/ Скрининг резюме
Скрининг резюме нейросетью
Система читает каждое резюме целиком и оценивает его по вашим критериям — не по совпадению ключевых слов. Рекрутер получает короткий список с объяснением, почему кандидат подходит.
/ Знакомо?
Почему ручной отбор буксует
Фильтры площадок понимают только формальности
Стаж, город, ключевое слово в заголовке. Кандидат, который описал нужный опыт своими словами, в такой фильтр не попадает и теряется в общей куче.
К сотому резюме внимание садится
Первые отклики читаются внимательно, последние — по диагонали. Система оценивает сотое резюме так же, как первое, по одним и тем же критериям.
Критерии у всех в голове разные
Рекрутер и руководитель отдела понимают «сильного кандидата» по-своему. Мы проговариваем требования явно и фиксируем их в правилах отбора.
Отклонённые пропадают навсегда
Кандидат, не подошедший на одну вакансию, часто подходит на другую. Отклонённые остаются в базе с пометкой и возвращаются в работу.
/ Что умеет
Как устроен отбор
Разбор опыта по смыслу
Нейросеть читает описание обязанностей и достижений, а не заголовки должностей. «Руководил отделом из шести человек» засчитывается в управленческий опыт.
Оценка по вашим критериям
Обязательные требования, желательные и стоп-факторы задаются отдельно. Кандидат без обязательного требования не поднимается наверх за счёт остального.
Объяснение каждой оценки
Рядом с баллом видно, что именно засчиталось и чего не хватило. Это нужно и рекрутеру, и чтобы поправить критерии, если отбор промахивается.
Проверка на противоречия
Разрывы в стаже, несовпадение дат, обязанности, не бьющиеся с должностью — помечаются как вопросы к собеседованию, а не как повод для отказа.
Ранжирование, а не приговор
Кандидаты выстраиваются по соответствию вакансии. Граница отсечения ваша: можно смотреть первых десять, можно всех выше определённого балла.
Выгрузка в CRM или таблицу
Результат уходит в Битрикс24, amoCRM или обычную таблицу — туда, где рекрутеру привычно работать со списком.
/ Сравнение
Формальный фильтр и разбор по смыслу
| Что происходит | Вручную | С автоматизацией |
|---|---|---|
| Что читается | Поля резюме: должность, стаж, город, ключевые слова | Описание обязанностей и достижений целиком |
| Опыт своими словами | Не распознаётся, кандидат не попадает в выборку | Засчитывается: «вёл клиентов в амо» — это работа с CRM |
| Модные слова в заголовке | Поднимают кандидата наверх без реального опыта | Проверяются по тексту резюме, а не по названию должности |
| Единообразие оценки | Первые резюме читаются внимательно, последние — по диагонали | Сотое резюме оценивается по тем же правилам, что и первое |
| Обоснование | Решение остаётся в голове рекрутера | Видно, что засчиталось и чего не хватило |
Скрининг не отменяет собеседования: он определяет, с кем стоит разговаривать в первую очередь, а не кого нанять.
/ Цена вопроса
Чем оборачивается неточный отбор
Ошибки отбора стоят дороже, чем время на чтение резюме, — просто их цена видна не сразу.
Пропущенный подходящий кандидат
Человек с нужным опытом, описавший его непривычными словами, отсеивается формальным фильтром — и вы даже не узнаете, что он откликался.
Собеседования не с теми
Каждая встреча с заведомо неподходящим кандидатом — это час рекрутера и час нанимающего руководителя, потраченные впустую.
Разные критерии у участников
Когда рекрутер и заказчик вакансии понимают «сильного кандидата» по-разному, отбор идёт по кругу: одни и те же резюме обсуждаются заново.
Потерянная база отказников
Кандидат, не подошедший на одну позицию, часто подходит на соседнюю. Без фиксации причины отказа эта информация исчезает.
/ Как работаем
Как настраиваем
Собираем критерии
Разговариваем с тем, кто принимает решение по кандидатам: кто точно подходит, кто точно нет и что вызывает сомнения.
Проверяем на ваших резюме
Прогоняем уже разобранные отклики и сверяем оценки системы с вашими. Это показывает промахи до запуска, а не после.
Подключаем к потоку
Новые отклики начинают разбираться автоматически и попадают в список уже с оценкой и объяснением.
Правим по первой неделе
Смотрим отклонённых вручную и подкручиваем критерии, если отбор оказался жёстче или мягче нужного.
/ Интеграции
Откуда берём резюме и куда отдаём результат
Скрининг встраивается в текущий процесс: резюме приходят из ваших источников, оценка уходит туда, где рекрутеру привычно работать.
Источники резюме
- hh.ru
- Авито Работа
- Форма на сайте
- Выгрузка файлом
Разовый прогон по выгрузке подходит, чтобы проверить качество отбора до внедрения.
ATS и рекрутинговые CRM
- Talantix
- Хантфлоу
- Поток Рекрутмент
- E-Staff
- СберПодбор
- FriendWork
Оценка и объяснение попадают в карточку кандидата вашей системы.
CRM и таблицы
- Битрикс24
- amoCRM
- Google Таблицы
- Excel
Если системы нет, достаточно таблицы с оценками и ссылками на резюме.
Подробнее про автоматический отбор резюме
Почему ключевые слова плохо работают
Поиск по ключевым словам исходит из того, что кандидат опишет опыт теми же словами, что и составитель вакансии. На практике это совпадает редко: одну и ту же работу называют по-разному в разных компаниях и отраслях.
Отсюда две симметричные ошибки. Подходящий человек не находится, потому что написал «работа с клиентской базой» вместо «CRM». Неподходящий поднимается наверх, потому что перечислил в заголовке модные термины, которых нет в описании его обязанностей.
Разбор по смыслу снимает обе: система сопоставляет содержание опыта с требованиями, а не строки с строками.
Кто задаёт критерии отбора
Качество скрининга определяется не моделью, а критериями. Поэтому мы начинаем не с настройки системы, а с разговора: что в этой роли обязательно, что желательно, что является стоп-фактором и какие сомнения возникают чаще всего.
Отдельно разделяем обязательные и желательные требования. Без этого разделения кандидат без ключевого навыка может подняться наверх за счёт совпадений по второстепенным пунктам.
Формализация критериев полезна сама по себе, даже до автоматизации: она вскрывает расхождения между рекрутером и заказчиком вакансии, которые до этого жили в устных договорённостях.
Проверка до внедрения
Правильный порядок — сначала проверить, потом внедрять. Мы берём вакансию, по которой отклики уже разбирались вручную, прогоняем те же резюме и сравниваем оценки системы с решениями рекрутера.
Расхождения полезнее совпадений: они показывают, где критерии сформулированы нечётко или где рекрутер учитывал что-то, о чём не сказал вслух. После правки прогон повторяется.
Такой прогон не требует подключений и доступов — достаточно выгрузки резюме и описания вакансии.
Ограничения и требования 152-ФЗ
Система хорошо оценивает то, что написано: опыт, навыки, формальные требования. Она не оценивает мотивацию, совместимость с командой и потенциал — это остаётся предметом собеседования.
Поэтому итоговое решение по кандидату принимает человек. Помимо здравого смысла, здесь есть и правовая сторона: закон отдельно выделяет случаи автоматизированного принятия решений в отношении субъекта персональных данных.
Резюме обрабатываются в вашем контуре, база к нам не переносится, публичные модели на ваших данных не обучаются.
Проверим отбор на ваших откликах
Дайте вакансию, по которой уже разбирали резюме руками — сравним оценки системы с вашими и покажем, где она попадает, а где промахивается.