аудит действий
- Фоновые процессы
- Веб-кабинет и HTTP API
Как идёт подбор
- Парсинг резюме: файл pdf или docx, текст, профиль с HeadHunter. Вакансия разбирается на требования.
- Векторный поиск набирает кандидатов по смыслу, реранкер отсекает слабых.
- Нейросеть выносит вердикт от 0 до 1 — сколько требований покрыто — и объясняет его.
- Рекрутер получает ранжированный список: что совпало, какого навыка не хватает, про что спросить на скрининге.
Частично
- Сорсинг: один источник, HeadHunter.
- Дедупликация: слияние запускает оператор.
- Почта: отправка есть, календаря нет.
Под заказчика
Требования согласуются до кода. Критерий приёмки привязан к тесту.
| Что | Порядок срока |
|---|---|
| Карьерный сайт и портал для кандидатов | прототип 2 дня, MVP 2–3 недели |
| Видеоинтервью | под проект |
| Интеграция с ATS (Talantix, Хантфлоу, Поток, Skillaz) | недели |
| Кадровый резерв и преемственность | недели |
| Онбординг и адаптация | недели |
| Дашборды и аналитика найма | недели |
| Интеграция с 1С:ЗУП, почтой, календарём | недели |
Не обещаем
- Суждение об уровне специалиста — исследование, не функция.
- Подсистема согласий по 152-ФЗ — в разработке.
- Реестр российского ПО — заявка не подана.
Контур
Переписка идёт через внешний мессенджер. В закрытом контуре канал требует замены.
Исследуем
Объяснимость решения модели об оценке человека. Ч. 3 ст. 16 152-ФЗ. Данные синтетические. Код, данные и препринт открыты: «Исследования». Пересчёт — одной командой без видеокарты. Локальная модель вместо облачной для закрытого контура: 0.885 на процессоре при потолке 0.924, 171 мс на пару «требование — резюме».
Планируем
Источники помимо HeadHunter. Контур 152-ФЗ. Комплект для реестра российского ПО. Канал для закрытого контура. Дальше — перенос исследования в продукт.
Начать
Напишите, какая задача стоит.